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网络安全态势预测方法的应用简述 　　摘 要 随着科技水平不断地提高，网络已经成为人们生活中的一部分，网络安全问题也引起人们的重视。因此，网络安全态势预测方法对于网络安全问题有着极其重要的意义，需要人们坚持不懈地总结经验和方法。本文就网络安全态势预测方法的应用进行总结和分析，为创造和谐的网络环境提供保障。 　　【关键词】网络 安全预测 方法 信息处理 　　计算机的日常基本运作离不开网络，但随着互联网的不断发展，网络环境存在巨大的安全隐患，传统的网络安全保护方式像入侵检测系统、防火墙等，已经不能再满足用户的网络安全防护需求。目前，网络安全势态预测方法是最受关注的问题，引起众多学者的激烈探讨，不少学者已经对此展开研究，提出了众多的网络安全势态预测方法，为改善网络安全问题做出了巨大的贡献。 　　1 网络安全态势预测方法的概述 　　网络安全势态预测方法主要是指查找潜在的网络安全问题，并收集与这些问题相关的信息，在此基础上运用相关经验进行分析，以数学模型计算作为辅助，预测网络安全问题产生的原因和发展趋势，为网络安全管理提供准确无误的数据信息。网络安全态势的预测具有复杂性和层次性两大特点。 　　2 准确的数据是网络安全态势预测的前提 　　数据信息整合的概念最早起源于20世纪中期的传感器观测，主要是指依照时序及时记录传感器观测所显示的数据信息，再将这些数据信息根据一定的准则，通过计算机的基本技术进行运算，将计算结果进行分类汇总，从而实现网络安全态势的评估和预测。在网络安全态势预测的过程中会出现许多数据，因此，在确保预测方法正确的前提下，需要确保数据的准确性。确保数据的准确性则需要人们掌握较高的数学模型使用能力和网络模型能力。通常采用整合数据信息和挖掘数据信息等方式预测网络安全态势，从而提高网络安全态势预测数据的精准性和科学性。然而，由于数据信息整合的概念使用角度和使用领域的不同，存在较大的差别，因此，目前对于数据信息的整合目前还没有统一的标准。 　　3 网络安全态势预测的系统框架结构 　　网络安全势态预测的系统框架结构主要包括数据采集、评估数据库、网络安全势态评估三大部分。数据采集是指收集网络安全态势预测中具有重要意义的数据，主要包括两个部分：第一，网络节点信息。网络安全态势的预测需要评估网络风险，评估过程中的网络安全态势理论性较强，需要以网络节点实时性为依据进行修改。第二，IDS报警日志的信息。IDS的信息有众多具有攻击性的网络信息，是网络安全态势的重要监测数据。IDS信息较为复杂，需要对这些信息进行分级和提取，降低评估时的难度。评估数据库包括威胁信息库、资产信息库、日至系统等，利用主机信息扫描应用程序得到相关信息。网络安全势态预测通常运用Markov模型预测势态，将评估的结果利用HMM参数训练，运用HMM-NSSP预算法进行下一个状态的预测。 　　4 网络安全态势势态预测的基本原理 　　网络安全管理的态势犹如军事领域中的战场态势，当出现分析对象的范围较大，又有许多干扰因素时，需要用态势来了解分析对象目前的状态和表现，并对此加以说明。这种态势是以建立高效的、精确的网络安全势态综合体系为核心目的，使网管人员对整体网络安全有更全面、更及时的把握。在收集数据信息上，网络安全态势需要根据时间的顺序；在处理信息时，根据时间将信息排成序列；进行变量输入时，需要注意选取前段的时间态势值，将下一段时间所显示的态势值作为输出变量。网络安全态势的预测和评估都需要根据与网络安全问题相关的产出进行处理，包括产生的次数、发生的概率以及被威胁的程度等等，再将所得的网络安全数据结合成一个准确反映网络状况的态势值，通过过去的态势值和目前的态势值预测未来的网络安全态势。由此可以得出结论：网络安全态势的预测从本质上来看，就是分析和研究按照时间顺序有一定序列的态势值，从而预测未来更多的态势值。 　　5 网络安全态势预测方法的应用 　　网络安全态势预测的应用主要有三种评估模型，主要是以下三种：第一，网络态势的察觉。网络态势的察觉是指在分析网络环境的基础上提取与网络态势相关的元素，再将这些网络态势相关的元素进行分类和处理，这种模型属于像素级别的结合。第二，网络态势的理解。网络态势的理解需要有具备充分专业知识的专家人士，将专家的系统结合网络态势的特征，在分析总结过后专家对网络势态做出有效的解释，为网络安全势态的预测提供相关依据，属于特征级别的结合。第三，网络势态预测。网络势态预测主要是负责多个级别的预测，包括像素级别和特征级别，预测各个级别由单体行为转变为全局网络态势的整个过程，这种模型属于决策级别，是最高的模型。除此之外，网络安全态势预测方法的应用也包括挖掘数据信息，挖掘数据信息主要是指找出网络数据库中具有较大的潜在利用价值的数据信息，再将这些数据