安全态势感知大数据分析系统
网络安全态势感知系统
网络安全态势感知系统网络安全态势感知系统（Network Security situational awareness system），简称NSSA系统，是一种集成了安全监测、数据分析和情报收集等功能的系统。
其主要目标是通过实时监测和分析网络中的安全事件和威胁，提供给网络管理员和决策者全面的安全态势感知，快速有效地做出反应和应对措施。
NSSA系统主要包括以下几个方面的功能：1. 安全事件监测：通过监测网络中的交换机、防火墙、入侵检测系统等设备上的日志和流量信息，实时感知网络中的安全事件，如恶意代码传播、网络入侵、漏洞利用等。
同时，还可以监测系统资源的使用情况，及时发现异常活动。
2. 数据分析和挖掘：NSSA系统能够对收集到的大量数据进行分析和挖掘，提取出有用的安全信息。
通过数据聚类、异常检测、关联分析等技术，可以发现网络中的潜在威胁，识别出网络攻击者的行为模式，并提供给网络管理员预警信息。
3. 情报收集和分析：NSSA系统可以从各种渠道收集到的情报数据，如公开发布的漏洞信息、黑客组织的行动计划等。
通过对这些情报数据进行分析，可以及时发现新的安全威胁，并采取相应的防护措施。
4. 可视化展示和报告生成：NSSA系统将收集到的安全事件和威胁信息以图表和报告的形式呈现给用户，使他们能够直观地了解网络的安全状态和风险趋势。
此外，还可以生成日志和报告，用于后续的审计和调查工作。
网络安全态势感知系统具有以下几个优点：1. 实时性高：NSSA系统通过对网络流量和日志的实时监控，能够及时感知到网络中发生的安全事件和威胁，减少了响应时间，可以更快速地采取相关的安全措施。
2. 自动化操作：NSSA系统通过自动化的数据分析和挖掘技术，能够迅速处理大量的安全数据，提取出有用的信息，减轻了网络管理员的工作负担。
3. 综合性强：NSSA系统集成了安全事件监测、数据分析和情报收集等功能于一体，能够全面感知网络的安全态势，提供给决策者全面的安全信息和建议。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统随着网络的发展和普及，网络安全问题日益突出。
传统的网络安全体系已经不能满足实时监测和预防网络攻击的需求。
为了应对不断增长的网络威胁，基于大数据的网络安全态势感知与分析系统成为了一种有效的解决方案。
在传统的网络安全防御中，常常使用一个规则库来识别已知的威胁。
然而，由于网络攻击日益复杂多变，传统方法很难有效识别全新的威胁。
大数据技术则可以分析海量的网络数据，挖掘出潜在的威胁，并提供实时的态势感知。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统主要包括三个环节：数据采集、数据分析和态势感知。
首先，数据采集是系统的基础。
网络安全数据主要包括网络流量数据、日志数据和安全设备数据等。
通过采集这些数据，并进行整合和清洗，建立起庞大的数据仓库。
同时，还可以引入其他数据源，如社交媒体数据和漏洞信息数据等，以获得更全面的信息。
其次，数据分析是系统的核心。
通过采用机器学习和数据挖掘等算法，可以对海量的数据进行分析和挖掘，从中发现潜在的威胁。
例如，通过监测网络流量数据，可以识别出异常的网络行为；通过分析日志数据，可以发现非法的用户访问；通过分析安全设备数据，可以追踪和阻止正在进行的攻击。
通过这些分析和挖掘，系统可以得出网络的安全态势。
最后，态势感知是系统的输出。
通过将数据分析的结果可视化呈现，提供给安全人员进行实时监测和决策。
安全人员可以通过系统提供的分析图表和报告，了解当前的网络安全状况，及时采取相应的措施进行应对。
同时，系统还可以根据历史数据和趋势分析，提供预测性的安全策略，帮助安全人员制定更加有效的防御措施。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统具有以下优势：首先，系统可以实时监测网络中的异常行为和攻击，及时发现并应对潜在的威胁。
相对于传统方法，大数据分析可以更好地识别新型的攻击方式，提高了安全防护的能力。
其次，系统可以提供准确的安全状况报告和分析结果，帮助安全人员快速判断和应对网络威胁。
网络安全态势分析系统
网络安全态势分析系统网络安全态势分析系统（Network Security Situation Analysis System，NSSAS）是一种基于云计算和大数据技术的网络安全监测与分析系统。
