网络安全态势感知与监测

19/23网络安全态势感知与监测第一部分网络安全态势感知的定义和原理 2第二部分网络安全监测技术：入侵检测与威胁情报收集 4第三部分网络安全态势感知系统架构与关键能力 6第四部分人工智能在网络安全态势感知中的应用 8第五部分网络安全态势感知与安全编排、自动化与响应 11第六部分网络安全态势感知的评估和优化 14第七部分网络安全态势感知的行业趋势和未来发展 16第八部分网络安全态势感知在关键信息基础设施保护中的应用 19

第一部分网络安全态势感知的定义和原理网络安全态势感知的定义

网络安全态势感知（CybersecuritySituationalAwareness，CSA）是一种持续且全面的过程，它旨在收集、分析和解释与网络安全的相关信息，以提供对网络安全态势的实时可视化和理解。通过态势感知，组织可以洞察其网络面临的潜在威胁和漏洞，并采取适当的措施来减轻风险。

网络安全态势感知的原理

网络安全态势感知遵循以下关键原理：

1.数据集成和汇总：

态势感知平台集成来自多个来源的数据，包括安全设备（防火墙、入侵检测系统）、网络流量、系统日志、漏洞扫描程序和外部威胁情报。这些数据汇总到一个中央存储库中，为进一步分析和相关性提供基础。

2.关联和分析：

收集的数据经过关联和分析，以识别模式、趋势和潜在威胁。先进的分析技术（如机器学习和人工智能）用于自动检测异常、关联事件并评估风险。这有助于安全团队优先处理需要立即关注的事件。

3.态势建模和可视化：

分析结果用于构建网络安全态势模型，该模型提供了组织网络安全状况的实时视图。态势模型通过仪表盘、地图和图表等可视化工具展示，使利益相关者能够轻松理解网络安全风险。

4.协作和决策支持：

态势感知平台促进安全团队之间的协作和沟通。它提供了一个集中平台，安全分析师可以共享信息、协作调查事件并做出明智的决策。态势感知还可以通过提供有关威胁优先级和缓解措施的建议来支持决策制定。

5.持续监控和更新：

态势感知是一个持续的过程，不断监控网络活动并更新态势模型。随着新数据和威胁情报的可用，模型会不断调整，确保组织始终了解其网络安全态势。

网络安全态势感知的好处

网络安全态势感知为组织提供了以下关键好处：

*改进的可见性：通过提供网络安全态势的实时视图，态势感知可以帮助组织清楚地了解其面临的风险。

*更快的威胁检测：态势感知平台可以快速检测威胁，使组织能够在它们造成重大损害之前采取预防措施。

*优先级事件响应：态势感知有助于安全团队优先处理事件并专注于最关键的威胁，从而优化资源分配。

*提高决策能力：通过提供易于理解的态势可视化和建议，态势感知可以支持安全团队做出明智的决策。

*遵守法规：态势感知对于遵守行业法规和标准至关重要，这些法规要求组织对网络安全态势有适当的了解。第二部分网络安全监测技术：入侵检测与威胁情报收集关键词关键要点主题名称：入侵检测

