深華新產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知

深華新產(chǎn)業(yè)的網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知

I■C目ONT錄ENTS

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第一部分深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢定義及范疇

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知內(nèi)涵

1.網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知是一種主動、持續(xù)和集成的網(wǎng)絡空間

安全態(tài)勢評估過程，旨在全面了解網(wǎng)絡空間安全態(tài)勢變化，

及時發(fā)現(xiàn)威脅和風險。

2.口涉及收集、分析、解釋和關(guān)聯(lián)來自多個來源的信息.

以形成對網(wǎng)絡空間安全態(tài)勢的綜合理解。

3.網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知的最終目標是為決策者提供支持，使

他們能夠就網(wǎng)絡安全風險和威脅采取明智的行動。

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知范疇

1.網(wǎng)絡安全威脅態(tài)勢：包括網(wǎng)絡攻擊、惡意軟件、網(wǎng)絡釣

魚和網(wǎng)絡欺詐的類型和頻率。

2.網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)施態(tài)勢：包括網(wǎng)絡設(shè)備、網(wǎng)絡服務和網(wǎng)絡連

接的性能和可用性。

3.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)態(tài)勢：包括敏感數(shù)據(jù)（如個人身份信息和機密

商業(yè)信息）的訪問、使用和共享。

4.網(wǎng)絡風險態(tài)勢：包括網(wǎng)絡攻擊對資產(chǎn)、業(yè)務運營和聲譽

造成潛在影響的評估。

5.網(wǎng)絡安全響應態(tài)勢：包括組織應對網(wǎng)絡安全事件的能力，

如事件響應計劃、工具和資源。

6.網(wǎng)絡安全法規(guī)態(tài)勢：包括網(wǎng)絡安全法律、法規(guī)和標準對

組織的影響，以及組織的合規(guī)性狀態(tài)。

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢定義

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢是指在特定時間段內(nèi)，深華新產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)

網(wǎng)絡信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和業(yè)務面臨的網(wǎng)絡安全風險、威脅和挑戰(zhàn)的總體

情況，以及采取的應對措施和取得的成果。

網(wǎng)絡空間態(tài)勢范疇

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢主要包括以下范疇：

1.網(wǎng)絡安全風險

*威脅情報：獲取和分析有關(guān)網(wǎng)絡威脅、漏洞和攻擊趨勢的信息。

*脆弱性評估：識別和評估網(wǎng)絡系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和業(yè)務的弱點。

*安全事件：記錄和調(diào)查網(wǎng)絡安全事件，包括未經(jīng)授權(quán)訪問、數(shù)據(jù)泄

露和勒索軟件攻擊C

2.網(wǎng)絡安全威脅

*黑客攻擊：未經(jīng)授權(quán)訪問和利用網(wǎng)絡系統(tǒng)。

*惡意軟件：惡意軟件的傳播和感染，包括病毒、特洛伊木馬和勒索

軟件。

*網(wǎng)絡釣魚：欺騙用戶提供敏感信息或下載惡意軟件的欺詐行為。

*網(wǎng)絡詐騙：利用虛假信息或偽冒網(wǎng)站以謀取經(jīng)濟利益的網(wǎng)絡犯罪。

*供應鏈攻擊：通過針對供應商或合作伙伴的攻擊來損害供應鏈安全。

3.網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)

*復雜的技術(shù)環(huán)境：分布式系統(tǒng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)的興起，增加了網(wǎng)

絡安全管理的復雜性。

*不斷變化的威脅格局：網(wǎng)絡威脅和攻擊手段不斷演變，要求持續(xù)的

情報收集和應對措施。

*內(nèi)部威脅：源自企業(yè)內(nèi)部的疏忽、錯誤配置或惡意活動的安全風險。

*合規(guī)要求：滿足網(wǎng)絡安全法規(guī)和行業(yè)標準的需求。

*資源限制：網(wǎng)絡安全專業(yè)人員、技術(shù)和資金的可用性有限。

4.應對措施

*網(wǎng)絡安全政策和程序：制定和實施全面的網(wǎng)絡安全政策和程序。

*技術(shù)控制：實施網(wǎng)絡安全技術(shù)，包括防火墻、入侵檢測系統(tǒng)和安全

信息與事件管理(SIEM)o

*教育和培訓：提高員工網(wǎng)絡安全意識和技能。

*風險管理：識別、評估和緩解網(wǎng)絡安全風險。

*應急響應：制定和演練網(wǎng)絡安全事件應急響應計劃。

5.取得成果

*網(wǎng)絡安全意識的提高：員工網(wǎng)絡安全意識和責任心的增強。

*網(wǎng)絡安全事件的減少：安全事件次數(shù)和影響的減少。

*網(wǎng)絡安全合規(guī)性的改善：滿足行業(yè)和法規(guī)合規(guī)要求。

*網(wǎng)絡安全投資回報率的提高：通過減少網(wǎng)絡安全事件和聲譽損失來

實現(xiàn)成本節(jié)約和業(yè)務效益。

*網(wǎng)絡安全韌性的增強：提高企業(yè)抵御網(wǎng)絡攻擊和恢復業(yè)務運營的能

力O

第二部分網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知能力模型

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

態(tài)勢感知基礎(chǔ)設(shè)施

1.建立覆蓋網(wǎng)絡空間全城感知的^^^一網(wǎng)絡，包括網(wǎng)絡

傳感器、終端傳感器、流量傳感器等，實現(xiàn)網(wǎng)絡空間可視

化。

2.構(gòu)建分布式大數(shù)據(jù)處理平臺，對海量網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)進行

