网络安全态势感知系统简述网络安全态势感知系统简述,网络通讯及安全,陈柳巍,赵蕾,陈瑛琦约2758字摘要:任务关键网络系统作为一类特殊的网络信息系统在影响人民生活和社会发展的诸多领域得到了广泛应用。然而,不断恶化的网络环境使得该类系统面临的安

Markov博弈模型的建立〉 博弈三方: 攻击方：威胁 防守方：管理员 中立方：用户〉 状态空间：TPN(t)的所有可能状态组成状态空间k时刻状态空间为 TPN(t,k)={si(

2. 特征提取、模型构建和先验知识的获取有一定困难。a17基于规则推理的融合方法〉 基于规则推理的融合方法，首先模糊量化多源多属性信息的不确定性; 然后 利用规则进行逻辑推理，实现

其隶属函数的映射：R (u, v) [0,1]元素(u0,v0)的隶属度为μR(u0,v0) ，表示u0和v0具有关系R的 程度3、网络安全态势的预测〉 网络安全态势的预测是指根

〉 警报之间的逻辑关系：• 警报属性特征的相似性• 预定义攻击模型中的关Байду номын сангаас性• 攻击的前提和后继条件之间的相关性基于数学模型的融合方法〉 综合考

SE1U3 133/24/2020SE1U4 14研究内容• Biblioteka Baidu被管网络相关IP地址和域名的辨识 对象– 管理归属信息 – 使用位置信息 – 承载服务

（ 东南 大学 计 算机科 学与工程 学 院， 江苏 南京 ２ ｌ １ １ ８ ９ ） 。 ｆ 江 苏省计算 机网络 重点实验 室， 江 苏 南京 ２ １ １ １ ８ ９ ） （

可见状态链〉 隐含状态链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8〉 转换概率(隐含状态）〉 输出概率：可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之

D-S证据理论〉 是一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更 弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力· 。 〉 概率分配函数：设 Ｄ 为样本空间，

1. k 时刻,只在节点 1 上检测到 t,系统处于状态 A; 2. k+1 时刻,t 向节点 3 传播,管理员加固节点 3,普通用户访问率不变.系统如果跳转到状态 B,表

概念概述〉 1999年，Tim Bass提出：下一代网络入侵检测系统应该融合从大量的异构分布式网络传 感器采集的数据，实现网络空间的态势感知。〉 基于数据融合的JDL模型，提出了基

网络安全态势感知综述