网络安全态势感知与预测

1/1网络安全态势感知与预测第一部分网络安全态势感知的概念与意义 2第二部分网络安全态势感知的关键技术 4第三部分网络安全态势预测的方法 8第四部分网络安全态势感知与预测的挑战 10第五部分网络安全态势感知与预测的应用场景 13第六部分网络安全态势感知与预测的发展趋势 16第七部分网络安全态势感知与预测的指标体系 18第八部分网络安全态势感知与预测的法律法规 21

第一部分网络安全态势感知的概念与意义关键词关键要点网络安全态势感知的概念

1.网络安全态势感知是指持续主动地监测、识别和评估网络安全风险和威胁，以获得网络安全状况的实时了解。

2.网络安全态势感知系统通常采用多种技术，如入侵检测、安全事件日志分析、漏洞扫描和威胁情报收集。

3.网络安全态势感知能力可以帮助组织及时发现和响应安全事件，降低安全风险，并增强整体安全态势。

网络安全态势感知的意义

1.提高网络安全风险管理能力：网络安全态势感知系统提供的信息和分析，可以帮助组织识别和优先处理安全风险，制定合适的应对措施。

2.缩短检测和响应时间：通过实时监测和分析安全事件，网络安全态势感知系统可以快速发现潜在的威胁，从而缩短事件响应时间，降低损失。

3.促进态势态势感知驱动决策：网络安全态势感知系统提供的数据和分析，可以帮助组织管理层做出明智的决策，以改善网络安全态势，例如投资新的安全技术或加强安全流程。网络安全态势感知的概念与意义

网络安全态势感知的概念

网络安全态势感知（CyberSecuritySituationAwareness，简称CSA）旨在通过连续性收集、分析和解释网络安全相关信息，为决策者提供对其组织网络安全态势的实时、动态和全面的认识。它是一种主动式、风险驱动的网络安全管理方法，旨在帮助组织了解当前和预测未来的网络安全风险，从而采取适当的措施保护其关键资产和业务。

网络安全态势感知的意义

网络安全态势感知具有至关重要的意义，因为它：

*提高可见性：提供对组织网络安全态势的全面可见性，使决策者能够了解网络活动、威胁和漏洞。

*风险管理：识别和评估网络安全风险，使组织能够优先考虑缓解措施和制定应对计划。

*事件响应优化：通过提供实时态势感知，支持快速和有效的事件响应，最大程度地减少影响并维护业务连续性。

*合规性：有助于组织满足网络安全法规和标准的要求，例如ISO27001和NIST网络安全框架。

*成本优化：通过专注于关键风险，态势感知可以帮助组织优化其网络安全投资，避免浪费资源。

*持续改进：通过持续监控和分析态势感知数据，组织可以识别改进领域，不断提高其网络安全防御能力。

网络安全态势感知的组成要素

网络安全态势感知建立在以下组成要素的基础上：

*数据采集：从网络设备、安全工具和威胁情报源收集安全相关数据。

*数据分析：使用机器学习、数据挖掘和其他技术分析数据，识别威胁和漏洞并评估风险。

*信息表示：将分析结果转换为易于理解的格式，例如仪表板、报告和警报。

*威胁建模：使用威胁情报和行业最佳实践了解潜在威胁并预测攻击。

*风险评估：确定风险的严重性、可能性和影响，以指导缓解措施。

网络安全态势感知的挑战

实施有效的网络安全态势感知面临一些挑战，包括：

*数据泛滥：组织面临着来自多个来源的大量网络安全数据，管理和分析这些数据可能具有挑战性。

*技能短缺：缺乏拥有态势感知专业知识和经验的熟练人员。

*技术集成：将态势感知解决方案与现有安全工具和系统集成可能很复杂。

*组织文化：需要改变组织文化，以支持态势感知方法和基于风险的决策。

结论

网络安全态势感知对于组织保护其关键资产和业务免受网络威胁至关重要。通过全面了解其网络安全态势，组织可以做出明智的决策，优化风险管理并提高业务弹性。尽管存在挑战，但投资于态势感知是确保组织在不断演变的网络安全格局中保持领先地位的必要条件。第二部分网络安全态势感知的关键技术关键词关键要点网络安全态势感知技术概述