實時處理、存儲和分析。

3.建立網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知知識庫，積累歷史態(tài)勢數(shù)據(jù)、威

脅情報和安全基線，為杰勢感知分析提供知識支撐。

數(shù)據(jù)采集與預處理

1.采用多種技術(shù)手段（如鏡像、啞口、流量探測）采集網(wǎng)

絡空間數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)來源的多樣性。

2.對采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)

融合、特征提取等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可讀性。

3.運用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行降維和聚類分析，提取異

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態(tài)勢感知引擎

1.構(gòu)建態(tài)勢感知推理引擎，利用關(guān)聯(lián)分析、機器學習等算

法進行網(wǎng)絡空間事件的關(guān)聯(lián)和分析。

2.采用基于本體的推理，通過定義網(wǎng)絡空間態(tài)勢的語義模

型，實現(xiàn)對態(tài)勢的復雜推理和判斷。

3.運用事件相關(guān)性分析，識別網(wǎng)絡空間事件之間的因果關(guān)

聯(lián)，發(fā)現(xiàn)潛在的威脅和攻擊路徑。

威脅與風險評估

1.評估網(wǎng)絡空間威脅和風險的嚴重性、緊迫性和影響范圍，

確定網(wǎng)絡空間態(tài)勢的風險等級。

2.運用風險評估模型和預測算法，對網(wǎng)絡空間風險進行量

化分析，輔助決策制定。

3.建立基于威脅情報的預警機制，及時預警高風險事件的

發(fā)生，為安全防御爭取時間。

態(tài)勢展示與預警

1.提供實時態(tài)勢展示，以可視化方式呈現(xiàn)網(wǎng)絡空間態(tài)勢，

支持多維度、多層次的杰勢分析。

2.設(shè)定態(tài)勢預警閾值，當態(tài)勢指標超過閾值時觸發(fā)預警，

提醒安全運維人員采取相應措施。

3.實現(xiàn)與其他安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享和聯(lián)動，形成全局態(tài)勢

感知和協(xié)同響應機制。

能力評估與優(yōu)化

1.定期評估網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知能力的準確性、時效性和可

用性，發(fā)現(xiàn)能力不足。

2.采用敏捷開發(fā)和持續(xù)集成方法，快速迭代態(tài)勢感知能力，

提升系統(tǒng)性能和適應性。

3.吸收網(wǎng)絡空間安全領(lǐng)域的最新技術(shù)和最佳實踐，持續(xù)優(yōu)

化態(tài)勢感知能力，滿足evolving態(tài)勢感知需求。

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知能力模型

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知能力模型旨在全面評估組織識別、分析和響應網(wǎng)絡

空間威脅的能力。該模型通常包括以下關(guān)鍵要素：

1.數(shù)據(jù)收集和聚合

*傳感器和數(shù)據(jù)源：識別和部署各種傳感器和數(shù)據(jù)源，收集網(wǎng)絡流量、

系統(tǒng)日志、安全事件和威脅情報。

*數(shù)據(jù)融合：將來自不同來源的數(shù)據(jù)整合和關(guān)聯(lián)，以提供全面視圖。

*數(shù)據(jù)規(guī)范化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準格式，乂便于分析和可視化。

2.威脅檢測

*簽名匹配：使用已知的惡意軟件和其他威脅的簽名來檢測網(wǎng)絡活動。

*啟發(fā)式分析：使用啟發(fā)式規(guī)則和機器學習算法來識別未知威脅。

*網(wǎng)絡行為分析：分析網(wǎng)絡流量模式以檢測異常行為。

3.威脅評估

*漏洞評估：識別系統(tǒng)和網(wǎng)絡中的漏洞，確定其潛在風險。

*威脅情報：收集和分析有關(guān)威脅行為者的信息，包括他們的目標、

技術(shù)和動機。

*影響分析：評估威脅對組織資產(chǎn)和業(yè)務運營的影響。

4.響應和緩解

*緩解策略：制定和實施緩解策略，以阻止或減輕威脅。

*事件響應：定義事件響應流程，以快速識別和響應網(wǎng)絡安全事件。

*補救措施：采取措施修復漏洞，防止未來的攻擊。

5.知識管理

*可視化：創(chuàng)建儀表板和報告，以清楚地傳達網(wǎng)絡空間態(tài)勢。

*協(xié)作：建立溝通渠道和合作機制，以共享信息并協(xié)調(diào)響應。

*教訓總結(jié)：從過去的事件中學習，改進態(tài)勢感知能力。

6.持續(xù)改進

*定期審查：定期評估態(tài)勢感知能力，并根據(jù)需要進行調(diào)整。

*技術(shù)更新：采用新技術(shù)和方法，以提高檢測和響應能力。

*人員培訓：提供培訓，以提高分析人員的技能和知識。

能力成熟度水平

成熟度模型通常用于評估組織在網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知方面的成熟度。這

些模型將能力劃分為不同的級別，從基礎(chǔ)級別到高級級別：

*1級：基本態(tài)勢感知能力，注重數(shù)據(jù)收集和威脅檢測。

*2級：提高態(tài)勢感知能力，包括威脅評估、響應和緩解。

*3級：成熟態(tài)勢感知能力，強調(diào)知識管理和持續(xù)改進。

*4級：最優(yōu)態(tài)勢感知能力，實現(xiàn)實時檢測、自動化響應和持續(xù)適應

性。

組織可以通過采用成熟度模型來識別差距并制定改進態(tài)勢感知能力

的計劃。

第三部分深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知需求分析

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知的背景與

意義1.網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知是網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢，可