该系统通过对网络流量数据进行实时采集、存储和处理，实现对网络安全态势的全面监测和分析，从而及时发现和应对网络安全威胁。
网络安全态势分析系统主要包括以下功能：1. 实时监测：系统能够实时获取网络流量数据，并对其进行实时监测和分析。
通过监测网络流量中的异常行为，如入侵行为、恶意软件传播等，可以提前发现并阻止网络安全威胁的发生。
2. 智能分析：系统利用大数据分析技术对网络流量数据进行分析，识别出与网络安全相关的事件，并对其进行自动分类和评级。
通过对事件的分析和评级，系统可以帮助安全人员优先处理高风险的事件，提高网络安全的响应效率。
3. 威胁情报分享：系统可以与其他安全厂商或机构进行合作，共享威胁情报数据。
通过获取来自多个来源的威胁情报数据，系统可以更全面地了解当前的网络安全态势，并提供有针对性的安全防护措施。
4. 可视化展示：系统可以将网络安全态势以可视化的方式展示出来，包括实时的监测数据、历史数据和趋势分析等。
通过直观的图表和报表，管理员可以清晰地了解网络安全的状况，并进行决策和应对。
网络安全态势分析系统的优势包括：1. 全面覆盖：系统可以监测和分析企业内外的网络流量数据，包括内网和外网。
无论是来自传统数据中心、云服务、移动设备还是物联网设备的网络流量，系统都能够进行监测和分析，实现全面覆盖的网络安全监控。
2. 高效性能：系统利用云计算和大数据技术，能够实现对大规模的网络流量数据的高效处理和分析。
无论是实时监测还是历史数据的分析，系统都能够提供快速的响应和结果。
3. 自动化运维：系统能够自动进行网络安全事件的识别和评级，减少了安全人员的工作负担，提高了网络安全的响应效率。
同时，系统还能够自动化地更新威胁情报数据，并与其他安全厂商或机构进行共享，保持最新的安全防护能力。
网络安全态势感知与分析
网络安全态势感知与分析在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的金融交易，从企业的运营管理到国家的政务服务，网络无处不在，其重要性不言而喻。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失和风险。
在这样的背景下，网络安全态势感知与分析成为了保障网络安全的重要手段。
网络安全态势感知，简单来说，就是对网络安全状况的全面了解和实时监测。
它不仅仅是发现单一的安全事件，更是要从宏观的角度把握整个网络的安全态势，包括潜在的威胁、风险的趋势以及安全事件的影响范围等。
通过收集、整合和分析来自各种网络设备、系统和应用的安全数据，态势感知能够为我们提供一个全面、清晰的网络安全图景。
那么，网络安全态势感知是如何实现的呢？首先，需要广泛的数据采集。
这包括网络流量数据、系统日志、用户行为数据、漏洞信息等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要进行有效的数据整合和规范化处理，以便后续的分析。
接下来，运用各种分析技术和工具对数据进行深入挖掘。
常见的分析方法有统计分析、关联分析、机器学习等。
通过这些分析，可以发现潜在的安全威胁和异常行为。
例如，突然出现的大量异常网络流量可能预示着正在进行的分布式拒绝服务攻击（DDoS）；某个用户账号在非正常时间的登录可能意味着账号被盗用。
网络安全态势分析则是在态势感知的基础上，对收集到的信息进行更深入的解读和评估。
它旨在回答诸如“当前的威胁有多严重？”“哪些资产面临最大的风险？”“威胁可能的发展方向是什么？”等问题。
通过对安全事件的影响程度、攻击者的动机和能力、网络环境的脆弱性等方面进行综合分析，我们能够制定出更有针对性的安全策略和应对措施。
为了更好地理解网络安全态势感知与分析的重要性，让我们来看几个实际的例子。
一家大型金融机构，如果没有有效的态势感知和分析能力，可能无法及时发现黑客针对其客户数据库的攻击企图，从而导致大量客户信息泄露，引发严重的信任危机和经济损失。
网络安全态势感知与大数据分析平台
网络安全态势感知与大数据分析平台在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失和风险。
为了应对这些复杂多变的网络安全威胁，网络安全态势感知与大数据分析平台应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术手段。
它能够帮助我们全面了解网络的运行状况，及时发现潜在的安全威胁，并预测可能的攻击趋势。
而大数据分析则为网络安全态势感知提供了强大的数据支持和分析能力。