1.入侵检测技术的原理和方法，如基于规则的检测、基于异常的检测和基于机器学习的检测。

2.入侵检测系统的架构和组件，包括传感器、分析引擎和响应模块。

3.入侵检测的挑战和趋势，如大数据处理、高级持续性威胁（APT）检测和云安全监测。

主题名称：威胁情报收集

网络安全监测技术：入侵检测与威胁情报收集

入侵检测

入侵检测系统（IDS）是一种网络安全监测工具，可实时分析网络流量，检测并识别恶意活动和异常行为。IDS使用签名、模式识别和行为分析技术来检测入侵尝试。

签名检测：将已知恶意活动模式与网络流量进行匹配。

模式识别：使用机器学习算法识别网络流量中的异常模式，这些模式可能表明存在入侵。

行为分析：监视网络流量中的用户和设备行为，并与基线或已知安全模式进行比较以检测异常。

威胁情报收集

威胁情报收集从各种来源收集有关威胁和漏洞的信息，以增强IDS的检测能力。这些信息包括：

恶意软件分析：分析恶意软件样本以提取有关其行为、攻击方法和漏洞利用的信息。

漏洞信息：跟踪已知的软件和系统漏洞，并了解它们的利用方式。

威胁活动报告：从安全研究人员、执法机构和网络安全供应商收集有关当前威胁趋势和攻击活动的信息。

网络安全论坛和社区：参与网络安全论坛和社区，以获得有关新威胁和最佳实践的最新信息。

入侵检测与威胁情报收集的优点

入侵检测：

*提高威胁检测的实时性。

*自动化威胁识别，减少人工分析所需的时间。

*确定入侵尝试的范围和影响。

*提供有关攻击者行为和目标的见解。

威胁情报收集：

*增强IDS的检测能力，通过了解已知威胁和漏洞。

*缩短对新威胁和攻击方法的反应时间。

*提高对网络环境中风险和威胁的认识。

*支持网络安全策略的制定和实施。

结合入侵检测和威胁情报收集

通过将入侵检测与威胁情报收集相结合，组织可以显著增强其网络安全监测能力。威胁情报为IDS提供了额外的威胁识别和响应能力，而IDS则提供了对网络流量的实时可见性，使组织能够及时检测并应对威胁。

最佳实践

为了有效实施入侵检测和威胁情报收集，组织应遵循以下最佳实践：

*部署多个传感器：在网络的不同位置部署多个IDS传感器，以提供全面的流量覆盖。

*使用各种检测技术：结合使用签名检测、模式识别和行为分析，以检测各种类型的入侵尝试。

*自动化响应：设置自动化响应规则，以对检测到的威胁采取适当的措施，例如阻止攻击者IP地址或隔离受感染设备。

*密切关注威胁情报：定期从可靠来源更新威胁情报，并将其集成到入侵检测配置中。

*使用安全信息和事件管理(SIEM)系统：将入侵检测和威胁情报收集集成到SIEM系统中，以便集中监控和事件关联。第三部分网络安全态势感知系统架构与关键能力关键词关键要点主题名称：网络安全态势感知系统架构

1.分层架构：采用分层架构，将系统分为数据采集、数据处理、态势分析、可视化呈现等多个层级，实现各组件之间的解耦与协作。

2.分布式部署：在网络关键节点部署传感器和分析设备，形成分布式感知网络，实现对网络空间的全面监测。

3.云原生架构：采用云原生架构，利用容器和微服务技术，实现系统的高可用性、弹性扩展性和快速部署。

主题名称：网络安全态势感知关键能力

网络安全态势感知系统架构与关键能力

系统架构

网络安全态势感知系统一般采用分布式架构，由以下主要组件组成：

*数据采集模块：负责从网络设备、安全设备、操作系统、应用程序等各种来源收集安全相关数据。

*数据预处理模块：对采集到的数据进行清洗、过滤、归一化处理，提取有价值的信息。

*知识库：存储有关安全事件、威胁情报、攻击模式等知识信息，为态势感知分析提供依据。

*态势分析引擎：根据收集到的数据和知识库信息，运用机器学习、数据挖掘等技术，分析安全事件，识别威胁，评估态势风险。

*可视化展示模块：将态势感知结果通过仪表盘、图表、地图等方式直观展现给用户。

*响应联动模块：与安全响应系统联动，在发现安全威胁时及时触发响应措施。

关键能力

网络安全态势感知系统需要具备以下关键能力：

1.实时感知：能够实时收集和分析安全数据，持续监测网络环境中的安全事件和威胁。

2.全面覆盖：能够覆盖网络全维度，包括网络流量、设备日志、主机日志、应用程序日志等，提供全面的安全态势视图。

3.威胁识别：能够通过机器学习算法和专家知识识别已知和未知的网络威胁，包括黑客攻击、恶意软件、网络钓鱼等。

4.风险评估：能够根据威胁信息和企业自身安全状况，评估安全事件对业务的影响和风险等级，优先处理高风险事件。

5.态势预测：能够基于历史数据和实时分析结果，预测潜在的威胁和安全事件，提前采取防御措施。

6.自适应学习：能够随着时间的推移自动更新知识库和分析模型，适应不断变化的网络威胁格局。

7.可视化展示：能够直观地呈现安全态势信息，帮助用户快速识别和理解安全威胁及风险。

8.响应联动：能够与安全响应系统集成，在发现安全威胁时及时采取自动或手动响应措施。

9.审计和追踪：能够记录安全事件和操作日志，方便安全审计和事件追踪。

10.可扩展性：能够随着网络规模和安全威胁的不断演变而扩展系统能力，满足不断增长的安全需求。第四部分人工智能在网络安全态势感知中的应用关键词关键要点主题名称：异常行为检测