以幫助組織實時了解其網(wǎng)絡安全狀況，及時發(fā)現(xiàn)并應對威

脅。

2.網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知有助于組織提高安全成熟度，降低網(wǎng)

絡安全風險，加強監(jiān)管合規(guī)性。

3.網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知還可用于安全運營和威脅響應，提高

組織應對網(wǎng)絡攻擊的能力。

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡安全態(tài)勢感

知的需求分析1.深華新產(chǎn)業(yè)涉及智慧成市、智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)等多個

行業(yè)，這些行業(yè)對網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知有較高的需求。

2.深華新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了大量的新設(shè)備、新技術(shù)和新應

用，增加了網(wǎng)絡安全風險，需要加強態(tài)勢感知能力。

3.深華新產(chǎn)業(yè)高度依賴網(wǎng)絡，一旦網(wǎng)絡遭受攻擊或破壞，

將對產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成嚴重后果,需要實時監(jiān)控網(wǎng)絡安全態(tài)勢。

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢感

知需求分析1.對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)進行實時分析挖掘：深華新產(chǎn)業(yè)涉及大

量異構(gòu)數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知需對這些數(shù)據(jù)進行實時分

析挖掘，及時發(fā)現(xiàn)潛在威脅。

2.建立覆蓋全領(lǐng)域的態(tài)勢感知模型：深華新產(chǎn)業(yè)涵蓋多個

行業(yè)，網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知需建立覆蓋全領(lǐng)域的態(tài)勢感知模

型，全面監(jiān)測產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡安全狀況。

3.提供多維度、多層次的態(tài)勢感知結(jié)果：網(wǎng)絡空間態(tài)勢感

知需提供多維度、多層次的態(tài)勢感知結(jié)果，滿足不同層次決

策者的需求。

網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知面臨的挑

戰(zhàn)1.海量數(shù)據(jù)處理和分析兆戰(zhàn)：網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知涉及海量

數(shù)據(jù)的處理和分析，對技術(shù)和算法提出了很高的要求。

2.態(tài)勢感知模型構(gòu)建難點：網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知模型的構(gòu)建

是一個復雜的過程，需要考慮多方面的因素和指標。

3.人才缺口和能力不足：網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知領(lǐng)域人才匱乏，

一些組織缺乏建設(shè)和運營態(tài)勢感知系統(tǒng)的能力。

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡安全態(tài)勢感

知平臺的建設(shè)1.基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)：建設(shè)深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡安全

態(tài)勢感知平臺應充分利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，提升態(tài)

勢感知能力。

2.采用多維融合感知機制：態(tài)勢感知平臺應采用多維融合

感知機制，從多個維度收集和分析網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)。

3.構(gòu)建覆蓋產(chǎn)業(yè)生態(tài)的感知網(wǎng)絡：平臺需構(gòu)建覆蓋產(chǎn)叱生

態(tài)的感知網(wǎng)絡，全面監(jiān)冽產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡安全態(tài)勢。

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知技術(shù)的未

來趨勢1.自主學習和自適應感知：未來網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知技術(shù)將

具備自主學習和自適應感知能力，能夠持續(xù)優(yōu)化感知模型。

2.云原生和邊緣計算：云原生和邊緣計算技術(shù)的發(fā)展將推

動態(tài)勢感知平臺向云端和邊緣延伸，提升態(tài)勢感知的實時

性與可擴展性。

3.人工智能與機器學習：人工智能與機器學習技術(shù)將進一

步應用于網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知，提升感知精度和效率。

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知需求分析

1.行業(yè)趨勢與發(fā)展現(xiàn)狀

*5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，網(wǎng)絡攻擊面擴展，威

脅加劇。

*云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)普及，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值提升，安全風險上升。

*產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，網(wǎng)絡系統(tǒng)復雜度和耦合度增加，態(tài)勢感知難

度加大。

2.深華新產(chǎn)業(yè)特點及安全風險

*行業(yè)涵蓋裝備制造、半導體、新能源等關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，掌握核心技術(shù)。

*產(chǎn)業(yè)鏈條長、協(xié)作多，網(wǎng)絡系統(tǒng)復雜，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)頻繁。

*研發(fā)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)依賴于工業(yè)控制系統(tǒng)，安全隱患突出。

3.安全威脅分析

*網(wǎng)絡攻擊：APT攻擊、勒索軟件、釣魚攻擊等。

*工業(yè)控制系統(tǒng)攻擊：Stuxnet蠕蟲、TRITON攻擊等。

*數(shù)據(jù)泄露：內(nèi)部泄密、外網(wǎng)攻擊等。

*供應鏈攻擊：通過供應商滲透進入目標企業(yè)網(wǎng)絡。

*物聯(lián)網(wǎng)安全：大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入帶來的新威脅。

4.態(tài)勢感知需求分析

4.1實時威脅監(jiān)測與預警

*實時監(jiān)測網(wǎng)絡流量、安全日志和工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常