通过收集、整合和分析海量的网络数据，我们可以从中挖掘出有价值的信息，发现隐藏的安全隐患和攻击模式。
那么，网络安全态势感知与大数据分析平台究竟是如何工作的呢？首先，它需要通过各种传感器和监测工具，广泛收集网络中的各种数据，包括网络流量、系统日志、用户行为等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要进行数据的清洗和预处理，将其转化为统一的格式，以便后续的分析。
接下来，运用大数据分析技术对这些数据进行深入挖掘。
常见的分析方法包括关联分析、聚类分析、机器学习算法等。
关联分析可以帮助我们发现不同数据之间的关联关系，从而找出可能的攻击线索；聚类分析则能够将相似的数据归为一类，便于识别异常行为；机器学习算法则可以通过对历史数据的学习，建立预测模型，提前预警潜在的安全威胁。
在分析的过程中，平台还需要结合威胁情报。
威胁情报是关于网络威胁的最新信息和知识，包括已知的攻击手法、恶意软件特征、黑客组织活动等。
通过将本地数据与威胁情报进行对比和匹配，能够更准确地识别出网络中的威胁。
一旦发现安全威胁，平台会及时发出警报，并提供详细的威胁报告。
报告中包括威胁的类型、来源、影响范围以及建议的应对措施等。
安全管理人员可以根据这些报告，迅速采取行动，进行安全防护和应急响应，将损失降到最低。
网络安全态势感知与大数据分析平台具有诸多优势。
基于大数据的网络安全态势感知与分析
基于大数据的网络安全态势感知与分析随着全球数字化进程的推进，网络已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
在数字经济时代，大数据已经成为了企业和政府决策的重要依据。
然而，随着数字化进行的同时，网络安全问题也日益严重。
因此，如何在海量数据中快速有效地找到安全隐患，成为数字时代最重要的一环。
基于大数据的网络安全态势感知与分析，便是在这一背景下得以迅速发展的。
一、网络安全态势感知的定义与原理网络安全态势感知是通过对网络数据的采集、整合、分析与挖掘，快速有效地对网络中潜在的安全威胁进行预警和感知的一种技术手段。
它依托大数据处理和人工智能技术，通过对网络海量数据进行深入分析，识别网络安全隐患和威胁，及时提供预警预测，为网络安全管理提供有力的支持和保障。
网络安全态势感知的原理可以概括为：数据采集、数据处理、威胁识别和应急响应。
首先，通过网络数据采集工具，采集网络数据并存储起来。
接着，通过大数据处理技术，对海量网络数据进行处理和分析，以便更好地发现相关信息。
然后，对数据进行威胁识别和安全评估，从而快速发现网络威胁事件。
最后，采取相应的紧急响应措施，以保障网络安全。
二、基于大数据的网络安全态势感知技术大数据的发展给网络安全态势感知带来了革命性的变化。
传统的安全技术往往是基于特定条件的检测和响应，而基于大数据的网络安全态势感知则提供了更全面的视角和更完整的安全态势感知能力。
下面分别介绍在大数据平台上的网络安全态势感知技术：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是基于大数据平台的网络安全态势感知的核心技术。
数据挖掘技术可以通过挖掘网络数据流量，发现网络漏洞以及对网络攻击进行预警等工作。
通过这种技术，可以快速而准确地发现网络的漏洞和脆点，防止网络攻击的发生。
2. 机器学习技术机器学习是一种用来让计算机自主学习的技术，可应用于各种大数据的分类、预测和模型构建。
在网络安全领域，机器学习技术可以用于对大规模网络攻击样本的训练和分类，提高网络攻击检测的准确度和及时性。
大数据安全态势感知平台解决方案
医疗领域：应用于医疗 机构，实时监控患者数
据的安全状况
政府领域：应用于政府 部门，实时监控政务数
据的安全状况
• 监控客户数据的安全状况 • 监控交易数据的安全状况 • 监控风险预警数据的安全状况
• 监控患者基本信息的安全状况 • 监控患者病历数据的安全状况 • 监控患者检查结果数据的安全状 况
• 监控政务数据源的安全状况 • 监控政务数据传输过程中的安全 状况 • 监控政务数据存储和访问的安全 状况
• 数据清洗：去除重复、无效和异常数据 • 数据整合：将来自不同数据源的数据整合成一个统一的数据模型 • 数据转换：将数据转换为适合分析和处理的数据格式
数据分析与处理层设计
数据分析：对预处理后的数据进行深度分析，提取 安全威胁特征
• 异常检测：识别数据中的异常模式， 发现潜在的安全威胁 • 关联分析：分析数据之间的关联关系， 挖掘安全威胁的关联规律 • 趋势分析：分析数据安全事件的发展 趋势，预测未来可能的安全威胁