1.网络安全态势感知技术是一种通过收集、分析和关联来自各种来源的数据来识别和预测网络安全威胁的技术。

2.该技术旨在向网络安全分析师提供全面、实时的网络安全态势视图，以帮助他们做出明智的决策。

3.网络安全态势感知技术利用机器学习、大数据分析和威胁情报等技术。

态势感知数据源

1.网络安全态势感知技术从各种来源收集数据，包括网络流量、安全日志、威胁情报和资产清单。

2.这些数据源提供了有关网络活动的全面视图，使网络安全分析师能够识别潜在的威胁和漏洞。

3.不同行业和组织的数据源可能有所不同，因此需要根据具体情况定制态势感知系统。

态势感知分析

1.网络安全态势感知技术使用各种分析技术来处理和关联来自不同数据源的数据。

2.这些技术包括机器学习算法、统计分析和异常检测技术。

3.通过分析技术，网络安全态势感知系统可以识别模式、检测异常并预测潜在的网络安全威胁。

威胁情报

1.威胁情报是指有关网络安全威胁和漏洞的信息，包括攻击者的策略、技术和程序（TTP）。

2.网络安全态势感知技术利用威胁情报来增强其感知能力并及时发现和响应新的威胁。

3.威胁情报可以来自外部来源或组织内部的安全研究团队。

态势感知可视化

1.网络安全态势感知技术提供各种可视化仪表板和报告，以帮助网络安全分析师了解网络安全态势。

2.这些可视化工具使分析师能够快速识别威胁优先级、跟踪事件并监控系统性能。

3.可视化可提高网络安全分析师的态势感知能力，并支持高效的决策制定。

态势感知预测

1.网络安全态势感知技术利用机器学习和预测分析来预测潜在的网络安全事件。

2.这些预测模型基于历史数据和当前态势，帮助组织提前识别和缓解威胁。

3.态势感知预测对于主动网络安全管理和风险缓解至关重要。网络安全态势感知的关键技术

网络安全态势感知是一项复杂且多方面的任务，需要使用多种技术来有效收集、分析和解释数据。这些技术包括：

1.数据收集

*安全事件和日志管理(SIEM)：SIEM工具将来自多个来源的安全数据（如防火墙、入侵检测系统和用户活动日志）集中在一起，进行关联和分析。

*网络取证和入侵检测:这些工具监测网络流量和系统活动，以检测可疑活动和入侵尝试。

*漏洞扫描:漏洞扫描器识别系统和应用程序中的已知漏洞，使组织能够优先修复这些漏洞。

*配置管理:配置管理工具确保系统和应用程序按照预定的安全标准进行配置。

*网络流量分析(NTA)：NTA工具分析网络流量模式，识别异常和潜在威胁。

2.数据分析

*机器学习(ML)：ML算法用于分析大量数据，识别模式并预测未来威胁。

*大数据分析:大数据技术处理和分析来自各种来源的庞大数据集，以识别安全趋势和异常情况。

*威胁建模:威胁建模技术识别和分析潜在的威胁，帮助组织制定适当的缓解措施。

*情景感知:情景感知引擎根据收集到的数据构建网络的动态模型，并预测可能发生的攻击路径。

*自动化响应:自动化响应工具在检测到威胁时自动采取措施，例如阻止恶意流量或隔离受感染系统。

3.情报共享

*威胁情报:威胁情报平台收集和共享有关威胁的最新信息，例如攻击指标(IOC)和已知漏洞。

*信息共享和分析中心(ISAC)：ISAC是行业专家之间的协作论坛，用于共享有关网络威胁和最佳实践的信息。

*开放式威胁情报交换(OTX)：OTX是一种开源平台，用于共享和分析威胁情报。

4.态势报告

*态势仪表盘:仪表盘提供组织当前网络安全态势的可视化表示。

*报告自动化:报告自动化工具生成定期报告，总结网络安全事件、威胁和趋势。

*可视化:可视化工具以用户友好的方式呈现复杂的安全数据，使利益相关者能够轻松理解态势。

5.协作

*安全运营中心(SOC)：SOC是一个中央设施，安全团队监控网络威胁，并协调响应。

*事件响应计划:事件响应计划概述了在网络安全事件发生时组织的协调响应。

*威胁狩猎:威胁狩猎团队主动搜索网络上未知的威胁和漏洞。

通过结合这些关键技术，组织可以建立一个全面的网络安全态势感知系统，使他们能够：