行為和威脅。

*建立威脅情報共享機制，獲取外部情報，提高預警能力。

4.2風險評估與研判

*針對監(jiān)測到的威脅進行風險評估，確定其嚴重性和影響范圍。

*結(jié)合行業(yè)特點和企業(yè)業(yè)務場景，研判威脅對關(guān)鍵資產(chǎn)和業(yè)務連續(xù)性

的影響。

4.3快速響應與處置

*建立應急響應機制，制定處置預案，快速應對網(wǎng)絡攻擊和安全事件。

*具備溯源取證能力，追查攻擊源頭，保障數(shù)據(jù)安全。

4.4態(tài)勢趨勢分析與預測

*分析歷史態(tài)勢數(shù)據(jù)，識別安全趨勢和規(guī)律，進行預測預警。

*結(jié)合行業(yè)動態(tài)和技術(shù)發(fā)展，研判未來態(tài)勢走向。

4.5情報共享與協(xié)同防御

*建立行業(yè)內(nèi)態(tài)勢感知信息共享平臺，提升協(xié)同防御能力。

*與安全廠商、行業(yè)主管部門合作，獲取威脅情報和技術(shù)支持。

5.需求總結(jié)

深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知系統(tǒng)需求包括：

*實時威脅監(jiān)測與預警

*風險評估與研判

*快速響應與處置

*態(tài)勢趨勢分析與預測

*情報共享與協(xié)同防御

系統(tǒng)需滿足以下要求：

*快速準確：及時發(fā)現(xiàn)和預警威脅，及時響應和處置安全事件。

*全面覆蓋：覆蓋網(wǎng)絡、工業(yè)控制系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等全方位安全威脅°

*數(shù)據(jù)安全：保障監(jiān)測、存儲、分析的數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和篡

改。

*易于使用：操作簡單易用，方便一線運維人員掌握和使用。

*可持續(xù)發(fā)展：適應不斷變化的安全形勢，不斷更新和完善。

第四部分網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

威脅情報采集與分析

1.基于公開和私有情報源收集威脅數(shù)據(jù)，包括暗網(wǎng)、深網(wǎng)、

漏洞庫、威脅情報平臺筆。

2.使用自然語言處理、機器學習等技術(shù)對收集到的數(shù)據(jù)進

行處理、分析，提取威脅模式、攻擊手法和漏洞利用信息。

3.建立威脅情報庫，存儲和管理威脅數(shù)據(jù)，為威脅監(jiān)測和

預警提供基礎(chǔ)。

網(wǎng)絡流量分析

1.部署網(wǎng)絡流量分析設(shè)備或軟件，監(jiān)控網(wǎng)絡流量模式和流

量特征。

2.應用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習技術(shù)對流量數(shù)據(jù)進行分析，檢

測異常流量、惡意流量和攻擊行為。

3.識別潛在威脅，例如數(shù)據(jù)泄露、網(wǎng)絡攻擊和勒索軟件，

并生成告警或安全事件。

端點安全管理

1.部署端點安全解決方案，監(jiān)控和保護計算機、服務器和

移動設(shè)備。

2.使用反病毒軟件、入侵檢測系統(tǒng)、主機入侵防護系統(tǒng)等

技術(shù)檢測和防御惡意軟伶、網(wǎng)絡攻擊和未經(jīng)授權(quán)的訪問。

3.對端點進行漏洞評估知補丁管理，及時修復安全漏洞并

提高系統(tǒng)的安全態(tài)勢。

日志審計與分析

1.收集和分析來自系統(tǒng)、應用程序和網(wǎng)絡設(shè)備的日志數(shù)據(jù)。

2.使用安全信息與事件管理(SIEM)系統(tǒng)對日志數(shù)據(jù)進行

集中管理和分析，識別安全事件和威脅活動。

3.檢測異常行為、未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露，并生戌告

警或安全事件。

社會工程攻擊防御

1.提高員工對社會工程攻擊的意識，開展網(wǎng)絡釣魚模擬演

練和安全意識培訓.

2.部署反欺詐技術(shù)，例如電子郵件過濾、URL過濾和

DMARC,以防止欺詐性電子郵件和惡意網(wǎng)站。

3.監(jiān)控社交媒體和在線論壇，識別針對組織的社會工程攻

擊活動。

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知

1.整合威脅情報、網(wǎng)絡流量分析、端點安全管理、日志審

計等技術(shù)數(shù)據(jù)，建立全局性的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知平臺。

2.運用關(guān)聯(lián)分析、場景關(guān)聯(lián)等技術(shù)，關(guān)聯(lián)不同來源的數(shù)據(jù)，

識別潛在的威脅和攻擊路徑。

3.提供實時告警、態(tài)勢感知報告和安全事件還原功能，幫

助組織及時響應網(wǎng)絡攻擊和安全事件。

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)是網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知的核心技術(shù)之一,

旨在實時監(jiān)測網(wǎng)絡空間中的威脅動向，及時發(fā)現(xiàn)和預警潛在的攻擊行

為，為網(wǎng)絡安全防御提供決策支撐。

技術(shù)原理

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)主要基于以下原理：

*網(wǎng)絡流量分析：監(jiān)測網(wǎng)絡流量，識別異常行為模式，例如端口掃描、

網(wǎng)絡釣魚和惡意軟件傳播。

*日志分析：收集和分析來自防火墻、入侵檢測系統(tǒng)和應用程序等設(shè)

