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（1）体系主要技术
网络安全态势感知对网络安全信息的管理有着很好的效果，其效果的实现是结合了多种网络网信息安全技术，比如防火墙、杀毒软件、入侵检测系统等技术，其作用主要表现在对网络安全的实时检测和快速预警。通过实时检测，网络安全态势感知可以对正在运行的网路安全情况进行相应的评估，同时也可以预测网络以后一定时间的变化趋势。
（2）体系组成部分
网络安全态势感知体系可以划分成四个部分。第一部分是特征提取，该层的主要作用是通过防火墙、入侵检测系统、防病毒、流控、日志审计等系统整理并删选网络系统中众多的数据信息，然后从中提取系统所需要的网络安全态势信息；第二部分是安全评估，该部分属于网络安全态势感知体系的核心部分，其作用是分析第一部分所提出的信息，然后结合体系中其他网络安全技术（防火墙、入侵检测系统等）评估网络信息安全的运行状况，给出评估模型、漏洞扫描和威胁评估；第三个部分就是态势感知，这一部分的作用是识别网络安全评估的信息和信息源，然后明确双方之间存在的联系，同时根据评估的结果形成安全态势图，借此来确定网络安全受威胁的程度，并直观反映出网络安全实时状况和发展趋势的可能性；最后一部分是预警系统，这个部分是结合安全态势图，对网络运行中可能受到的安全威胁进行快速的预警，方便安全管理人员可以及时的检查网络安全的运行状况，然后通过针对性的处理措施解决网络安全隐患。
3网络安全态势感知关键技术
（1）数据挖掘技术
随着网络信息技术的成熟，网络中的信息量也在不断增多，同时又需要对这些数据进行快速的分析。针对这种问题，数据挖掘技术就应运而生，其目的是在大量的安全态势信息中找出有价值且能使用的数据模式，以便检测不确定的攻击因素和自动创建检测模型。数据挖掘广义上理解就是挖掘网络中众多的信息，但挖掘出来的信息是人们所需要的，而按照专业人士的解释，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律的、人们事先未知的，但又有潜在有用的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。其中提出的信息和知识由可以转换为概念、模式、规则、规律等形式。在知识的发现中数据挖掘是非常重要的环节，目前这项技术开始逐渐进入到网络安全领域，并与入侵检测系统进行了结合，其中运用的分析方法主要包含4种，即关联分析、聚类分析、分类分析以及序列模式分析。关联分析的作用是挖掘各种数据存在的某种联系，就是通过给定的数据，挖掘出支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信的关联规则。序列模式分析与关联分析类似，但其分析更多的是数据之间的前后联系，即使通过给定的数据，找出最大序列，而这个序列必须是用户指定，且属于最小支持度。分类分析对集中的数据进行分析和归类，并根据数据的类别分别设置不同的分析模型，然后再分类其它数据库的数据或者信息记录，一般用的比较多的模型主要包括神经网络模型、贝叶斯分类模型和决策树模型。聚类分析与分类分析都是属于数据的分类，但两者的区别在于前者不需要对类进行提前定义，其分类是不确定的。具体细分下来聚类分析法又包括以密度为基础的分类、模糊聚类、动态聚类。关联分析与序列分析大多用在模式的发展以及特征的构建，分类分析与聚类分析大多用在模型构建完成之后的检测环节。现阶段，虽然数据挖掘已应用到网络安全领域，也具备较好的发展趋势，但使用过程中还是有一些问题需要解决。比如，获得数据挖掘需要的数据途径较少，数据挖掘的信息量过大，效率较低，费时又费力，难以实现实时性。
（2）信息融合技术
信息融合技术也叫做数据融合技术，或者是多传感器数据融合，它是处理多源数据信息的重要工具和方法，其作用的原理是将各种数据源的数据结合在一起然后再进行形式化的描述。就信息论而言，相比于单源的数据信息，多源数据信息在提供信息量具有更好的优势。信息融合的概念在很早以前就提出，而由于近些年高级处理技术和高效处理硬件的应用，信息的实时融和逐渐成为网络信息技术领域研究的新趋势，其研究的重点就是对海量的多源信息的处理。正是基于这种研究，信息融合技术的理论研究以及实际应用取得显著的效果。就信息融合的标准而言，美国数据融合专家组成立之初就进行了相应的工作，且创建了数据融合过程的通用模型，也就是JDL模型，该模型是目前数据融合领域常用的概念模型。