网络空间态势感知与预警

19/25网络空间态势感知与预警第一部分网络空间威胁态势的定义和特征 2第二部分态势感知数据的来源和采集方法 3第三部分态势感知模型和算法的构建 6第四部分态势感知结果的评估和验证 8第五部分网络空间预警的触发条件和响应策略 11第六部分态势感知与预警联动机制的实现 14第七部分网络空间态势感知与预警技术的应用场景 17第八部分态势感知与预警技术的发展趋势 19

第一部分网络空间威胁态势的定义和特征网络空间威胁态势定义

网络空间威胁态势是指在特定时间和空间内，对信息系统、网络和数据构成威胁的总体情况，包括威胁来源、攻击类型、攻击目标、影响程度和发展趋势等方面的综合оцінка.

网络空间威胁态势特征

1.多样性:

网络空间威胁来源广泛，涵盖个人黑客、有组织犯罪、国家支持黑客、内部人员和恐怖组织等多种主体。威胁类型也多种多样，包括网络钓鱼、恶意软件、勒索软件、拒绝服务攻击、数据泄露和网络间谍等。

2.复杂性:

网络攻击手法不断演变，攻击者利用社会工程、零日漏洞、先进持续性威胁(APT)等复杂技术发起攻击，给网络防御带来巨大挑战。

3.隐蔽性:

网络攻击者往往通过加密、混淆和匿名化技术隐藏自己的身份和活动，затрудняет及时发现和处置。

4.跨地域性:

网络空间没有疆界，攻击者可以从世界任何地方发起攻击，造成跨国网络安全事件和风险。

5.动态性:

网络空间威胁态势不断变化，受技术进步、地缘政治因素、网络安全政策和社会因素等多重因素影响。攻击者和防御者之间的博弈持续进行，导致威胁态势呈现动态演变的特征。

6.高危性:

网络攻击可能造成严重后果，包括数据泄露、经济损失、基础设施中断、社会动荡和国家安全威胁。

7.全局性:

网络攻击可以对全球多个国家和地区造成影响，引发国际合作和协作机制的建立。

8.威胁情报需要:

及时准确的威胁情报对网络空间态势感知和预警至关重要。威胁情报收集分析有助于了解攻击者特征、攻击手法和攻击目标，为制定防御策略提供依据。

9.资源密集性:

网络空间态势感知和预警需要投入大量的人力、物力和财力，建立强大的网络安全基础设施和技术能力。

10.多方协作:

网络空间威胁涉及技术、法律、执法和国际合作多个领域，需要政府、企业、研究机构和国际组织共同协作应对。第二部分态势感知数据的来源和采集方法关键词关键要点一、网络行为数据