備的日志，尋找可疑活動和威脅跡象。

*蜜罐誘捕：部署蜜罐來吸引攻擊者，誘捕其行為模式和攻擊手段。

*威脅情報共享：與其他組織和機構(gòu)交換威脅情報，了解最新的攻擊

趨勢和威脅指標。

技術(shù)組件

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警系統(tǒng)通常由以下關(guān)鍵組件組成：

*數(shù)據(jù)采集模塊：收集來自各種來源的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡流量、日

志和威脅情報。

*數(shù)據(jù)分析模塊：使用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和其他技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分

析，識別威脅模式和異常行為。

*預警模塊：根據(jù)分析結(jié)果生成預警，通知安全人員潛在的威脅。

技術(shù)能力

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)具有以下主要能力：

*實時監(jiān)測：持續(xù)監(jiān)測網(wǎng)絡流量和日志，及時發(fā)現(xiàn)可疑活動。

*異常行為檢測：識別偏離正常網(wǎng)絡行為模式的異常行為，例如未經(jīng)

授權(quán)的連接或可疑流量。

*威脅評估：評估威脅的嚴重性、影響和來源，為安全人員提供決策

依據(jù)。

*預警通知：通過多種渠道（例如電子郵件、短信或警報）向安全人

員發(fā)出預警通知，提醒他們潛在的威脅。

*自動化響應：在某些情況下，系統(tǒng)可以自動執(zhí)行響應措施，例如阻

止可疑連接或隔離受感染設(shè)備。

應用場景

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)廣泛應用于各種場景中，包括：

*企業(yè)網(wǎng)絡安全：保護企業(yè)網(wǎng)絡免受網(wǎng)絡攻擊，例如數(shù)據(jù)泄露、勒索

軟件和網(wǎng)絡釣魚。

*政府機構(gòu)安全：保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全，例如電力、水利和交通

系統(tǒng)。

*金融機構(gòu)安全：保護金融交易和客戶數(shù)據(jù)免受欺詐和網(wǎng)絡犯罪。

*軍事安全：維護國家網(wǎng)絡防御能力，抵御網(wǎng)絡攻擊和網(wǎng)絡戰(zhàn)。

*互聯(lián)網(wǎng)服務提供商安全：監(jiān)控網(wǎng)絡流量，識別和阻止惡意活動，保

護用戶免受網(wǎng)絡威脅。

挑戰(zhàn)與趨勢

網(wǎng)絡空間威脅監(jiān)測與預警技術(shù)不斷發(fā)展，以應對不斷演進的網(wǎng)絡威脅。

主要挑戰(zhàn)包括：

*大數(shù)據(jù)和復雜性：不斷增長的網(wǎng)絡流量和復雜性給數(shù)據(jù)分析和威脅

檢測帶來挑戰(zhàn)。

*零日漏洞：新出現(xiàn)的漏洞和攻擊方法可能逃避傳統(tǒng)檢測技術(shù)。

*隱蔽攻擊：攻擊者使用高級技術(shù)隱藏惡意活動，使檢測變得困難。

技術(shù)趨勢包括：

*機器學習和人工智能：利用機器學習算法提高威脅檢測的準確性和

效率。

*自動化響應：實現(xiàn)更快的響應時間和更有效的威脅緩解。

*云計算：利用彈性云計算基礎(chǔ)設(shè)施支持大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和預警。

*威脅情報共享：加強組織之間的合作，提高對最新威脅的了解。

第五部分安全事件分析與響應機制

安全事件分析與響應機制

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知系統(tǒng)中的安全事件分析與響應機制是一套關(guān)鍵功

能，旨在檢測、分析和響應網(wǎng)絡安全事件，以減輕其潛在影響。深華

新產(chǎn)業(yè)的安全事件分析與響應機制主要包含以下幾個核心組件：

1.事件檢測

該組件負責實時監(jiān)控網(wǎng)絡和系統(tǒng)活動，檢測可疑或異常行為。它可以

利用各種技術(shù)，如流量分析、入侵檢測和日志審計，來識別可能的安

全事件。

2.事件分析

一旦檢測到事件，系統(tǒng)會對其進行分析，以確定事件的嚴重性、來源

和影響范圍。分析過程通常包括收集事件相關(guān)信息、關(guān)聯(lián)事件日志和

取證分析。

3.事件響應

根據(jù)事件分析結(jié)果，系統(tǒng)會自動或手動觸發(fā)適當?shù)捻憫胧?，以減輕

或消除事件的影響。響應措施可能包括：

*隔離受感染系統(tǒng)

*阻止惡意流量

*部署安全補丁

*通知管理員或安全操作中心（SOC）

4.事件取證

為了支持后續(xù)調(diào)查和分析，系統(tǒng)會收集與事件相關(guān)的證據(jù)，包括流量

捕獲、日志文件和惡意軟件樣本。這些證據(jù)可用于進一步調(diào)查事件根

源和確定緩解措施。

5.協(xié)同響應

該機制與SOC和其他安全工具和系統(tǒng)集成，以促進協(xié)同響應。它可

以共享事件信息、接收來自其他系統(tǒng)的響應措施建議，并協(xié)調(diào)跨平臺

的事件響應。

6.持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化

該機制不斷監(jiān)控網(wǎng)絡環(huán)境，以檢測不斷演變的安全威脅和趨勢。它會

定期更新其規(guī)則和算法，以提高事件檢測和響應的有效性。

7.團隊響應

該機制還支持團隊響應，允許多名安全分析師協(xié)作調(diào)查事件、分析數(shù)

