9、网络研究中的数据分析方法详解

网络研究中的数据分析方法详解

在当今数字化时代，电子连接无处不在，但随之而来的网络风险也日益严峻。网络攻击可能影响金融系统、国家基础设施以及个人设备等各个方面。因此，开展网络研究，利用建模和数据分析方法来保护电子系统至关重要。

1. 网络研究基础概念

网络攻击是指针对信息技术（IT）系统的恶意行为，而网络战则是利用技术攻击 IT 系统的统称，包括计算机病毒等多种手段。网络战分为进攻和防御两个部分，防御包括对历史数据的非实时分析和对未来事件的预测。网络领域蕴含大量数据，但数据并不等同于信息，需要通过建模和分析来提取有用信息，以支持决策。

2. 支持网络研究的建模方法

2.1 可视化方法

可视化方法是网络研究和操作的重要工具，它能以多种形式展示来自不同来源的数据，为分析师提供丰富信息。不过，展示大量信息时要避免信息过载。人类决策者在处理这些数据方面具有优势，能够识别数据中的关键特征和模式。常见的可视化方法包括动态图、应用统计过程控制原则设置行为限制以及添加简单规则提供警报等。例如，静态仪表盘和动态仪表盘可视化示例，前者使用多种图表展示信息，后者更适合实时监控系统。

2.2 模拟建模与分析

模拟建模是一种受欢迎的分析方法，尤其在军事领域。它通过计算机对系统或过程进行数字表示，抽象出重要特征并生成模拟数据。模拟建模有多种范式，如离散事件模拟、基于代理的模拟和蒙特卡罗抽样方法。
- 离散事件模拟（DES）：模拟时间按离散步骤推进，事件在离散时间点发生。例如，Kuhl 等人使用 DES 模拟和评估计算机网络的网络攻击。
- 基于代理的模拟：实体具有更高的自主性和智能，能够感知环境并