Page 157 - 大数据时代信息安全及保护

第五章 大数据背景下的网络安全技术研究

要的发展方向。物联网带来了全球信息产业的第三次发展浪潮，但物联网的安全
问题也日渐凸显。为了提高监控、应急响应和预测能力，Xu等人提出一种基于
语义本体和用户自定义规则的物联网安全态势感知模型。Kolbe等提出一种基于

上下文的态势理论，能利用知识库和推理组件丰富物联网态势感知的框架。物联
网和可穿戴设备也为医疗护理提供了新的思路，Anzanpour等通过部署无线体域
网，利用可穿戴设备传感器收集患者体征信息和重要信号，利用数据置信度评
估、患者健康状况知识库以及健康状况的自动化推理，对患者的健康状况进行整

体态势感知和有效的监控。车联网是物联网和车辆自组织网络的结合，Golestan
提出一种注意力协助框架来实现车联网的态势感知，该框架利用低层数据融合和
高层信息融合实现交通实体、态势、影响评估以及决策，从而实现更加安全完善
的车联网系统。

四、对态势感知技术的发展展望

本部分内容对网络安全态势感知相关工作进行了归纳总结，介绍了态势感
知和网络安全态势感知的起源、现有定义以及系统模型。从层次化分析、机器学

习、博弈论等方面对网络安全态势感知的关键技术进行了详细的说明，归纳梳理
了近几年的研究工作，并对网络安全态势感知的应用领域进行了分类汇总。下文
对网络安全态势感知的发展趋势和应用前景进行了展望，对其仍需解决和今后可
能面对的一些问题进行了总结。

（一）应用范围不断拓展
传统的网络态势感知通常聚焦于传统网络应用，目前已在向工业控制系统、
物联网、广域网等领域应用不断拓展。随着网络计算的泛在化，网络态势感知应
用也将会深入拓展到移动计算、边缘计算、社会计算、机会网络、星际网络等方

方面面。
（二）与新技术结合更加紧密
人工智能、机器学习等由于自身的优势和特点已经成为态势感知的重要方
法，大数据、云计算、物联网等也为态势感知提供了新的思路并成为态势感知

的应用场景，将区块链、蜜罐等技术应用到态势感知中将成为一种不可避免的趋
势。态势感知与其他技术的结合定会为该领域带来新鲜活力，为解决态势感知中
的问题提供新的方法与灵感。

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