據(jù)和協(xié)調(diào)響應措施。

8.可視化界面

該機制通常提供一個可視化界面，允許管理員監(jiān)控事件活動、查看分

析結(jié)果和觸發(fā)響應措施。

通過采用全面且集成的安全事件分析與響應機制，深華新產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡空

間態(tài)勢感知系統(tǒng)能夠有效地檢測、分析和響應網(wǎng)絡安全事件，從而保

護企業(yè)免受網(wǎng)絡威脅和數(shù)據(jù)泄露。

第六部分態(tài)勢感知信息可視化與展示

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

交互式數(shù)據(jù)探索

1.允許用戶通過交互式儀表盤和可視化組件主動探索態(tài)勢

感知數(shù)據(jù)，通過篩選、排序和鉆取功能深入了解相關(guān)信息。

2.提供基于自然語言處理的查詢功能，使用戶能夠使用日

常語言詢問數(shù)據(jù)并獲得相關(guān)見解。

3.支持數(shù)據(jù)導出和共享才能，方便用戶將態(tài)勢感知信息與

其他利益相關(guān)者分享和協(xié)作。

實時數(shù)據(jù)可視化

1.利用流處理技術(shù)和實時數(shù)據(jù)源，將最新的態(tài)勢感知信息

呈現(xiàn)給用戶，確保意識杰勢的及時性和準確性。

2.采用基于時間序列的圖表和可視化技術(shù)，展示數(shù)據(jù)隨時

間的變化趨勢，幫助用戶識別異常情況和預測潛在威脅。

3.支持事件驅(qū)動的警報鞏制，及時通知用戶關(guān)鍵事件或威

脅指標的出現(xiàn)，促使快速響應。

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

1.集成來自不同來源和格式（例如文本、圖像、日志）的

多模態(tài)數(shù)據(jù)，提供仝面且全面的態(tài)勢感知視圖。

2.利用機器學習算法，關(guān)聯(lián)和融合不同數(shù)據(jù)源的信息，揭

示隱藏模式和潛在關(guān)系。

3.通過直觀的可視化技術(shù)呈現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)，幫助用戶識別

相關(guān)性、趨勢和異常情況。

預測性和預測性分析

1.運用機器學習和統(tǒng)計模型，基于歷史數(shù)據(jù)和實時信息預

測未來態(tài)勢趨勢。

2.提供可視化預測模型，說明預測結(jié)果的不確定性和置信

度，幫助用戶理解潛在威脅的可能性。

3.通過情景分析和沙盒功能，模擬潛在威脅的影響并制定

預防措施。

協(xié)作式態(tài)勢感知

1.提供協(xié)作工具，使多個用戶能夠同時查看和分析態(tài)勢感

知數(shù)據(jù)，促進跨團隊的信息共享和協(xié)作。

2.支持基于角色的訪問控制和權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)訪問和

共享的安全性和隱私性。

3.集成聊天、消息傳遞和筆記功能，促進實時交流和信息

記錄。

定制化和可擴展性

1.提供可定制的儀表盤和可視化組件，允許用戶根據(jù)特定

需求和偏好調(diào)整態(tài)勢感知視圖。

2.采用開放式API和SDK,促進與外部系統(tǒng)和工具的集

成，擴展態(tài)勢感知能力。

3.支持擴展性設(shè)計，在需求增長或新數(shù)據(jù)源出現(xiàn)時，能夠

輕松擴展系統(tǒng)。

態(tài)勢感知信息可視化與展示

態(tài)勢感知信息的可視化與展示是網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知系統(tǒng)中至關(guān)重要

的一環(huán)，其目的是將復雜的態(tài)勢感知信息轉(zhuǎn)化為直觀易懂的視覺形式,

幫助用戶快速、準確地理解和掌握網(wǎng)絡空間安全態(tài)勢。

可視化技術(shù)