这个模型主要有四个关于数据融合处理的过程，即目标提取、态势提取、威胁提取和过程提取。这些过程在划分上并不是根据事件的处理流程，每个过程也并没有规定的处理顺序，实际应用的时候，这些过程通常是处于并行处理的状态。目标提取就是利用各种观测设备，将不同的观测数据进行收集，然后把这些数据联合在一起作为描述目标的信息，进而形成目标趋势，同时显示该目标的各种属性，如类型、位置和状态等。态势提取就是根据感知态势图的结果将目标进行联系，进而形成态势评估，或者将目标评估进行联系。威胁提取就是根据态势评估的结果，将有可能存在威胁的建立威胁评估，或者将这些结果与已有的威胁进行联系。过程提取就是明确怎样增强上述信息融合过程的评估能力，以及怎样利用传感器的控制获得最重要的数据，最后得出最大限度提高网络安全评估的能力。
（3）信息可视化技术
信息可视化技术就是利用计算机的图像处理技术，把数据信息变为图像信息，使其能够以图形或者图像的方式显示在屏幕上，同时利用交互式技术实现网络信息的处理。在计算技术不断发展的条件下，信息可视化的的研究也得到了不断的开拓。目前信息可视化研究的领域不再局限于科学计算数据的研究，工程数据以及测量数据同样也实现了信息的可视化。利用信息可视化技术，可以有效地得知隐藏在数据信息中的规律，使网路信息的处理能获得可靠的依据。就计算机安全而言，目前网络安全设备在显示处理信息结果上，只是通过简单的文字描述或者图表形式，而其中的关键信息常常很难被提取出来。网络安全态势感知体系的主要作用就是通过融合和分类多源信息数据，使网络安全里人员在进行决策和采取措施时能及时和找准切入点。这就需要将态势感知最后得出的结果用可视化的形式显示计算机系统中，充分发挥人类视觉中感知和处理图像的优势，从而保证网络的安全状态能得到有效地监控以及预测。故而，作为网络安全态势感知体系的关键技术，可视化技术的发展以及实际应用有了显著的效果，对于网络安全态势感知中的攻击威胁和流量信息发挥重要的作用。同时，可视化技术的主要作用就是将态势感知的结果以人们便于认识的形式呈现出来，那么就需要考虑到态势信息的及时性和直观性，最后显示的形式不能太过复杂。此外，未来网络安全态势感知体系中可视化技术，还需要解决怎样把具有攻击威胁的信息与网络流量信息进行一定的联系，且为了加强显示信息的时效性和规模性，还需要制定相关的标准，保证安全态势的显示能规范统一。
4金税工程网络安全态势感知模型实例分析
对金税工程网络安全需求为牵引，通过数据挖掘深入感知IT资源（采集的要素信息），构建出金税工程网络安全态势感知模型。模型分解可分解为要素信息采集、事件归一化、事件预处理、态势评估、业务评估、预警与响应、流程处理、用户接口（态势可视化）、历史数据分析九个部分。
（1）要素信息采集：
信息采集对象包括资产、拓扑、弱点、性能、事件、日志等。
（2）事件归一化：
对采集上来的各种要素信息进行事件标准化、归一化、并对原始事件的属性进行扩展。
（3）事件预处理：
也是对采集上来的各种要素信息进行事件标准化和归一化处理。事件预处理尤其是指采集具有专项信息采集和处理能力的分布式模块。
（4）态势评估：
包括关联分析、态势分析、态势评价，核心是事件关联分析。关联分析就是要使用采用数据融合（Da⁃taFusion）技术对多源异构数据从时间、空间、协议等多个方面进行关联和识别。态势评估的结果是形成态势评价报告和网络综合态势图，借助态势可视化为管理员提供辅助决策信息，同时为更高阶段的业务评估提供输入。
（5）业务评估：
包括业务风险评估和业务影响评估，还包括业务合规审计。业务风险评估主要采用面向业务的风险评估方法，通过业务的价值、弱点和威胁情况得到量的出业务风险数值；业务影响评估主要分析业务的实际流程，获知业务中断带来的实际影响，从而找到业务对风险的承受程度。
（6）预警与响应：
态势评估和业务评估的结果都可以送入预警与响应模块，一方面借助态势可视化进行预警展示，另一方面，送入流程处理模块进行流程化响应与安全风险运维。
（7）流程处理：
主要是指按照运维流程进行风险管理的过程。安全管理体系中，该功能是由独立的运维管理系统担当。
（8）用户接口（态势可视化）：
实现安全态势的可视化、交互分析、追踪、下钻、统计、分布、趋势，等等，是用户与系统的交互接口。态势感知系统的运行需要用户的主动参与，而不是一个自治系统。
（9）历史数据分析：
这部分实际上不属于态势感知的范畴。我们已经提到，态势感知是一个动态准实时系统，他偏重于对信息的实时分析和预测。在安全管理系统中，除了具备态势感知能力，还具备历史数据挖掘能力。
