基于人工智能的网络安全态势感知技术研究

一、数据采集与处理

数据是网络安全态势感知的基石，其质量与完整性直接关乎态势感知结果的准确性和有效性。在数据采集环节，必须实现多源数据的广泛收集。网络安全态势感知要求整合网络各层面的数据，像网络设备（如路由器、交换机）产生的日志数据，这类数据详细记录了网络设备的运行状态以及网络流量信息，是了解网络基础运行情况的重要依据；服务器的性能数据也不容忽视，它能够直观反映服务器的资源使用状况和运行效率，帮助判断服务器是否处于健康运行状态；安全设备（如防火墙、入侵检测系统）的报警数据同样关键，可及时察觉潜在的安全威胁，为网络安全防护提供预警。

除了内部数据，引入外部数据源也十分必要。例如威胁情报平台的数据，其中包含了全球范围内的网络安全威胁信息，能有效丰富数据维度，让态势感知更加全面。采集到原始数据后，数据清洗与预处理工作至关重要。原始数据常常存在噪声、缺失值、重复值等问题，这些问题会严重影响数据的分析和建模效果。借助数据挖掘和机器学习算法，可以对数据进行去噪处理，去除其中的错误和异常值；通过特定方法填充缺失值，使数据更加完整；去除重复值，减少数据冗余，降低后续分析的复杂度。同时，对数据进行标准化和归一化处理，让不同类型的数据具备可比性，为后续的模型训练和分析奠定坚实基础。

最后，数据存储与管理问题亟待解决。网络安全数据具有海量、高速、多样等特点，这就需要采用高效的数据存储和管理技术。分布式文件系统（如 HadoopHDFS）和数据库（如 HBase、MongoDB）是不错的选择，它们能够实现数据的高效存储和快速检索。此外，建立数据仓库和数据湖，对数据进行分类存储和管理，方便后续的数据分析和挖掘，为网络安全态势感知提供持续、稳定的数据支持。

二、模型构建与训练

模型构建与训练是基于人工智能的网络安全态势感知技术的核心所在，其质量直接决定了态势感知的性能和效果。首先，要根据具体需求选择合适的人工智能算法。网络安全态势感知涵盖多种任务，不同任务需选用不同算法。例如，在网络安全威胁检测方面，监督学习算法如支持向量机、决策树等表现出色。它们可以通过学习已知攻击样本的特征，建立分类模型，进而对新的网络数据进行分类判断，准确识别已知的攻击类型。无监督学习算法如聚类算法、孤立森林算法等则适用于异常检测，能够通过对正常数据和异常数据的分布特征进行分析，发现未知的攻击行为，识别出与正常模式不同的数据点。深度学习算法如卷积神经网络、循环神经网络等在处理复杂的网络安全数据方面优势显著，可用于网络流量分析、恶意软件检测等任务，能够自动学习数据中的高级特征，大大提高检测的准确性和效率。

模型构建完成后，就进入模型训练与优化阶段。利用采集到的历史数据对模型进行训练，通过不断调整模型参数，使模型能够准确地对网络安全态势进行感知和预测。在训练过程中，可运用交叉验证、网格搜索等技术手段优化模型性能。交叉验证将数据集划分为多个子集，通过多次训练和验证，全面评估模型的泛化能力；网格搜索则能对模型的参数进行全面搜索，找到最优的参数组合，提升模型的性能。同时，由于网络安全威胁环境不断变化，新的攻击类型层出不穷，模型性能可能会逐渐下降。因此，需要定期对模型进行更新和优化，及时更新模型的训练数据，让模型能够识别新的攻击模式，始终保持准确性和有效性。

最后，模型评估与验证不可或缺。在模型训练完成后，要对模型的性能进行全面评估和验证。对于分类性能，可采用准确率、召回率、F1 值等指标进行评估。准确率反映了模型正确分类的比例，召回率体现了模型能够检测到的正例的比例，F1 值则是准确率和召回率的综合评价指标，能更全面地反映模型的分类性能。对于预测性能，可利用均方误差、平均绝对误差等指标进行评估，这些指标可以衡量模型预测值与真实值之间的差异。此外，还需通过实际案例验证模型的有效性和可靠性，将模型应用到真实的网络安全环境中，检验其是否能够准确感知态势和预测威胁，确保模型在实际工作中发挥应有的作用。

三、态势展示与决策支持

态势展示与决策支持是基于人工智能的网络安全态势感知技术的重要应用方向，它能够将复杂的安全态势信息以直观、易懂的方式呈现给用户，并为决策者提供科学合理的决策建议和方案。在态势展示方面，可视化态势展示是关键。将网络安全态势感知的结果以直观、易懂的可视化方式展示出来，能帮助用户快速了解网络安全状况。可以利用多种图表形式，如柱状图、折线图、饼图等，以及地图、仪表盘等工具展示网络流量、安全事件、风险等级等信息。柱状图能够清晰地展示不同类型的安全事件数量对比，让用户一目了然地了解各类安全事件的发生频率；折线图可以反映网络安全指标随时间的变化趋势，帮助用户把握网络安全状况的动态变化；饼图可以展示不同风险等级所占的比例，使用户对网络安全风险的整体分布有清晰的认识；地图可以直观地显示安全事件发生的地理位置，便于用户快速定位问题区域；仪表盘则可以集中展示关键的安全指标和状态，让用户快速获取重要信息。

同时，采用动态可视化技术，实时更新态势展示内容，使用户能够及时掌握网络安全的动态变化，第一时间发现潜在的安全威胁。构建决策支持系统也是态势展示与决策支持的重要环节。基于网络安全态势感知的结果，构建决策支持系统，为决策者提供决策建议和方案。决策支持系统可以集成专家知识、规则引擎和优化算法，根据不同的网络安全场景和决策目标，生成最优的决策方案。专家知识能够提供丰富的安全经验和判断依据，为决策提供有力支持；规则引擎可以根据预设的规则对安全态势进行分析和判断，快速得出初步结论；优化算法则可以对不同的决策方案进行评估和优化，选择最适合当前情况的方案。例如，在面对网络安全攻击时，决策支持系统可以根据攻击的类型、严重程度和影响范围，推荐相应的应对措施，如隔离受攻击的设备、调整防火墙策略等。

实现协同决策与应急响应同样不可或缺。网络安全态势感知需要与应急响应机制紧密结合，实现协同决策和快速响应。当检测到网络安全事件时，及时将事件信息传递给应急响应团队，同时根据态势感知的结果提供决策支持，协助应急响应团队制定应对方案。在应急响应过程中，持续监测网络安全态势的变化，根据实际情况及时调整决策方案，确保网络安全事件得到有效处理。通过协同决策与应急响应，能够提高网络安全事件的处理效率，最大程度减少安全事件对网络系统的损害。

结束语

基于人工智能的网络安全态势感知技术是应对当前复杂网络安全威胁的有效手段。通过全面实时监测网络空间安全状况、精准预测网络安全威胁、科学评估网络安全风险和辅助网络安全决策，该技术能够显著提升网络安全防护能力。在实际应用中，需要注重数据采集与处理、模型构建与训练、态势展示与决策支持等环节的策略实施，确保技术的有效性和可靠性。

参考文献：

[1]龙萍,刘华锐.人工智能应用背景下的网络安全态势感知技术研究[J].电脑知识与技术,2025,21(15):20-23.

[2]魏锴.基于人工智能和大数据技术的信息安全态势感知系统应用[J].电子元器件与信息技术,2025,9(04):13-16.