網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知信息可視化主要采用以下技術(shù)：

*圖表：餅圖、柱狀圖、折線圖等，用于展示數(shù)據(jù)之間的對比、分布

和趨勢。

*地圖：地理信息系統(tǒng)(GTS)技術(shù)，用于在地圖上展示網(wǎng)絡空間目

標的信息，如威脅源、攻擊路徑等。

*三維可視化：通過三維模型和交互式視圖，展示復雜或多維數(shù)據(jù)。

*時間線：用于展示事件的發(fā)生順序和時間關(guān)系。

*儀表盤：集成多種可視化組件，提供實時或歷史態(tài)勢信息概況。

展示方式

可視化信息可通過以下方式展示：

*大屏幕可視化墻：在大屏幕上展示態(tài)勢感知信息，適合于指揮中心

或監(jiān)控室等場景。

*Web界面：通過呢b頁面展示態(tài)勢感知信息，用戶可以通過瀏覽器

遠程訪問。

*移動應用：通過移動端應用展示態(tài)勢感知信息，方便隨時隨地獲取

信息O

展示內(nèi)容

態(tài)勢感知信息可視化展示的內(nèi)容主要包括：

*網(wǎng)絡攻擊威脅態(tài)勢：網(wǎng)絡攻擊事件、攻擊類型、攻擊源、攻擊目標

等信息。

*網(wǎng)絡安全事件態(tài)勢：安全事件類型、影響范圍、處置進展等信息。

*網(wǎng)絡安全資產(chǎn)態(tài)勢：資產(chǎn)分布、資產(chǎn)風險、資產(chǎn)安全事件等信息。

*網(wǎng)絡安全威脅情報：威脅情報源、威脅情報類型、威脅情報事件等

信息。

*網(wǎng)絡空間安全防護態(tài)勢：安全防護措施、防護效果、防護短板等信

息。

展示效果

有效的態(tài)勢感知信息可視化展示應具備以下效果：

*直觀明了：信息呈現(xiàn)清晰、易于理解，減少用戶的認知負擔。

*及時更新：態(tài)勢感知信息實時更新，確保用戶獲得最新的安全態(tài)勢

信息。

*交互性強：支持用戶與可視化信息進行交互，如放大、縮小、過濾

等操作。

*可定制化：根據(jù)不同用戶的需求，可定制化展示內(nèi)容和展示方式。

*美觀性好：可視化展示界面美觀大方，符合美學要求。

結(jié)語

態(tài)勢感知信息的可視化與展示是網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),

通過先進的可視化技術(shù)和合理的展示方式，將復雜的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為

直觀易懂的視覺形式，幫助用戶快速、準確地理解和掌握網(wǎng)絡空間安

全態(tài)勢，為決策提供有力支撐。

第七部分深華新產(chǎn)業(yè)態(tài)勢感知系統(tǒng)實戰(zhàn)應用

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

資產(chǎn)管理與可視化展示

1.對網(wǎng)絡空間資產(chǎn)進行自動化識別和分類，建立資產(chǎn)清單。

2.基于地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，實現(xiàn)資產(chǎn)空間可視化展

示，方便管理和定位。

3.提供濟產(chǎn)生命周期管理功能從濟產(chǎn)創(chuàng)建到報廢全過程

跟蹤。

威脅情報收集與分析

1.從多種來源收集網(wǎng)絡威脅情報，包括公開情報、暗網(wǎng)情

報和商業(yè)情報。

2.利用機器學習和人工智能技術(shù)，分析情報內(nèi)容，識別威

脅模式和趨勢。

3.建立威脅庫，存儲已知漏洞、惡意軟件和攻擊手法的信

息0

網(wǎng)絡流量監(jiān)控與分析

1.部署流量采集設(shè)備，對網(wǎng)絡流量進行全天候監(jiān)控。

2.利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析流量模式，檢測異常情況。

3.識別網(wǎng)絡攻擊，如DDoS攻擊、端口掃描和網(wǎng)絡釣魚。

安全事件檢測與響應

1.實時監(jiān)視安全事件，利用機器學習算法，基于已知攻擊

特征識別安全事件。

2.提供安全事件關(guān)聯(lián)分析功能，還原攻擊全過程。

3.提供應急響應機制，輔助安全人員快速處理安全事件。

態(tài)勢評估與預測

1.綜合分析資產(chǎn)信息、威脅情報、網(wǎng)絡流量和安全事件，

評估網(wǎng)絡空間態(tài)勢。

2.結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，利用機器學習算法預測網(wǎng)絡

安全威脅趨勢。

3.提供態(tài)勢發(fā)展趨勢報告，為安全決策提供支持。

平臺集成與協(xié)同聯(lián)動

1.與其他安全產(chǎn)品和平臺集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和聯(lián)動響應。

2.提供開放的API接口，便于與第三方系統(tǒng)對接。

3.支持多部門協(xié)同聯(lián)動，提升整體態(tài)勢感知能力。

深華新產(chǎn)業(yè)態(tài)勢感知系統(tǒng)實戰(zhàn)應用

深華新產(chǎn)業(yè)態(tài)勢感知系統(tǒng)通過匯聚多源威脅情報和安全事件，構(gòu)建統(tǒng)

一的安全態(tài)勢圖譜，實現(xiàn)對網(wǎng)絡空間中各種威脅和風險的實時監(jiān)測、

分析和預警。

1.安全事件分析

系統(tǒng)對海量安全事件進行自動分類、聚合和關(guān)聯(lián)分析，識別出具有潛

在威脅的事件。例如：

*異常流量檢測：檢測并分析與正常流量模式明顯不同的流量模式，

識別潛在的網(wǎng)絡攻擊或內(nèi)網(wǎng)異常行為。

*惡意軟件檢測：分析文件和進程的行為模式，識別已知和未知的惡

意軟件。

*漏洞掃描：定期掃描網(wǎng)絡資產(chǎn)，發(fā)現(xiàn)安全漏洞并評估其風險等級。

2.威脅情報共享

系統(tǒng)整合了來自廠商、行業(yè)協(xié)會和政府部門的各種威脅情報，并通過

情報融合機制對威脅情報進行關(guān)聯(lián)、分析和篩選，為安全應急人員提

供可操作的威脅信息。

*10C共享：系統(tǒng)與其他安全系統(tǒng)共享IOC(Indicatorsof

Compromise),如IP地址、域名、哈希值等，以提高網(wǎng)絡安全防御

的協(xié)同性。

*威脅公告預警：系統(tǒng)及時推送已知的安全漏洞、惡意軟件和網(wǎng)絡攻

擊等威脅公告，幫助用戶了解最新威脅并采取相應的防護措施。

3.關(guān)聯(lián)分析和關(guān)聯(lián)圖譜

系統(tǒng)通過關(guān)聯(lián)分析挖掘不同安全事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并生成關(guān)聯(lián)圖