1.网络流量数据：通过监测网络流量，获取网络中传输的各种信息，分析流量模式和异常行为。

2.用户行为数据：记录用户在网络上的登录、访问、搜索、下载等行为，分析用户行为轨迹和异常模式。

3.操作系统日志数据：收集操作系统生成的日志，分析系统活动、配置变更和安全事件，发现潜在威胁。

二、资产脆弱性数据

网络空间态势感知数据的来源

网络空间态势感知数据主要来自以下来源：

内部数据源

*安全信息与事件管理(SIEM)系统：收集和关联来自不同安全设备和应用程序的日志和事件数据。

*入侵检测和防护系统(IDS/IPS)：检测和记录网络攻击和异常活动。

*漏洞评估和管理(VAM)工具：扫描和识别系统中的漏洞。

*安全运营中心(SOC)日志：记录SOC分析师的活动和事件响应。

*基础设施监控工具：监视网络和系统性能、可用性和容量。

外部数据源

*威胁情报馈送：来自威胁情报提供商的威胁指示符和信息，例如IP地址、域名和恶意软件哈希值。

*网络流量数据：来自网络探测器和流量镜像的网络流量数据，用于检测攻击和异常。

*社会媒体数据：监视社交媒体渠道上的有关网络攻击和威胁的讨论。

*暗网数据：收集暗网论坛和市场上的信息，了解网络犯罪活动和攻击计划。

*开放源情报(OSINT)：从公开可用的来源（例如新闻文章、博客和政府网站）收集信息。

态势感知数据的采集方法

态势感知数据可通过以下方法采集：

代理采集：

*安全网关和防火墙：拦截和过滤网络流量，提取相关数据。

*入侵检测和防护系统：检测并记录网络攻击和异常活动。

*SIEM系统：收集和关联来自不同安全设备和应用程序的日志和事件数据。

主动采集：

*网络扫描：扫描系统和网络以识别开放端口、服务和漏洞。

*漏洞评估：评估系统和应用程序中的漏洞。

*蜜罐和诱捕器：部署蜜罐和诱捕器以吸引攻击者并收集有关攻击技术和目标的信息。

被动采集：

*网络流量镜像：将网络流量镜像到特定的设备或系统进行分析。

*社会媒体监控：监视社交媒体渠道上的有关网络攻击和威胁的讨论。

*暗网监控：监视暗网论坛和市场上的有关网络犯罪活动和攻击计划的信息。

外部馈送：

*威胁情报馈送：从威胁情报提供商接收威胁指示符和信息。

*开放源情报：从公开可用的来源收集信息。

数据融合和分析

收集的数据通过数据融合和分析过程进行处理，以关联事件、识别模式和生成可操作的情报。此过程涉及：

*日志关联：将日志和事件数据从不同来源关联起来。

*异常检测：使用机器学习和统计技术识别异常活动和潜在威胁。

*威胁建模：建立威胁模型以预测和检测攻击。

*情景分析：模拟攻击场景并评估网络弹性。第三部分态势感知模型和算法的构建关键词关键要点态势感知数据模型构建

1.构建具有时序性、关联性、结构化和因果关系的多维度数据模型，以全面反映网络空间态势。

2.采用数据融合技术，整合来自不同来源（如网络流量、安全日志、情报数据）的数据，提高数据完整性。

3.利用事件关联分析和图论，揭示数据之间的关联关系，构建态势感知图谱，为后续预警分析提供基础。

态势感知算法构建

1.设计基于贝叶斯网络、隐马尔可夫模型等概率图模型的算法，对网络空间态势进行推理和预测。

2.采用机器学习和深度学习算法，构建态势预测模型，提升预警准确率和时效性。

3.探索基于量子计算、神经形态计算等新技术的算法，提升态势感知模型的复杂性和智能化程度。网络空间态势感知模型和算法构建

态势感知模型和算法是网络空间态势感知系统的核心组件，负责收集、分析和处理网络空间数据，为决策者提供及时、准确的态势信息。模型和算法的构建包括以下几个关键步骤：

1.数据收集与预处理

收集网络空间中的各种数据源，包括网络流量、系统日志、安全事件、漏洞信息、威胁情报等。对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和特征提取。

2.态势模型构建

根据收集到的数据和态势感知的目标，构建态势模型。态势模型定义了网络空间状态的表示形式，包括实体、属性、关系和约束。

常见的态势模型包括：

*图模型：将网络空间中的实体和关系表示为图，节点代表实体，边代表关系。

*事件驱动模型：以事件为中心，记录网络空间中发生的事件，并根据事件之间的关联性推断态势变化。

*状态机模型：将网络空间的状态表示为有限状态集合，并定义状态之间的转换规则。

3.态势感知算法设计

设计算法以实现态势模型中定义的态势感知功能。常见的态势感知算法包括：

*事件关联算法：识别和关联网络空间中的相关事件，从中推断威胁或异常行为。

*威胁评估算法：根据威胁情报和漏洞信息，评估网络空间中的威胁风险。

*态势推断算法：基于收集到的数据和态势模型，推断当前网络空间态势，并预测未来可能的态势变化。

4.算法评估与优化

对设计的算法进行评估，包括准确性、效率和可扩展性。根据评估结果，优化算法，提高其性能和鲁棒性。

5.模型和算法部署

将构建的态势感知模型和算法部署到实际系统中，并进行持续监控和维护。随着网络空间环境的不断变化，需要定期更新模型和算法，以确保态势感知系统的有效性。

6.算法优化与持续改进

随着网络空间威胁的不断演变，态势感知算法也需要不断优化和改进。以下是一些常见的算法优化方法：

*机器学习和深度学习：利用机器学习和深度学习技术，增强算法的准确性和鲁棒性。

*并行和分布式计算：利用并行和分布式计算技术，提高算法的效率和可扩展性。

*适应性算法：设计适应性算法，可以自动调整参数和策略，以应对不断变化的网络空间环境。

通过持续优化和改进算法，可以持续提升态势感知系统的性能，为决策者提供更准确、及时的态势信息，从而提高网络空间安全的防御能力。第四部分态势感知结果的评估和验证网络空间态势感知结果的评估和验证