1.利用机器学习算法监测和分析网络流量，识别偏离正常行为模式的异常事件，及时发现未知威胁。

2.结合人工智能算法，实时处理大规模数据流，快速准确地对异常事件进行分类和优先排序。

3.通过持续学习和调整模型，不断提高异常检测系统的准确性和鲁棒性。

主题名称：威胁情报收集与分析

人工智能在网络安全态势感知中的应用

一、态势感知中的人工智能应用

网络安全态势感知系统通过收集、分析和关联海量网络数据，为安全分析师提供实时、全面和可操作的情报。人工智能技术在态势感知中的应用主要体现在以下方面：

1.数据收集和预处理

人工智能算法可以自动收集和预处理来自各种来源的海量安全数据，包括网络流量记录、系统日志、入侵检测和防病毒软件输出等。这些算法能够识别重要事件和模式，并过滤无关信息，大幅提高数据挖掘效率。

2.威胁检测和分析

人工智能算法能够检测和分析网络流量中的异常和恶意行为。它们可以识别已知威胁模式，并基于机器学习技术发现新兴威胁。通过关联不同来源的信息，人工智能可以构建全面的威胁画像，识别威胁的潜在影响和传播途径。

3.行为异常检测

人工智能算法可以建立用户和系统的正常行为基线。通过与基线进行比较，它们可以检测出偏离正常模式的行为，识别潜在的攻击和安全事件。

4.事件关联和分析

人工智能算法可以关联不同时间和来源的安全事件，识别攻击链中的潜在联系。它们能够分析事件顺序、相关性，并确定攻击源和攻击目标。

5.预测性分析

人工智能算法可以基于历史数据和实时威胁情报，预测和预警未来的安全事件。通过识别潜在的威胁模式和攻击趋势，态势感知系统可以主动采取防御措施，防止安全事件发生。

二、具体算法应用

人工智能在网络安全态势感知中的具体算法应用包括：

1.机器学习

*监督学习：训练算法识别已知威胁模式，并预测未知攻击。

*无监督学习：识别未知威胁模式，并发现异常行为。

2.深度学习

*卷积神经网络（CNN）：用于图像和视频分析，识别恶意流量模式。

*循环神经网络（RNN）：用于时序数据分析，检测异常行为和攻击链。

3.强化学习

*训练算法通过与环境互动，优化安全策略和响应措施。

4.自然语言处理（NLP）

*分析网络威胁情报报告、安全公告和社交媒体动态，识别威胁和攻击趋势。

三、应用挑战

人工智能在网络安全态势感知中的应用也面临一些挑战：

1.数据质量和可用性

态势感知系统需要高质量和全面的数据。数据不足或质量较差会影响人工智能算法的准确性和有效性。

2.算法选择和调优

选择合适的算法和对算法进行调优至关重要。不当的算法选择或调优会导致误报或漏报。

3.可解释性和可信度

人工智能算法通常具有复杂性和黑箱性质，使其难以解释其决策过程并保证可信度。这可能会阻碍安全分析师对人工智能结果的理解和信任。

4.持续学习和适应

网络威胁不断演变，人工智能算法需要持续学习和适应新的威胁模式。确保算法的持续更新和改进至关重要。

四、总结

人工智能技术在网络安全态势感知中发挥着越来越重要的作用。通过自动化数据处理、威胁检测、事件关联和预测性分析，人工智能算法增强了态势感知系统的能力，使安全分析师能够更有效地识别和应对安全威胁。随着人工智能技术的发展，预计其在网络安全态势感知中的应用将更加广泛和深入。第五部分网络安全态势感知与安全编排、自动化与响应关键词关键要点网络安全态势感知

