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基于数学模型的网络安全态势感知综述
作者：郭佳
来源：《中国新技术新产品》2016年第22期
摘 要：网络安全态势感知研究对于增强网络的安全监控能力、应急响应能力和预测网络安全的态势发展具有重要的作用。本文旨在介绍几种基于数学模型的态势感知系统，并针对不同的网络环境进行应用，讲解不同的算法以及各种模型的态势感知优缺点，并对不同数学模型的态势感知系统选择提供建议。
关键词：态势感知；数学模型；网络安全；态势预测 中图分类号：TP393 文献标识码：A 0.引言
随着计算机网络的高速发展，各种新型的网络攻击手段不断出现，网络安全的问题成为计算机网络使用者和管理员们高度关注的问题。由于各行各业活动都开始线上线下共同发展，因而网络作为现代人们活动的主要场所，其安全性也成为了现代社会关注的焦点问题之一。由于网络信息交流主要依赖于数字化信息，而数字信息容易受到攻击，而被破坏盗用，引发诸多不安全问题。传统的网络安全防御措施，如：查看安全日志、添加和配置网络安全设备（防火墙、路由器访问控制列表、IDS等）无法全局地分析网络的安全状况和预测网络安全的态势发展。网络安全技术也在不断变革，从传统的入侵检测、入侵防御到入侵容忍、可生存性研究等。
网络安全态势是一种通过现有的网络信息进行实施评估系统安全的研究领域，通过对信息的分析，为网络管理员的操作提供依据，避免即将到来的网络不安因素和风险，将损失降到最低，安全态势评估准确性提高，可以为网络管理员决策提供更加有力的信息支持。
网络安全态势感知NSSA（network security situ-ation awareness）是目前的研究热点，它能实时感知安全风险，使安全分析员可以掌握网络安全状况，从而为准确决策提供可靠依据，将安全事件带来的风险和损失降低到最低限度。网络安全态势感知通过分析威胁传播对网络系统的影响，对系统的安全性进行全面、准确地评估，并提供出对应的系统加固方法，通过不同的数据模型进行相关算法的优化分析，有效地抑制威胁的扩散。 1.基于时空维度分析的网络安全态势感知
空间数据发觉理论是针对实体的几何形状、物理位置、拓扑结构、维度等进行研究的空间特性的理论和方法，早期主要应用于环境研究、地理信息系统、交通控制、医学影像识别等领域。后来，由于具有空间特性的网络数据也逐渐被引用到网络安全领域中了。