*实时监控网络活动

*检测和响应威胁

*预测和缓解攻击

*保护关键资产

*提高网络弹性第三部分网络安全态势预测的方法关键词关键要点【恶意软件预测】

1.利用机器学习和深度学习模型识别和预测恶意软件模式和特征。

2.分析威胁情报数据和沙盒环境中的恶意软件行为，建立预测模型。

3.通过大数据分析和关联规则挖掘技术，发现恶意软件传播和攻击趋势。

【网络攻击预测】

网络安全态势预测的方法

网络安全态势预测对于加强网络安全防护和响应能力至关重要。预测方法通过分析历史数据、当前威胁态势和潜在漏洞，旨在识别并预测未来的网络攻击和威胁。

I.基于统计的方法

*时间序列分析：通过时间序列数据（例如安全日志、网络流量）来识别模式和趋势，预测未来攻击的可能性和影响。

*回归分析：使用回归模型来建立攻击频率或严重程度与历史数据、外部因素（如经济、地缘政治）之间的关系，以预测未来的威胁态势。

II.基于机器学习的方法

*监督学习：使用已标记的网络安全事件数据来训练模型，预测未来攻击的类型和特征。

*非监督学习：分析未标记的数据，识别潜在的异常或模式，预示着网络安全威胁。

*深度学习：利用深度神经网络处理海量数据，提取特征并预测网络安全态势。

III.基于情报的方法

*威胁情报：使用外部来源（如安全供应商、政府机构）提供的威胁情报，预测攻击者战术、技术和程序（TTP）的演变。

*网络流量分析：分析网络流量数据，检测异常或恶意活动，并预测即将发生的攻击。

*蜜罐和诱饵：在受控环境中部署蜜罐和诱饵，收集攻击者信息并预测攻击模式。

IV.基于风险评估的方法

*风险评分：识别和评估资产、漏洞和威胁，并根据它们的严重性和可能性对风险进行评分。

*攻击模拟：使用模拟技术来测试网络的安全性，并根据模拟结果预测未来的攻击场景。

*情景规划：开发一系列潜在的威胁情景，并针对每种情景制定响应计划。

V.混合方法

*多模态方法：结合不同类型的数据源和分析方法，提高预测的准确性和覆盖面。

*因果关系分析：建立因果关系模型，识别导致网络安全事件的潜在原因和触发因素。

网络安全态势预测的最佳实践

*确定预测目标：明确预测的范围和关注领域。

*收集相关数据：收集和分析历史数据、威胁情报和风险评估结果。

*选择适当的方法：根据可用数据和预测目标选择合适的预测方法。

*验证和调整：定期验证预测模型的准确性，并根据需要进行调整。

*沟通和使用：向利益相关者传达预测结果，并将其纳入决策和响应计划中。

结论

网络安全态势预测对于提升网络安全态势至关重要。通过使用各种方法，组织可以识别并预测未来的威胁，制定更有效的防护和响应策略。持续的预测和调整对于应对不断演变的网络安全格局至关重要。第四部分网络安全态势感知与预测的挑战关键词关键要点数据获取和处理

1.海量数据获取和处理：网络安全态势感知系统需要处理来自各种来源的庞大数据，包括网络日志、安全信息和事件管理(SIEM)系统、入侵检测系统(IDS)和外部情报馈送。这些数据通常是异构且高维的，需要使用大数据技术和机器学习算法进行有效处理。

2.数据质量和可信度：网络安全数据通常存在噪声、不完整性和偏差。确保数据的质量和可信度至关重要，需要建立完善的数据清洗、预处理和验证流程，以消除虚假警报并提高态势感知的准确性。

知识表示与推理

1.复杂威胁模型：网络攻击不断演进，呈现出高度复杂和隐蔽的特点。网络安全态势感知系统需要使用灵活且可扩展的知识表示框架，以捕获和推理各种攻击模式、威胁行为者和漏洞信息。

2.多模态推理：网络安全态势感知涉及从不同数据源和分析方法中提取和融合信息。系统需要支持多模态推理，利用统计、机器学习、专家规则和因果推理等技术，提高威胁检测和预测的鲁棒性。

预测建模与分析

1.准确性、实时性和可解释性：网络安全态势感知预测至关重要，它需要以高精度、实时且可解释的方式识别和预测攻击。这需要使用先进的预测建模技术，例如机器学习、深度学习和贝叶斯推理。