1.实时采集、处理和分析安全相关数据，包括网络流量、安全日志和外部威胁情报等，以形成对网络安全态势的全面洞察。

2.通过高级分析和机器学习技术，发现和识别潜在威胁和异常行为，并预测未来的安全风险。

3.提供可视化仪表板和预警机制，以便安全团队及时了解安全态势变化，并采取相应的响应措施。

安全编排、自动化与响应（SOAR）

1.自动化安全事件检测、调查和响应流程，提高安全团队的效率和准确性。

2.将来自不同安全工具和平台的数据汇总到一个中心平台，提供全面的态势感知。

3.利用编排工作流和自动化工具，快速响应安全事件，减少停机时间和影响。网络安全态势感知

网络安全态势感知（CSA）是一种持续的过程，旨在实时收集、分析和解释网络安全数据，以全面了解组织的网络安全状况。CSA涉及以下步骤：

*数据收集：从各种来源收集安全事件和活动数据，如日志文件、网络流量、IDS/IPS警报和漏洞扫描结果。

*数据分析：使用机器学习、人工智能（AI）和规则引擎等技术分析收集的数据，以识别潜在威胁、异常和违规行为。

*态势评估：将分析结果与已知威胁和攻击场景进行比较，并根据潜在的风险和影响评估网络安全态势。

*可视化和报告：将CSA的结果以直观的方式可视化，并定期向利益相关者报告，以提供及时的态势感知。

安全编排、自动化与响应(SOAR)

SOAR是一种工具，可帮助安全团队编排和自动化安全响应流程。它涉及以下功能：

*安全编排：定义并编排针对常见安全事件的响应流程，指定任务、角色和自动化动作。

*自动化：自动执行重复性或耗时的安全任务，例如事件响应、威胁情报查询和漏洞修补。

*响应：通过集成与安全工具（如SIEM、IDS/IPS和防火墙）来协调和加速安全响应，实现快速有效的事件响应。

网络安全态势感知与SOAR的集成

CSA和SOAR是相辅相成的网络安全技术，可以通过集成来增强整体安全态势。通过集成，CSA提供实时安全态势信息，指导SOAR响应流程，而SOAR自动执行和编排由CSA识别的事件的响应。

集成CSA和SOAR的优势包括：

*提高事件响应效率：自动执行事件响应任务，缩短响应时间，减少事件影响。

*增强态势感知：从SOAR事件响应中获取见解，丰富CSA对网络安全态势的理解。

*优化安全资源：通过自动化重复性任务，将安全团队解放出来专注于更高级别的威胁分析和策略制定。

*提高合规性：通过记录和自动化安全响应流程，满足合规要求，例如PCIDSS、GDPR和ISO27001。

为了有效集成CSA和SOAR，需要考虑以下方面：

*数据共享：确保CSA和SOAR之间共享安全数据，以支持信息驱动的决策和响应。

*规则和流程：定义清晰的安全响应规则和流程，指导SOAR根据CSA提供的态势信息自动执行响应。

*人员和流程：制定流程并培训人员，以确保在集成环境中有效沟通和协作。

通过整合CSA和SOAR，组织可以提升其网络安全态势感知和响应能力，从而更有效地抵御网络威胁，并保持合规性。第六部分网络安全态势感知的评估和优化关键词关键要点态势感知模型的评估

