第一章 开启网络安全态势感知的旅程

1.1 引言

网络安全态势感知本质上就是获取并理解大量网络安全数据,判断当前整体安全状态并预测短期未来趋势。总体而言,分为三个阶段:态势提取、态势理解和态势预测。

1.2 网络安全监视

1.2.1 计算机网络

1.2.2 恶意代码

计算机由硬件和软件两部分组成,前者决定了它的“体力”,后者决定了它的“智力”。软件不过是指令和数据的集合,表现形式是代码。

1、病毒

能够自我复制的程序

2、僵尸网络

攻击者通过各种途径传播僵尸程序(虽然本质上是病毒,但它只是充当了一个攻击平台的角色)以感染互联网上的额大量主机,而被感染的主机通过控制一个控制信道接收攻击者的指令,组成一个受控的“僵尸网络”,众多计算机就在不知不觉中成为被人利用的一种工具。

“僵尸网络”是一种由引擎驱动的恶意因特网行为,常与之一起出现的词还有ddos,后者是利用服务请求来耗尽被攻击网络的系统资源,从而使被攻击网络无法处理合法用户的请求。

3、木马

攻击者通过特定的木马程序控制另一台计算机,等到合适的时机,攻击者在控制端发出命令,于是隐藏的木马程序就开始进行破坏性行动。

4、蠕虫

蠕虫病毒是自包含的程序,它能将自身功能的拷贝或自身的某些部分传播到其他计算机系统上。

1.2.3 漏洞利用

漏洞利用是采用一组恶意软件的集合进行攻击的技术,这些恶意程序包含数据或可执行代码,能够在本地或远程计算机上运行。

零日漏洞:未知的漏洞

1.2.4高级持续性威胁

APT攻击相对于其他普通攻击形式更为高级、更为先进、更为持久。其高级型体现在于发动攻击前要对攻击对象的业务流程和目标系统进行精确的收集,在信息收集过程中,它会主动挖掘被攻击对象受信系统和应用程序的漏洞,利用这些漏洞组建攻击者所需的网络。

1.2.5 网络安全设施

(1)防火墙

防火墙是一种采用隔离技术的网络安全系统,常常部署在内部网与外部网、专用网与公用网之间、以保护内部网络免受非法用户的侵入。

(2

态势感知系统对数据信息的快速自主分析能力使其越来越多地应用于作战 指挥控制、智能安防及网络安全等领域。随着信息技术的发展信息量的爆炸性 增长,构建能够自主挖掘数据信息并对环境态势拥有一定感知能力的态势感知系 统成为一项重要研究课题。态势感知系统的构建要对当前环境中存在的物体目标 进行类别及位置等属性的感知,然后综合各类传感器信息,分析各态势要素的状 态,并对其发展态势做出一定程度的预测估计。在整个态势感知系统中,对态势 要素即物体目标的发现及类别、位置等的分析是实现系统整体功能的基础关键, 在众多传感器信息中,图像数据中的物体目标形象直观、时效性强、准确度高, 可以作为态势要素感知的主要信息源。但对于图像数据中物体目标的判别分析技 术研究一直以来都未达到实际应用水平,图像数据的复杂性物体目标的不确定 性是造成技术研究瓶颈的主要原因。在图像目标数据智能识别研究领域,近几年, 深度学习技术的应用取得了突破性进展,引发了计算机视觉领域的革命性变革, 引起了学术界及工业界的广泛关注及研究。本文基于可见光图像数据雷达图像 数据研究深度学习技术态势感知系统中的应用,采用的深度神经网络模型为卷 积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),通过实现卷积神经网络模型 以卷积神经网络为基础的扩展模型,力图解决态势感知系统中针对图像物体目 标识别的精度不足及效率低下问题,为态势感知系统中态势要素感知任务的实现 提供新的思路解决方法,并为后续深度学习技术在该领域的应用提供参考
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