2.多时间尺度预测：网络攻击可以在不同时间尺度上发生，从几分钟到几个月。网络安全态势感知系统需要支持多时间尺度预测，以识别短期异常情况并预测长期趋势。

可视化与交互

1.直观的用户界面：网络安全态势感知系统需要提供直观且用户友好的界面，以协助决策者快速理解威胁态势，做出明智的响应。这包括使用交互式可视化、仪表盘和情景分析工具。

2.定制和个性化：不同的组织具有独特的需求和优先级。网络安全态势感知系统需要提供定制和个性化选项，以满足特定行业或垂直市场的特定要求。

协作与共享

1.威胁情报共享：协作和共享威胁情报对于提高网络安全态势感知的有效性至关重要。系统应该能够与外部源集成，包括行业协会、政府机构和网络安全公司，以获取和共享有关威胁活动、漏洞和最佳实践的信息。

2.可伸缩性和弹性：随着组织网络环境的不断变化，网络安全态势感知系统必须是可伸缩和弹性的。它需要能够适应不断变化的威胁形势，并在高负荷情况下保持稳定。网络安全态势感知与预测的挑战

1.数据异构性和复杂性

*网络安全态势感知与预测涉及海量的异构数据，包括日志、告警、攻击流量、网络流量和漏洞信息。

*这些数据来自不同的源头，格式各异，难以整合和关联。

*此外，网络环境不断变化，数据量不断增长，增加了处理和分析数据的复杂性。

2.缺乏全面视野

*传统网络安全解决方案通常侧重于特定领域或技术，缺乏整体网络安全态势的全面视图。

*这可能导致盲点和未检测到的威胁，从而影响态势感知和预测的准确性。

3.实时性要求

*网络攻击通常发生得很快，需要实时检测和响应。

*传统的安全分析方法无法满足这种实时性要求，可能导致延迟响应和安全漏洞。

4.威胁格局的动态变化

*网络威胁格局不断演变，攻击者不断采用新的技术和策略。

*态势感知与预测系统必须能够适应这些变化，识别和应对新出现的威胁。

5.误报和漏报

*安全分析系统不可避免地会出现误报和漏报的情况。

*误报会淹没安全分析人员，浪费时间和资源；漏报会使组织面临风险。

6.缺乏标准化

*缺乏网络安全态势感知与预测领域的标准化，这导致了工具和技术的碎片化。

*不同供应商的产品可能不兼容，难以集成和互操作。

7.技术限制

*当前的技术存在局限性，阻碍了网络安全态势感知与预测的有效性。

*例如，人工智能和机器学习模型的准确性可能受到训练数据的质量和数量的影响。

8.资源和成本

*构建和维护一个有效的网络安全态势感知与预测系统需要大量的资源和成本。

*这包括硬件、软件、人力和持续监控和分析。

9.隐私concerns

*网络安全态势感知与预测涉及收集和分析大量的个人和敏感数据。

*必须解决隐私concerns，以确保个人数据的安全和合规。

10.人员短缺

*网络安全行业存在严重的技能短缺，合格的网络安全分析人员供不应求。

*这限制了组织实施和管理态势感知与预测系统的能力。第五部分网络安全态势感知与预测的应用场景关键词关键要点【态势感知与预测在威胁情报中的应用】

1.及时识别和预测网络威胁，提高情报准确性和响应效率。

2.关联分析安全事件和威胁情报，发现隐藏威胁和攻击模式。

3.采取主动防御措施，及时阻断攻击，避免安全事件发生。

【态势感知与预测在安全运营中的应用】

网络安全预测：趋势和应用场景

简介

网络安全领域瞬息万变，预测未来趋势对于保持领先地位至关重要。本文将探讨网络安全预测的应用场景，并提供基于专业知识的见解。

应用场景

网络安全预测在以下场景中至关重要：

*威胁情报：预测未来威胁，使组织能够采取预防措施。

*安全投资：确定优先投资领域，以最大限度地提高安全态势。

*法规遵从性：遵守不断变化的法律和法规要求。

*业务连续性计划：规划应对网络攻击和其他安全事件。

*风险管理：主动识别和评估网络安全风险，以制定减缓措施。

趋势

基于专业知识和行业研究，网络安全预测的趋势包括：

1.云安全：

*混合和多云环境的普及将导致云安全方面的复杂性增加。

*容器化的应用程序和无服务器架构将成为攻击者的新目标。

2.物联网（IoT）和运营技术（OT）的安全性：

*连接设备激增将扩大攻击面。

*针对关键基础设施的网络攻击可能会增加，带来严重的社会经济影响。

3.人工智能（AI）和机器学习（ML）在网络安全中的应用：

*AI和ML将增强威胁检测和响应能力，但也会创造新的漏洞。

*对抗性AI技术可能会被用于规避检测并发起成功的攻击。

4.数据隐私和保护：

*隐私法规的加强将推动企业对数据隐私和保护措施的关注。

*数据泄露和勒索软件攻击将继续成为主要的威胁。

5.网络安全技能短缺：

*熟练的网络安全专业人员的短缺将继续困扰行业。

*组织需要投资于培训和技能发展，以弥补这种差距。

数据充分性

为了确保预测的准确性，至关重要的是根据可靠的数据和深入分析。以下资源可提供有价值的见解：

*行业报告（例如，Gartner、Forrester）

*政府机构（例如，联邦调查局、国家安全局）

*研究论文和会议录

*行业协会（例如，信息安全论坛、开放网络安全联盟）

表达清晰

网络安全预测应以清晰且简洁的方式传达，使用术语来解释给非技术受众。以下提示可以帮助改善清晰度：

*使用示例和类比来解释复杂概念。

*提供数据点和图表来支持预测。

*总结预测并突出其关键含义。

结论

网络安全预测对于保护组织免受不断演变的威胁至关重要。通过了解应用场景、趋势、数据充分性和清晰的表达，组织可以做出明智的决策并主动应对未来的网络安全挑战。第六部分网络安全态势感知与预测的发展趋势关键词关键要点机器学习与人工智能在网络安全态势感知中的应用