1.评估指标体系：建立全面的评估指标体系，涵盖准确性、覆盖度、及时性、可解释性等方面，以有效衡量态势感知模型的性能。

2.评估方法：采用多种评估方法，如混淆矩阵、ROC曲线、查准率和召回率等，全面评估模型的预测能力和准确性。

3.数据源可靠性：评估数据源的可靠性，确保输入模型的数据准确无误，以保证评估结果的有效性。

态势感知模型的优化

1.算法调优：运用机器学习和深度学习技术优化模型算法，提高其预测精度和效率。

2.特征工程：优化特征选取和特征处理技术，提取更具相关性和区分性的特征，增强模型的识别能力。

3.模型集成：采用模型集成技术，将多个模型的预测结果进行融合，提高态势感知模型的鲁棒性和预测稳定性。网络安全态势感知的评估和优化

评估网络安全态势感知系统的有效性

评估网络安全态势感知系统的有效性对于确保其持续有效至关重要。评估过程应考虑以下关键方面：

*指标和指标：确定关键性能指标（KPI）和指标，以衡量系统的准确性、及时性和覆盖范围。这些指标应与组织的特定安全目标和风险保持一致。

*基线建立：建立基线数据，代表正常的网络活动。此基线可用于识别偏离预期的异常情况。

*数据质量：评估数据收集过程的准确性和可靠性，确保系统接收高质量的数据进行分析。

*威胁检测能力：评估系统检测已知和未知威胁的能力，包括恶意软件、网络钓鱼和零日攻击。

*误报率：评估系统产生误报的频率。高误报率会降低系统的可用性和可信度。

优化网络安全态势感知系统

为了保持网络安全态势感知系统的最佳性能，需要进行持续的优化。优化策略包括：

*自动化：自动化监视和分析任务，以提高效率并减少人为错误的风险。

*机器学习和人工智能(AI)：利用机器学习和人工智能算法增强威胁检测能力。这些算法可以识别复杂模式并预测未来的威胁。

*安全编排、自动化和响应(SOAR)：集成SOAR解决方案，以协调安全响应活动并自动化任务。

*威胁情报共享：与外部组织合作，分享和接收威胁情报，以扩展系统的可见性和检测能力。

*持续改进：建立一个持续改进流程，审查系统性能并根据需要进行更新和调整。

其他优化策略

除了上述策略之外，还有其他措施可以优化网络安全态势感知系统：

*组织意识：向整个组织推广网络安全态势感知，并强调其重要性。

*人员培训：为团队成员提供定期培训，让他们了解最新威胁和最佳实践。

*供应商关系：与网络安全供应商密切合作，以获取技术支持和产品更新。

*法规遵从性：确保系统满足相关法规遵从性要求，例如GDPR和NIST。

*财务投资：根据组织的安全风险对网络安全态势感知系统进行适当的财务投资。

通过实施这些评估和优化策略，组织可以确保其网络安全态势感知系统持续有效，能够检测和响应不断演变的网络威胁。第七部分网络安全态势感知的行业趋势和未来发展关键词关键要点数据驱动的态势感知

