关键信息基础设施防护与态势感知技术融合路径探究

一、引言

关键信息基础设施，诸如能源、通信、金融、交通等领域的核心系统，是国家经济社会运行的神经中枢，对国家安全、经济发展和社会稳定起着至关重要的支撑作用。近年来，网络攻击手段不断演进，关键信息基础设施面临的安全风险与日俱增。一旦关键信息基础设施遭受攻击，可能导致大面积停电、通信中断、金融混乱等严重后果，对国家和社会造成巨大损失。态势感知技术作为一种先进的网络安全监测与分析手段，通过对网络环境中的各种安全要素进行实时采集、关联分析和态势评估，能够帮助安全人员及时、准确地了解网络安全状况，预测潜在的安全威胁，为制定有效的防护策略提供有力支持。将态势感知技术与关键信息基础设施防护相结合，构建一体化的安全防护体系，已成为提升关键信息基础设施安全防护能力的必然趋势。

二、关键信息基础设施面临的安全挑战

1、外部攻击威胁多样化

外部攻击者手段层出不穷，恶意软件攻击可通过植入病毒、木马等程序，窃取关键信息基础设施中的敏感数据或控制相关设备；网络钓鱼则通过伪装成合法机构发送欺诈邮件，诱使用户泄露账号密码等重要信息；而APT 攻击具有极强的隐蔽性和持续性，攻击者长期潜伏在系统中，逐步窃取核心数据，往往难以被及时察觉。DDoS 攻击通过控制大量僵尸网络向目标服务器发送海量请求，导致服务器瘫痪，影响关键信息基础设施的正常运行。

2、内部安全隐患不容忽视

内部员工操作失误可能导致系统配置错误、数据泄露等问题。例如，员工误删重要数据文件、错误修改系统参数等。同时，内部人员的恶意行为，如为谋取私利故意泄露关键信息、破坏系统等，也会对关键信息基础设施造成严重破坏。此外，内部网络中存在的未授权设备接入、违规软件安装等现象，可能为外部攻击者提供入侵途径。

3、安全漏洞频繁出现

关键信息基础设施所依赖的软硬件系统极为复杂，其中存在的安全漏洞为攻击者提供了可乘之机。操作系统、应用程序、网络设备等方面的漏洞若未能及时发现和修复，一旦被攻击者利用，就可能引发严重的安全事件。而且，随着新技术、新应用的不断涌现，新的安全漏洞也随之产生，增加了安全防护的难度。

三、关键信息基础设施防护与态势感知技术融合的必要性

1、提升安全防护的主动性

传统的关键信息基础设施防护主要依赖于防火墙、入侵检测系统等被动防御手段，难以应对日益复杂多变的网络攻击。态势感知技术能够实时监测网络状态，提前发现潜在威胁，使安全防护从被动响应转变为主动防御，有效提升关键信息基础设施的安全性。

2、增强安全决策的科学性

面对海量的安全数据和复杂的安全事件，安全人员往往难以快速做出准确决策。态势感知技术通过对数据的深度分析和态势评估，为安全决策提供科学依据，帮助安全人员制定更加合理有效的防护策略。

3、实现安全防护的整体协同

关键信息基础设施涉及多个系统和部门，安全防护需要各方面协同配合。态势感知技术能够整合各类安全资源，实现信息共享和协同联动，打破信息孤岛，提高整体安全防护效能。

四、关键信息基础设施防护与态势感知技术融合路径

1、融合架构设计

构建一个以态势感知为核心的关键信息基础设施防护融合架构，包括数据采集层、数据处理与分析层、态势感知与决策层以及安全防护执行层。

1.1 数据采集层

部署各类数据采集工具，全面采集关键信息基础设施中的网络流量、系统日志、安全设备告警、漏洞信息等多源异构数据。通过分布式采集技术，确保数据采集的全面性和实时性。

1.2 数据处理与分析层

利用大数据处理技术对采集到的数据进行清洗、转换和存储，去除噪声数据，统一数据格式。运用机器学习、人工智能算法对数据进行关联分

析、异常检测和威胁识别，挖掘数据中的潜在安全信息。

1.3 态势感知与决策层

基于数据分析结果，对网络安全态势进行综合评估和可视化展示，为安全人员提供直观清晰的网络安全状况视图。同时，结合专家知识库和安全策略库，为安全决策提供支持，制定相应的防护措施和应急预案。

1.4 安全防护执行层

根据态势感知与决策层下达的指令，自动或手动执行安全防护操作，如调整防火墙策略、阻断攻击流量、修复漏洞等，实现对安全威胁的及时响应和处置。

2、关键技术融合

2.1 大数据与态势感知融合

利用大数据技术存储和处理海量安全数据，为态势感知提供丰富的数据来源。通过大数据分析算法，对数据进行深度挖掘和关联分析，提高态势感知的准确性和效率。例如，通过对网络流量大数据的分析，发现异常流量模式，及时识别 DDoS 攻击。

2.2 人工智能与态势感知融合

运用人工智能技术，如机器学习、深度学习算法，让态势感知系统能够自动学习和识别网络安全威胁模式。机器学习算法可以根据历史数据训练模型，对新的数据进行分类和预测，实现对未知威胁的检测。深度学习算法则能够处理更加复杂的数据特征，提高威胁识别的精度。

2.3 物联网与态势感知融合

在关键信息基础设施中，大量物联网设备的接入增加了安全风险。将物联网技术与态势感知相结合，通过对物联网设备产生的海量数据进行采集和分析，实时监测设备状态和网络连接情况，及时发现设备被攻击或异常行为，保障物联网环境下关键信息基础设施的安全。

2.4 区块链与态势感知融合

区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，可用于保障安全数据的真实性和完整性。将区块链技术应用于态势感知数据管理，确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性，防止数据被篡改，提高态势感知结果的可信度。

3、实施策略

3.1 制定融合规划

关键信息基础设施运营单位应根据自身实际情况，制定详细的防护与态势感知技术融合规划。明确融合目标、实施步骤、资源需求和时间节点，确保融合工作有序推进。

3.2 加强人才培养

融合技术的应用需要既懂关键信息基础设施业务，又熟悉态势感知技术的复合型人才。运营单位应加强人才培养和引进，通过内部培训、外部进修等方式，提升员工的技术水平和安全意识。

3.3 建立安全标准与规范

制定统一的安全标准和规范，包括数据采集标准、安全分析流程、态势评估指标等，确保融合系统的建设和运行符合安全要求，实现不同系统和部门之间的协同工作。

3.4 持续优化与改进

网络安全环境不断变化，融合系统需要持续优化和改进。通过定期评估融合效果，收集反馈意见，及时调整技术方案和安全策略，提高系统的适应性和防护能力。

五、结论

关键信息基础设施防护与态势感知技术的融合，是应对当前复杂网络安全形势的有效手段。通过构建融合架构、融合关键技术并实施合理的策略，能够提升关键信息基础设施的安全防护水平，实现从被动防御到主动防御的转变，增强安全决策的科学性和整体防护的协同性。

参考文献：

[1]叶晓虎，网络空间大规模关键信息基础设施安全态势感知关键技术研究与应用.北京市，北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司，2015-12-01.

[2]李雪芳，丁志刚，张少鲲，等.关键信息基础设施安全保护体系探讨[J].电信工程技术与标准化，2024，37（09）：83-88.