譜，幫助安全分析師快速識別威脅的攻擊錐條和潛在影響范圍。

*事件關(guān)聯(lián)：系統(tǒng)艱據(jù)時間、IP地址、端口號等屬性關(guān)聯(lián)不同的安

全事件，識別出具有相關(guān)性的事件序列。

*攻擊鏈還原：系統(tǒng)通過關(guān)聯(lián)分析還原攻擊者的攻擊路徑，幫助網(wǎng)絡

安全人員了解攻擊者的攻擊手法和目的。

4.風險評估和預警

系統(tǒng)對網(wǎng)絡中發(fā)現(xiàn)的威脅和風險進行綜合評估，并根據(jù)威脅等級和風

險嚴重程度生成預警信息。

*風險評估：系統(tǒng)綜合考慮威脅情報、安全事件分析和關(guān)聯(lián)分析結(jié)果,

評估網(wǎng)絡面臨的風險等級。

*預警通知：當風險等級達到一定閾值時，系統(tǒng)會向安全管理員發(fā)送

預警通知，提示潛在的風險和建議的應對措施。

5.態(tài)勢展示和可視化

系統(tǒng)通過交互式儀表盤和可視化界面，全面展示網(wǎng)絡空間安全態(tài)勢。

*動態(tài)態(tài)勢圖譜：展示網(wǎng)絡中正在發(fā)生的威脅事件和風險，并實時更

新。

*趨勢分析圖表：分析和展示不同安全事件的趨勢和分布情況，幫助

安全分析師了解威脅形勢的變化。

實例：

某企業(yè)使用深華新產(chǎn)業(yè)態(tài)勢感知系統(tǒng)監(jiān)測網(wǎng)絡安全態(tài)勢。

*系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一臺服務器存在大量異常流量，并關(guān)聯(lián)分析出該服務器

與已知的僵尸網(wǎng)絡攻擊命令控制中心存在關(guān)聯(lián)。

*系統(tǒng)及時發(fā)出預警，提醒管理員服務器受到僵尸網(wǎng)絡攻擊的威脅。

*管理員立即采取措施，隔離受感染服務器并補丁安全漏洞，阻止了

僵尸網(wǎng)絡攻擊的蔓延。

總結(jié)

深華新產(chǎn)業(yè)態(tài)勢感知系統(tǒng)通過匯聚多源威脅情報、分析安全事件、進

行關(guān)聯(lián)分析和風險評估，幫助用戶全面了解網(wǎng)絡空間安全態(tài)勢，從而

提高威脅檢測和響應能力，有效保障網(wǎng)絡安全。

第八部分網(wǎng)絡空間態(tài)勢感知未來發(fā)展展望

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

人工智能賦能下的態(tài)勢感知

1.引入人工智能算法，增強態(tài)勢感知引擎的自動化和智能

化，提升告警的精準性和響應效率。

2.利用機器學習技術(shù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡空間威脅的實時檢測、

分類和預測，有效防御零日攻擊和高級持續(xù)性威脅。

3.結(jié)合自然語言處理技術(shù)，對網(wǎng)絡日志和安全事件進行語

義分析，提取關(guān)鍵信息并關(guān)聯(lián)分析，提供更深入的態(tài)勢感

知。

態(tài)勢感知的擴展與融合

1.擴展態(tài)勢感知能力，覆蓋更多的網(wǎng)絡空間領(lǐng)域，包括云

計算、物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)控制系統(tǒng)，全面掌握網(wǎng)絡空間安全態(tài)

勢。

2.融合不同來源的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)絡流量、系統(tǒng)日志和安全

事件，構(gòu)建全面的態(tài)勢感知視圖，提高威脅檢測的準確性。

3.與外部信息共享和協(xié)作，例如威脅情報平臺和安全運營

中心，提升態(tài)勢感知的廣度和深度。

態(tài)勢感知的主動防御

1.將態(tài)勢感知能力與主動防御技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對威脅的

實時響應和處置，及時謾制網(wǎng)絡攻擊的傳播。

2.利用沙箱技術(shù)和蜜罐技術(shù)，主動誘捕網(wǎng)絡攻擊，收集威

脅信息并進行分析，提升態(tài)勢感知的主動性和攻擊溯源能

力C

3.部署自動化響應系統(tǒng)，根據(jù)態(tài)勢感知信息觸發(fā)預定義的

響應動作，快速阻斷攻擊并恢復系統(tǒng)正常運行。

云原生態(tài)勢感知

1.適配云計算環(huán)境，構(gòu)建云原生的態(tài)勢感知平臺，滿足云

環(huán)境下彈性、可擴展性和高可用的要求。

2.利用云計算資源和服務，例如大數(shù)據(jù)處理和機器學習，

增強態(tài)勢感知的分析和史理能力。

3.與云服務提供商合作，集成云原生安仝服務，實現(xiàn)更深

度的威脅檢測和響應。

態(tài)勢感知的標準化與規(guī)范化

1.制定態(tài)勢感知的標準知規(guī)范，明確態(tài)勢感知的指標、數(shù)

據(jù)格式和通信協(xié)議，促進態(tài)勢感知平臺之間的互操作性。

2.構(gòu)建態(tài)勢感知信息共享和交換平臺，實現(xiàn)不同組織和部

門之間態(tài)勢感知信息的互聯(lián)互通，增強協(xié)同防御能力。

3.完善態(tài)勢感知的監(jiān)管知評估機制，確保態(tài)勢感知平臺的

安全性、可靠性和有效性。

態(tài)勢感知的隱私與合規(guī)性