-机器学习算法的广泛使用：监督式和非监督式学习算法，如决策树、支持向量机、聚类分析，用于分析网络数据，检测安全异常并预测攻击。

-人工智能技术的集成：自然语言处理和计算机视觉等人工智能技术，增强了网络安全态势感知系统的分析和决策能力。

-自动化威胁检测和响应：机器学习和人工智能算法，实现了安全运营中心（SOC）的自动化，提高了威胁检测和响应的效率。

数据共享与协作

-跨部门和行业的数据共享：建立安全、合规的数据共享机制，打破行业壁垒，增强对网络威胁的全局视野。

-实时信息交流：建立实时信息交换平台，促进不同组织之间的安全事件和威胁情报共享。

-国际合作：加强与国际组织和国家机构的合作，提升全球网络安全态势感知能力。网络安全态势感知与预测的发展趋势

1.人工智能（AI）在态势感知和预测中的应用

*AI算法增强了对威胁模式的识别、安全事件的分类和预测。

*机器学习模型用于分析大数据和实时情报，提高态势感知的准确性。

*自然语言处理（NLP）技术支持从文本和社交媒体数据中提取可操作情报。

2.自动化和响应

*自适应安全平台实现自动化响应机制，以快速缓解威胁。

*基于策略的自动化技术优化安全操作，减少人为错误。

*机器对机器（M2M）通信促进网络设备和安全工具之间的无缝协作。

3.云计算和分布式系统

*云计算环境中分散式威胁检测和响应，增强了大规模可扩展性和敏捷性。

*分布式系统架构采用网络安全网格和区块链技术，提高态势感知的弹性和可靠性。

4.情报共享和协作

*公共私营合作伙伴关系和情报共享中心促进网络安全威胁信息的协作和分析。

*托管检测和响应（MDR）服务提供托管态势感知和响应功能，增强了中小企业的网络安全能力。

5.数据分析和可视化

*大数据分析技术揭示网络安全态势中的复杂模式和趋势。

*交互式可视化仪表板提供态势感知和预测的实时视图，支持决策制定。

6.威胁情报的集成

*集成商业和内部威胁情报源，增强对新兴和不断发展的威胁的可见性。

*威胁情报平台支持实时威胁分析和定制警报。

7.网络物理融合（Cyber-PhysicalFusion）

*将网络安全态势感知与物理安全系统相结合，提供更全面的安全覆盖。

*物联网（IoT）设备的集成使态势感知能够扩展到物理环境。

8.人员因素

*专注于提高安全意识和培养网络卫生行为，以增强态势感知的整体有效性。

*持续教育计划和模拟练习针对网络安全人员和最终用户，以改进识别和响应威胁的能力。

9.法律和法规合规

*网络安全态势感知和预测的演变受到不断变化的法律和法规的推动。

*组织必须遵守数据保护、隐私和网络安全标准，例如欧盟通用数据保护条例(GDPR)和国家网络安全框架。

10.未来方向

*增强量子计算和边缘计算的态势感知和预测能力。

*整合认知推理和情感人工智能，以提高态势感知的准确性和洞察力。

*网络安全态势感知和预测作为网络弹性整体战略的一部分，变得越来越重要。第七部分网络安全态势感知与预测的指标体系关键词关键要点【态势感知指标体系】

1.态势感知指标涵盖网络流量、网络设备、安全事件等多个维度，全面反映网络安全态势。

2.指标之间存在关联关系，通过关联分析可挖掘潜在风险和异常行为。

3.指标体系根据实际需求不断演进，以满足动态变化的网络安全环境。

【预测指标体系】