一、评估指标

网络空间态势感知结果评估的指标包括：

*准确性：感知结果与真实情况的吻合程度。

*及时性：感知结果获取的时效性。

*全面性：感知结果覆盖范围的广度和深度。

*可用性：感知结果的易获取性和可理解性。

*可信度：感知结果的可靠性和可信度。

*影响度：感知结果对决策和行动的影响程度。

二、评估方法

网络空间态势感知结果评估的方法包括：

*自主评估：系统内部自检，通过算法和规则验证感知结果的准确性、及时性等指标。

*人工评估：由安全分析师或专家团队人工审查感知结果，与已知信息或其他安全源相互比对验证。

*对比验证：与其他态势感知系统或信息源的感知结果进行对比，验证其一致性和可靠性。

*历史数据分析：分析感知结果与历史数据或事件的关联性，验证其预测性和预警能力。

*用户反馈：收集使用感知结果的决策者或安全人员的反馈，评估其可用性、实用性和影响度。

三、验证手段

网络空间态势感知结果验证的手段包括：

*模拟演练：模拟网络攻击或事件，验证感知系统对威胁的检测、预警和响应能力。

*红队对抗：由专门的红队团队发起攻击或渗透，评估感知系统的防御能力和感知缺陷。

*基于沙箱验证：在沙箱环境中执行可疑文件或代码，分析感知系统对恶意软件的检测和隔离效果。

*外部审计：由第三方安全审计机构对感知系统的设计、实施和运营进行评估，验证其符合安全标准和最佳实践。

*实时事件验证：在实际发生网络安全事件时，验证感知系统的预警能力、感知结果的准确性和影响度。

四、评估和验证的意义

网络空间态势感知结果的评估和验证对于保障感知系统的有效性和可靠性至关重要。通过定期评估和验证，可以：

*发现并纠正感知系统的缺陷和误报。

*验证感知系统的预测性和预警能力。

*增强用户对感知结果的信心和信任。

*优化感知系统的算法和机制，提高感知精度和及时性。

*确保感知结果为决策和行动提供可靠的依据。

五、评估和验证的挑战

网络空间态势感知结果的评估和验证也面临着一些挑战：

*数据来源多样性：感知系统需要处理来自不同来源的大量数据，如何确保数据的完整性、一致性和可靠性是挑战。

*攻击手段不断变化：网络攻击者不断开发新的攻击技术和手段，评估和验证感知系统对未知威胁的检测能力具有难度。

*评估主观性：感知结果的某些指标（如可信度、影响度）具有主观性，评估结果可能会受到不同评估者的影响。

*资源投入大：评估和验证感知系统需要大量的人力、物力和时间投入，这对组织的资源是一个挑战。

六、建议和展望

为了进一步提高网络空间态势感知结果的评估和验证效果，建议采取以下措施：

*建立统一的评估标准和方法，便于感知系统的比较和优化。

*积极开展模拟演练和红队对抗，全面验证感知系统的实战能力。

*引入人工智能和机器学习技术，辅助评估和验证过程，提高效率和精确性。

*鼓励第三方审计和外部评估，保持感知系统的公正性和透明度。

*加强研究和创新，探索新的评估和验证技术，应对网络安全威胁的不断演变。第五部分网络空间预警的触发条件和响应策略网络空间预警的触发条件

网络空间预警的触发条件是指导致触发预警机制的特定事件或情况。这些条件通常包括：

1.网络流量异常

*异常的高流量或低流量

*引发网络拥塞或中断的流量模式变化

*未经授权的访问或扫描活动

2.网络设备或服务故障

*关键设备或服务的突然故障

*安全设备（例如防火墙或入侵检测系统）的故障或误报

*应用程序或服务的可用性中断

3.恶意活动检测

*检测到恶意软件、病毒或其他恶意代码

*网络钓鱼或其他社会工程攻击

*未经授权的账户活动或权限提升

4.网络安全事件

*数据泄露

*服务中断

*系统入侵或勒索软件攻击

5.其他指标

*情报或公开信息中提到的网络威胁

*政府发布的警报或咨询

*安全漏洞或补丁的可用性

网络空间预警的响应策略

当触发预警条件时，网络空间预警系统会采取以下响应策略：