1.利用机器学习、大数据分析和其他高级分析技术，从大量网络数据中提取有价值的信息和洞察。

2.建立基于历史数据和实时威胁情报的预测模型，以预测潜在的攻击和安全事件。

3.通过自动化数据收集和分析，提高态势感知的效率和准确性。

自动化和编排

1.采用自动化工具和技术，减少对人力的依赖，实现威胁检测、响应和补救的自动化。

2.通过编排，将不同的安全工具和服务无缝地协同工作，提高态势感知系统的整体效率和覆盖范围。

3.利用人工智能和机器学习技术，增强自动化的能力，实现更复杂的威胁检测和响应。

云原生态势感知

1.针对云计算环境定制态势感知系统，充分利用云的弹性、可扩展性和按需付费模式。

2.集成云原生安全服务，如容器安全和云工作负载保护平台，以提供更全面的态势感知。

3.利用云端沙箱和仿真环境，对潜在威胁进行安全测试，提升态势感知的准确性和可靠性。

威胁情报共享

1.与行业合作伙伴和政府机构共享威胁情报，扩大对新兴威胁和攻击模式的了解。

2.整合外部威胁情报源，丰富态势感知系统的威胁库，提高检测准确性。

3.利用区块链等技术，确保威胁情报共享的安全性、可信性和透明度。

威胁狩猎和高级持续性威胁（APT）检测

1.实施威胁狩猎计划，主动搜寻和识别网络中潜伏的威胁，特别是APT。

2.利用机器学习和行为分析技术，检测APT常见的异常活动和模式。

3.采用基于沙箱的环境，分析可疑文件和网络流量，深入了解APT的攻击手法。

态势感知即服务（SIEMaaS）

1.将态势感知系统作为托管服务提供，无需企业投资和维护自己的基础设施。

2.利用云端基础设施的弹性和可扩展性，提供按需付费的态势感知服务。

3.由服务提供商团队管理和维护系统，确保态势感知的持续有效性。网络安全态势感知的行业趋势和未来发展

数字化转型加速趋势：随着数字化转型的加速，网络攻击面不断扩大，态势感知系统需要具备快速适应新的威胁和漏洞的能力。

人工智能和机器学习技术的应用：人工智能和机器学习技术正在被广泛应用于态势感知系统，以增强威胁检测、分析和响应能力。

自动化和编排：自动化和编排功能使态势感知系统能够快速有效地响应事件，从而提高安全运营效率和降低人工干预需求。

云计算和多云环境的普及：云计算和多云环境的普及增加了网络攻击的复杂性，态势感知系统需要具备跨多个云平台收集和分析数据的能力。

威胁情报的整合：威胁情报是态势感知系统的重要输入，随着威胁情报平台的发展，态势感知系统需要具备整合和利用外部威胁情报的能力。

扩展检测和响应（XDR）：XDR解决方案将传统的安全工具整合到一个统一平台中，为态势感知提供更全面的视图和更有效的检测和响应能力。

网络威胁情报的演变：网络威胁情报正在从传统的被动情报演变为主动情报和可操作威胁情报，态势感知系统需要适应这些变化以利用新兴的威胁情报来源。

零信任架构的兴起：零信任架构通过消除隐式信任，要求持续验证和授权，态势感知系统需要适应零信任环境并提供相应的安全防护措施。

未来发展方向：

情景感知和预测分析：态势感知系统将从传统的事件响应转向情景感知和预测分析，以识别潜在的威胁并预测未来攻击。

认知安全：认知安全技术将被用于模拟人类思维模式，以增强态势感知系统对异常活动和恶意行为的检测和响应能力。

网络安全网格（CybersecurityMesh）：网络安全网格架构将成为态势感知的基础，提供弹性、可扩展和互操作的安全解决方案。

主动防御：态势感知系统将具备主动防御能力，通过主动检测和拦截威胁来预防攻击的发生。

数据驱动的风险评估和决策制定：态势感知系统将使用数据驱动的风险评估和决策制定方法来优化安全运营并提高风险管理的有效性。

行业合作和信息共享：行业合作和信息共享对于增强态势感知至关重要，未来将会有更多的组织和政府机构建立伙伴关系以共享威胁情报和最佳实践。第八部分网络安全态势感知在关键信息基础设施保护中的应用关键词关键要点态势感知平台的构建

1.构建集成了多源异构数据的态势感知平台，实现对关键信息基础设施网络安全态势的全面感知。

2.采用大数据分析、机器学习等技术，对收集到的数据进行清洗、关联、建模，挖掘网络安全威胁和风险。

3.提供可视化的态势感知界面，展示关键信息基础设施网络安全态势的实时情况，为决策者提供直观的信息呈现。

关键业务和资产的识别和保护

1.识别和梳理关键信息基础设施中重要的业务系统和资产，确定其重要性等级和保护优先级。

2.制定针对关键业务和资产的差异化安全保护策略，包括访问控制、入侵检测、数据备份等措施。

3.建立关键业务和资产的持续监测和预警机制，及时发现和应对安全威胁。

威胁情报的收集和分析

1.订阅和收集来自国内外网络安全机构、威胁情报供应商等渠道的威胁情报，获取最新网络安全威胁趋势和情报。

2.建立威胁情报分析平台，对收集到的情报进行分类、关联、研判，形成针对关键信息基础设施的定制化威胁画像。

3.将威胁情报与态势感知平台相结合，提升对网络安全威胁的发现和响应能力。

事件响应与处置

1.制定网络安全事件响应计划，明确事件响应流程、职责分工和处置措施。

2.建立网络安全事件应急响应团队，定期开展应急演练和培训，提升事件响应能力。

3.通过态势感知平台及时发现和预警网络安全事件，快速启动应急响应流程，最大程度减小事件的影响。

安全可信计算环境的构建

1.采用可信计算技术，在关键信息基础设施中构建基于硬件、软件和固件的安全可信计算环境。

2.对关键业务系统和资产进行加固和隔离，防止恶意软件和未授权访问。

3.实施安全可信计算环境的持续监控和审计，保障其安全性、完整性和可用性。

态势感知与关键信息基础设施安全监管

1.建立态势感知平台与关键信息基础设施安全监管部门的信息共享和协同机制。

2.利用态势感知平台的实时态势数据，提升安全监管部门对关键信息基础设施网络安全态势的感知能力。

3.支持安全监管部门对关键信息基础设施运营者进行网络安全态势审计和评估，促进网络安全合规和风险管控。网络安全态势感知在关键信息基础设施保护中的应用

在数字时代，关键信息基础设施(CII)已成为现代社会经济和国家安全的基石。随着网络威胁的不断演变和复杂化，确保CII的安全至关重要。网络安全态势感知在CII保护中发挥着至关重要的作用，提供实时可视性和早期预警能力，从而增强检测、响应和缓解网络攻击的能力。

态势感知在CII保护中的价值

网络安全态势感知系统持续收集、分析和关联来自各种来源的安全数据，包括：

*网络流量

*日志文件

*漏洞扫描

*安全事件

*情报馈送

通过分析这些数据，态势感知系统可以：

*创建实时态势感知：提供CII网络和系统当前安全状况的即时概览。

*检测威胁：识别可疑活动和异常模式，指示潜在的网络攻击。

*评估影响：量化攻击对CII运营和