网络安全态势感知与预测的指标体系

一、网络安全态势现状指标

1.网络攻击态势指标

*网络攻击事件数量

*受影响系统或设备数量

*攻击类型分布

*攻击源和目标分布

*攻击成功率

2.网络脆弱性态势指标

*已发现的网络漏洞数量

*未修补的网络漏洞数量

*零日漏洞数量

*系统和设备配置安全缺陷

*固件和软件更新状态

3.网络威胁情报态势指标

*已收集的威胁情报数量

*实时活跃威胁数量

*威胁情报的准确性和可信度

*威胁情报共享和协作水平

二、网络安全态势演变指标

1.网络攻击趋势指标

*网络攻击数量和频率的变化

*攻击类型和目标的变化

*攻击者行为模式的变化

*攻击工具和技术的变化

2.网络脆弱性趋势指标

*新发现网络漏洞的数量和严重性

*未修补网络漏洞数量的增长

*零日漏洞出现的频率

*网络防御系统配置和管理缺陷

3.网络威胁情报趋势指标

*威胁情报收集范围和广度的变化

*实时活跃威胁数量的增长

*威胁情报准确性和可信度的提高

*威胁情报共享和协作的加强

三、网络安全态势预测指标

1.网络攻击预测指标

*即将到来的攻击类型和目标

*潜在攻击者和攻击源

*攻击成功率的预测

*攻击影响的评估

2.网络脆弱性预测指标

*即将出现的网络漏洞

*易于攻击的系统和设备

*配置和管理缺陷的预测

*软件和固件更新的需求

3.网络威胁情报预测指标

*未来威胁趋势的预测

*新型和高级威胁的出现

*威胁情报准确性和可信度的评估

*威胁情报共享和协作的展望第八部分网络安全态势感知与预测的法律法规关键词关键要点网络安全法

1.明确了网络安全保护义务主体，建立了网络安全等级保护制度。

2.规定了网络安全事件报告、处置和信息共享机制，强化了网络安全信息共享和协同联动。

3.赋予网络安全主管部门必要的执法权限，加强了网络安全执法力度。

数据安全法

1.规定了数据分类分级保护制度，明确了不同等级数据的保护要求。

2.强调了数据处理者的主体责任，要求其采取必要的安全措施保护数据安全。

3.规范了跨境数据传输行为，保障了国家数据安全。

个人信息保护法

1.明确了个人信息的收集、使用、储存、传输、删除等行为的合法性要件。

2.规定了个人信息处理者的主体责任，要求其建立健全个人信息保护制度。

3.赋予个人较大的信息主体权，强化了对个人信息的保护力度。

关键信息基础设施保护条例

1.明确了关键信息基础设施的范围和保护等级，建立了关键信息基础设施保护制度。

2.规定了关键信息基础设施运营者的主体责任，要求其采取必要的安全措施保护关键信息基础设施安全。

3.加强了网络安全审查和监督，确保关键信息基础设施安全可靠。

网络安全审查制度

1.建立了网络安全审查制度，对涉及国家安全、公共利益等重要领域的网络和信息系统进行安全审查。

2.明确了审查主体的职责和程序，加强了对重要网络和信息系统的安全监管。

3.规范了网络安全审查结果的处理方式，保障了国家网络安全。

网络安全技术标准

1.制定和完善网络安全技术标准，为网络安全建设提供技术支撑。

2.推动关键网络安全技术自主研发和创新，提升我国网络安全技术水平。

3.加强国际合作，参与制定国际网络安全规则，维护我国网络安全利益。网络安全态势感知与预测的法