1.警报和通知

*向安全团队、管理层和其他利益相关者发出警报

*通过电子邮件、短信或其他通信渠道发送通知

2.事件响应

*启动事件响应计划

*调查警报的根本原因

*采取遏制和补救措施

3.态势评估

*评估事件的严重性和影响范围

*分析潜在的威胁因素和后果

*确定必要的预防措施或缓解策略

4.信息共享

*与合作伙伴、供应商和执法机构共享有关事件的信息

*贡献威胁情报和最佳实践

5.改进措施

*审查预警系统和响应策略，以识别改进领域

*实施新的安全控制措施或流程

*提高安全意识和培训

具体响应策略的制定应基于以下因素：

*预警条件的严重性和风险

*组织的资源和能力

*利益相关者的期望

*适用的法规和合规要求第六部分态势感知与预警联动机制的实现关键词关键要点态势感知与预警联动机制的实现

主题名称：网络监测与数据采集

1.通过部署全网探测器、安全监测设备、流量采集器等手段，实时采集网络流量、网络设备状态、异常行为等数据。

2.利用分布式探测平台、大数据分析技术和机器学习算法，对采集的数据进行处理和分析，提取出关键特征和关联关系。

3.建设统一的数据平台，将网络监测数据与其他相关数据源（如安全漏洞、威胁情报）进行整合，为态势感知和预警提供丰富的数据基础。

主题名称：态势分析与评估

态势感知与预警联动机制的实现

态势感知与预警联动机制是保障网络空间安全的重要环节，其目的是将态势感知系统发现的威胁信息及时传递给预警系统，以便采取相应的应对措施，有效提升网络安全防御能力。以下对其实现机制进行详细介绍：

信息感知

态势感知系统通过部署在网络中的各种监测设备和传感器，对网络流量、设备状态、安全事件等信息进行实时监测和收集。这些信息经过清洗、归一化处理后，形成可供分析的原始数据。

关联分析

态势感知系统利用大数据分析、机器学习等技术，对收集到的原始数据进行关联分析。通过建立知识图谱、梳理攻击手法特征、关联历史事件等手段，发现不同威胁源之间的关联性，识别异常行为，并推导出潜在的攻击意图。

威胁评估

基于关联分析结果，态势感知系统对发现的威胁进行评估，确定其严重性、紧急性和影响范围。评估过程中结合威胁情报、安全策略和业务影响等因素，为预警系统提供决策依据。

信息交互

当态势感知系统发现高危威胁时，通过预先建立的信息交互机制，将威胁信息及时传递给预警系统。信息交互可以采用安全协议（如TLS）、消息队列（如Kafka）等方式，确保信息传输的安全性、可靠性和时效性。

预警决策

预警系统收到威胁信息后，根据威胁评估结果和预警规则，进行决策。预警规则可以根据不同的威胁类型、严重程度和影响范围制定，用于判断是否触发预警，以及采取何种预警措施。

预警发布

预警系统根据决策结果，通过多种渠道发布预警信息，包括电子邮件、短信、电话、告警系统等。预警信息应包含威胁详情、影响范围、建议应对措施以及联系方式等内容。

与安全响应联动

预警信息发布后，安全响应团队应立即响应，根据预警信息开展安全调查和处置工作。安全响应措施包括：

*查找和隔离受感染主机或设备

*修复系统漏洞和安全配置

*采取反制措施，阻止攻击扩散

*更新安全策略和防御措施

反馈更新

安全响应团队在处置过程中获得的新信息和经验，应及时反馈给态势感知系统。态势感知系统将这些反馈信息纳入知识库，用于更新关联分析模型和威胁评估规则，不断提升态势感知和预警系统的准确性和有效性。

案例分析

2022年，某大型互联网公司部署了态势感知与预警联动机制。该机制通过实时监测网络流量，发现了异常的DDoS攻击流量。态势感知系统关联分析后发现该流量与近期发生的僵尸网络活动有关。预警系统根据威胁评估结果，及时发布了预警信息。安全响应团队立即响应，隔离了受感染主机，阻断了DDoS攻击。事后，安全团队将处置经验反馈给态势感知系统，更新了关联分析模型，增强了对僵尸网络攻击的检测能力。