• 分类算法：根据安全威胁特征，对安全事件进行分类 • 聚类算法：根据安全威胁严重程度，对安全事件进行聚类 • 预测算法：根据历史数据，预测未来可能的安全威胁
安全态势评估与预警技术
安全态势评估技术：根据安全威胁特征和严重程度， 评估大数据系统的安全态势
安全预警技术：根据安全态势评估结果， 发布安全预警信息，提高安全防护能力
大数据安全态势感知平台产业 发展前景
• 市场需求：随着大数据技术的广泛应用，大数据安全态势感知平 台的市场需求将持续增长
• 企业和组织对大数据安全的重视程度不断提高 • 大数据安全威胁的种类和数量不断增加 • 大数据安全防护技术和手段不断升级和创新 • 产业发展：大数据安全态势感知平台产业将迎来快速发展，形成 完整的产业链 • 技术创新：研究和应用新技术，提高大数据安全态势感知平台
网络安全态势感知与大数据分析
网络安全态势感知与大数据分析在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到重要的商业交易，从便捷的在线服务到关键的基础设施运行，网络的触角几乎延伸到了社会的每一个角落。
然而，随着网络的日益普及和复杂，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模不断扩大，给个人、企业乃至国家带来了巨大的威胁。
在这样的背景下，网络安全态势感知与大数据分析应运而生，成为了保障网络安全的重要手段。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它能够帮助我们全面了解网络中的安全状况，及时发现潜在的安全威胁，并对可能发生的安全事件进行预测。
通过收集和整合来自网络各个节点的安全数据，如防火墙日志、入侵检测系统警报、服务器日志等，态势感知系统可以构建出一个完整的网络安全态势图。
这张图不仅能够展示当前网络中正在发生的安全事件，还能够揭示出潜在的安全风险和趋势。
大数据分析在网络安全态势感知中发挥着至关重要的作用。
在网络环境中，每天都会产生海量的数据，这些数据包含着丰富的安全信息。
然而，如果没有有效的分析手段，这些数据就只是一堆杂乱无章的数字和字符，无法为我们提供有价值的洞察。
大数据分析技术的出现，为我们解决了这一难题。
它能够快速处理和分析大规模的数据，从中提取出关键的安全信息。
首先，大数据分析可以帮助我们发现隐藏在海量数据中的异常行为。
例如，通过对用户访问行为的分析，如果发现某个用户在短时间内频繁访问了大量敏感数据，或者其访问模式与正常用户有显著差异，那么这可能就是一个潜在的安全威胁。
其次，大数据分析能够对网络攻击进行溯源和追踪。
当发生网络攻击时，攻击者往往会在网络中留下一些痕迹。
通过对相关数据的深入分析，我们可以追溯到攻击的源头，了解攻击者的手段和目的，从而采取针对性的防御措施。
此外，大数据分析还可以用于预测网络安全事件的发生。
通过对历史数据的分析，建立起相应的预测模型，提前发现可能出现的安全风险，为我们争取更多的应对时间。
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解决方案
• 整合传统安全、云安全和大数据安全， 构建新型安防管控综合平台基础架构。
• 实现全网安全基础信息采集子系统和 存储子系统。
• 完成现有安全监控体系进行云化改造。 • 实现安全事件追踪溯源和风险预警等
分析功能。
数据大集中
虚拟化
云数据
移动、终端设备
云基础设施
云终端设备
部署效果
实时攻击态势地图 网络攻击实时展示
网络流量的chord网络和旋图
病毒云图
流量异常分析展示
病毒爆发的各种关联分析展示
实现发现来自不同地图上的各源IP对 目的IP的攻击态势，线路。
大大提升了各种安全设备和网络的存储容量。
找到数据与数据之前的关联性，并进行快速分析， 还原出问题的真相，最终实现数据的“增值”；
对于我局整体的安全状况更加了解，同时发现一些 安全设备在配置规则上的薄弱环节加以改善
自动关联异常行为上下文 自动关联分析可提供异常行为
事件关联、上下文关联、攻击场 景关联、位置关联、身份关联、 角色关联等等。关联分析还有脆 弱性信息关联、因果关联、推理 关联等等。
追本溯源
高性能，大容量，多数据源
实时日志分析告警
• 支持非结构化，半结构化，结构化数据； • 大于50000EPS处理能力; • 大于500TB历史日志全量存储分析能力; • 可灵活线性扩展，保护现有投资;
数据驱动安全
安全态势感知大数据分析系统
安全的挑战在于“看见”
我们需要什么？
•全面、快速、准确的感知过去、现在、未来的安 全威胁。! • 帮助自己第一次「看清楚」自己
数据驱动安全
通过
海量数据的收集、分析与展现，
帮助
企业获得更好的全局可见性和安全智能，
从而
抵御新型安全威胁和内部人员监守自盗。
信息安全为什么需要大数据？
亚信安全安全态势感知大数据分析系统
亚信安全安全态势感知大数据分析系统
大数据分析平台
威胁情报共享平台
数据中心安全
边界安全
高级威胁监控 平台
终端安全
云计算安全
服务器安全
下一代安全网 关Deep Edge
高级威胁发现 下一代终端安 下一代智能终
系统TDA
全防护
端安全防护
安全服务
安全态势感知大数据分析系统需要哪些能力？
机读 丰富 实时 共享
安全态势感知大数据分析系统的优势与价值
亚信安全态势感知大数据分析系统
安全 预警
态势 感知
调查 取证
合规 报表
亚信安全威胁情报中心
数据中心海量数据（100TB+）集中管理和实时运维分析； 实时安全及异常行为检测（安全建模）； 配合人员和流程构建安全智能中心； 业务风险反欺诈分知系统
• 安全架构日趋复杂、新型技术不断涌现：不但有传统物理服务器、网 络设备和安全设备，也有虚拟机和虚拟设备；不仅有C/S, B/S架构传 统应用，也有IaaS，SaaS等新型服务。
• 安全数据快速增长，数据快速处理能力不足：每台物理设备每天生成 5万至50万条安全事件，全网带宽也从百兆提升至千兆，每年需处理 的安全数据在10TB数量级，而现有安防系统的处理能力仍停留在1TB 数量级，快速提取有价值的数据进行分析。
造成各设备的独立性，无法最大程度的利用数据并 找出数据与数据之前的关联性；
之前的安全管理方式还是被动式、孤岛式的，一是 不能准确了解各种安全设备的配置是否合理；
不能应对现有安全设备发现不了的未知威胁。
部署后效果
在安全设备与网络设备方面。对于数据的存储和分 析能力得到很大的提升，现在可以达到1秒存储 30000条，性能提高了十几倍，实现了安全数据的 全量存储，并通过对全量数据的专业化处理；
• 采用Spark Streaming流式处理，日 志实时采集、入库、分析、告警;
• 从日志采集到分析取证和告警在1分钟 内完成;
还原真实
可视化呈现
关联分析 可视化
安全攻击 可视化
风险可视化
根据可视化的
病毒呈现 可视化
全局
全局安全状态 统一显示
全局可视化
态势感知威胁动态攻击图
人读 简单 非实时 孤立
图中一个点通过若干中间点到达另 外一个点的路径代表关联链。所以 能挖掘出深层次的关联关系。
可以很清晰地展现网络流量的路径 及分配情况。通过对五元组的流量 收集分析，展现某些服务或设备之 间双向流量的状态和占比，进一步 可根据历史流量的变化，分析出可 能存在的异常流量。
部署前后对比
部署前状态
在安全设备与网络设备方面。对于数据的存储和分 析能力得到很大的提升，以往的技术1秒最多存储 2000条日志，无法满足我局每天几亿条日志的存储 要求； 由于数据的存储限制，对各种安全设备和网络设备 难以进行统一的检测、展现，许多珍贵的信息数据 被删除；
—：你不能保护你不知道的（传统依靠特征码匹配的方式已经不足以应对未知威胁）。 二：通过异常行为分析来侦测未知威胁已经是业界共识。 三：“异常行为”蕴藏在各种数据源的海量数据之中，大数据技术是必要的支撑手段。
2012年3月，Gartner发表了一份题为 《Information Security Is Becoming a Big Data Analytics Problem》的报告，表示信息安全问题 正在变成一个大数据分析问题，大规模的安全数据 需要被有效地关联、分析和挖掘。
从安全运维中心到安全智能中心
• 从少量单一数据向海量丰富大数据的转变； • 从基于规则匹配向数据建模，机器学习智能
化的转变； • 从短时间状态监控向长周期趋势变化及动态
基线转变； • 从单一安全事件监控向整体安全态势感知的
转变； • 从依靠自身安全能力为向威胁情报共享，风
险预测的转变；
洛克希德･马丁公司，2015.9
洞察未知 追本溯源 还原真相
洞察未知
通过机器学习发现异常行为 异常行为分析技术通过对流经
设备的流量进行连续、实时监控来 分析流量信息，利用统计分析、关 联分析和机器学习等多种技术手段 来检测流量和用户或应用行为中的 异常模式，以发现异常行为。异常 可以与同类对象做比较而得出，也 可以与历史数据做比较而得出。