总结

网络空间态势感知与预警联动机制通过信息感知、关联分析、威胁评估、信息交互、预警决策、预警发布、与安全响应联动和反馈更新等环节的紧密协作，实现对威胁的及时发现、评估和响应。该机制有效提升了网络安全防御能力，为营造安全稳定的网络空间提供了坚实的基础。第七部分网络空间态势感知与预警技术的应用场景关键词关键要点主题名称：资产安全监控

1.分析和管理网络空间中与组织资产相关的安全事件和风险。

2.识别和定位未经授权的访问、恶意软件活动、数据泄露等威胁。

3.实时监控网络流量和系统活动，及时发现异常和可疑行为。

主题名称：入侵检测与防护

网络空间态势感知与预警技术的应用场景

一、关键基础设施保护

*监测和识别针对重要基础设施的网络攻击，如电力、通信、供水系统

*预警潜在威胁并采取预防措施，防止攻击造成严重破坏

二、政府和企业网络安全防护

*实时监测政府和企业网络中的安全事件

*识别异常行为和恶意实体，防止数据泄露和网络破坏

三、军事情报与作战支持

*收集和分析网络空间活动信息，获取战场态势

*预测对手意图并制定应对策略

*实时监控网络攻击，采取防御措施

四、反恐和执法

*识别和追踪网络上的恐怖主义活动

*监测犯罪分子的在线行为并预防犯罪行动

五、网络舆情监测

*分析社交媒体、新闻网站和在线论坛中的舆情数据

*识别敏感事件、传播谣言和潜在的社交媒体危机

六、应急响应和灾难恢复

*监测自然灾害或网络攻击造成的网络中断

*协调应急响应并快速恢复网络服务

七、网络漏洞和威胁情报分析

*收集和分析网络漏洞和威胁信息

*与网络安全社区共享情报，提高整体防御能力

八、网络空间安全态势评估

*评估网络空间环境中的安全风险和漏洞

*提供安全改进建议并制定有效的应对策略

九、网络空间作战空间态势感知

*构建覆盖网络空间作战空间的多维态势感知体系

*为网络空间作战决策提供实时、准确的情报支持

十、其他应用场景

*网络安全教育和培训

*网络犯罪调查

*网络资产管理

*网络保险定价和风险评估第八部分态势感知与预警技术的发展趋势关键词关键要点态势感知与预警平台服务化

*云原生分布式架构，提升平台的可扩展性和弹性。

*API化接口，实现与外部系统无缝对接和数据共享。

*SaaS化订阅模式，降低用户门槛和运维成本。

智能化数据分析与预测

*人工智能算法，提升数据分析准确性和速度。

*基于大数据、机器学习的预测模型，及时预警潜在威胁。

*知识图谱构建，关联不同来源数据，挖掘隐蔽关联。

协同联动与信息共享

*建立跨部门、跨地区协作机制，实现信息共享和资源整合。

*统一数据标准和接口，促进不同系统之间的互联互通。

*探索基于区块链技术的分布式信任机制，保障信息共享的安全性和可信度。

态势可视化与信息展示

*可视化大屏，直观呈现态势感知和预警信息。

*移动端应用，随时随地获取态势信息和预警通知。

*定制化报表和告警方案，满足不同用户需求。

多源异构数据融合

*数据清洗和预处理技术，解决异构数据源中的数据质量问题。

*数据融合算法，将不同来源、格式的数据进行关联和集成。

*支持多源数据时序分析，挖掘时间序列中的异常和趋势。

威胁情报协同分析

*汇聚外部威胁情报，拓展态势感知视野。

*利用机器学习算法，对威胁情报进行自动分析和关联。

*构建威胁情报协同平台，实现威胁情报共享和协同研判。网络空间态势感知与预警技术的发展趋势

随着网络空间的快速发展和网络安全威胁的日益严峻，网络空间态势感知与预警技术也随之不断发展。未来的网络空间态势感知与预警技术将呈现以下主要趋势：

1.数据采集和处理技术的融合

数据采集和处理技术是态势感知与预警的基础。随着物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的快速发展，网络空间中的数据量和种类将呈爆炸式增长。态势感知与预警系统将需要融合多种数据采集和处理技术，包括：

*网络流量分析：分析网络流量模式和内容，识别异常和攻击活动。

*日志和事件管理：收集和分析系统日志和安全事件，以检测威胁和事件。

*漏洞扫描：识别和评估系统和网络中的漏洞，以增强防御能力。

*威胁情报收集：收集和共享有关安全威胁的信息，以提高态势感知能力。

*大数据分析：使用机器学习和数据挖掘技术，从海量数据中识别模式和趋势。

2.人工智能（AI）技术的广泛应用

人工智能技术正在深刻改变各行各业，态势感知与预警领域也不例外。AI技术将用于：

*自动化威胁检测：使用机器学习算法识别异常活动和潜在威胁。

*网络事件分类：将网络事件分类为不同类型，以提高响应效率。

*威胁预测：预测未来可能发生的网络攻击，为防御措施提供预警。

*安全运营自动化：自动化安全运营任务，例如事件响应和取证分析。

3.云计算和雾计算的深入应用

云计算和雾计算技术为态势感知与预警系统提供了弹性和可扩展性。通过利用云平台和雾节点，态势感知与预警系统可以：

*提供弹性服务：根据需求动态扩展或缩小，以满足高峰期的需求。

*实现分布式部署：在网络边缘部署态势感知与预警组件，以提高响应速度。

*降低部署成本：避免昂贵的硬件和软件投资，按需使用云服务。

4.开放标准和平台的推广

开放标准和平台的推广对于态势感知与预警系统的互操作性和可扩展性至关重要。未来的态势感知与预警系统将：

*遵循行业标准：例如STIX/TAXII、OpenIOC和YARA，以便与其他安全工具和系统交换威胁情报。

*基于开源平台：例如OpenSOC和MISP，以便社区共享知识和工具。

5.网络安全威胁情报的共享与协作

网络安全威胁情报的共享与协作对于增强态势感知和预警能力至关重要。未来的态势感知与预警系统将：

*与威胁情报平台集成：例如FireEyeThreatIntelligencePlatform和MalwareInformationSharingPlatform（MISP）。

*实现自动化威胁情报共享：使用标准化协议和工具，与其他组织和政府机构安全地共享威胁情报。

6.移动设备和物联网设备的集成

随着移动设备和物联网设备的普及，态势感知与预警系统需要集成这些设备以提供全面的网络空间态势感知。未来的态势感知与预警系统将：

*监测移动设备安全：识别和检测移动设备上的恶意软件、网络钓鱼攻击和其他威胁。

*管理物联网设备安全：发现和评估物联网设备的漏洞和威胁，并自动采取补救措施。

7.态势感知和预警与运营技术的融合

运营技术（OT）系统控制着关键的基础设施，例如能源、水利和交通。态势感知与预警系统需要与OT系统融合，以保护这些系统免受网络攻击。未来的态势感知与预警系统将：

*识别和检测OT系统中的威胁：分析工业协议和设备日志，以检测异常活动和攻击迹象。

*保护OT系统免受攻击：实施安全控制，例如网络分段、入侵检测和访问控制，以保护OT系统免受网络攻击。

8.持续安全运营的实现

持续安全运营是态势感知与预警的关键组成部分。未来的态势感知与预警系统将：

*实现实时事件响应：通过自动化和编排，对网络安全事件快速响应以减轻风险。

*提供持续的安全监控：24x7全天候监控网络活动，识别和响应威胁。

*提高安全运营效率：使用数据可视化、自动化和安全分析工具提高安全运营效率。

总之，网络空间态势感知与预警技术正在快速发展，融合了数据采集和处理技术、人工智能技术、云计算和雾计算技术、开放标准和平台、网络安全威胁情报共享与协作、移动设备和物联网设备集成、态势感知和预警与运营技术的融合以及持续安全运营的实现。这些趋势将推动态势感知与预警能力的不断提升，使组织和政府机构能够更有效地识别、检测和响应网络空间威胁。关键词关键要点主题名称：网络空间威胁态势的定义

关键要点：

1.定义：网络空间威胁态势是指在特定时间和空间内，网络空间面临的威胁的整体情况和发展趋势。

2.动态性：网络空间威胁态势不断变化，受技术进步、网络活动、政策和监管等因素影响。

3.多维度性：网络空间威胁态势包括技术威胁、信息威胁、人员威胁、组织威胁和物理威胁等多个维