❶ 知識普及-安全態勢
隨著網路規模和復雜性不斷增大，網路的攻擊技術不斷革新，新型攻擊工具大量涌現，傳統的網路安全技術顯得力不從心，網路入侵不可避免，網路安全問題越發嚴峻。
單憑一種或幾種安全技術很難應對復雜的安全問題，網路安全人員的關注點也從單個安全問題的解決，發展到研究整個網路的安全狀態及其變化趨勢。
網路安全態勢感知對影響網路安全的諸多要素進行獲取、理解、評估以及預測未來的發展趨勢，是對網路安全性定量分析的一種手段，是對網路安全性的精細度量，態勢感知成已經為網路安全2.0時代安全技術的焦點，對保障網路安全起著非常重要的作用。
一、態勢感知基本概念
1.1 態勢感知通用定義
隨著網路安全態勢感知研究領域的不同，人們對於態勢感知的定義和理解也有很大的不同，其中認同度較高的是Endsley博士所給出的動態環境中態勢感知的通用定義：
態勢感知是感知大量的時間和空間中的環境要素，理解它們的意義，並預測它們在不久將來的狀態。
在這個定義中，我們可以提煉出態勢感知的三個要素：感知、理解和預測，也就是說態勢感知可以分成感知、理解和預測三個層次的信息處理，即：
感知：感知和獲取環境中的重要線索或元素；
理解：整合感知到的數據和信息，分析其相關性；
預測：基於對環境信息的感知和理解，預測相關知識的未來的發展趨勢。
1.2 網路安全態勢感知概念
目前，對網路安全態勢感知並未有一個統一而全面的定義，我們可以結合態勢感知通用定義來對對網路安全態勢感知給出一個基本描述，即：
網路安全態勢感知是綜合分析網路安全要素，評估網路安全狀況，預測其發展趨勢，並以可視化的方式展現給用戶，並給出相應的報表和應對措施。
根據上述概念模型，網路安全態勢感知過程可以分為一下四個過程：
1）數據採集：通過各種檢測工具，對各種影響系統安全性的要素進行檢測採集獲取，這一步是態勢感知的前提；
2）態勢理解：對各種網路安全要素數據進行分類、歸並、關聯分析等手段進行處理融合，對融合的信息進行綜合分析，得出影響網路的整體安全狀況，這一步是態勢感知基礎；
3）態勢評估：定性、定量分析網路當前的安全狀態和薄弱環節，並給出相應的應對措施，這一步是態勢感知的核心；
4）態勢預測：通過對態勢評估輸出的數據，預測網路安全狀況的發展趨勢，這一步是態勢感知的目標。
網路安全態勢感知要做到深度和廣度兼備，從多層次、多角度、多粒度分析系統的安全性並提供應對措施，以圖、表和安全報表的形式展現給用戶。
二、態勢感知常用分析模型
在網路安全態勢感知的分析過程中，會應用到很多成熟的分析模型，這些模型的分析方法雖各不相同，但多數都包含了感知、理解和預測的三個要素。
2.1 始於感知：Endsley模型
Endsley模型中，態勢感知始於感知。
感知包含對網路環境中重要組成要素的狀態、屬性及動態等信息，以及將其歸類整理的過程。
理解則是對這些重要組成要素的信息的融合與解讀，不僅是對單個分析對象的判斷分析，還包括對多個關聯對象的整合梳理。同時，理解是隨著態勢的變化而不斷更新演變的，不斷將新的信息融合進來形成新的理解。
在了解態勢要素的狀態和變化的基礎上，對態勢中各要素即將呈現的狀態和變化進行預測。
2.2 循環對抗：OODA模型
OODA是指觀察（Oberve）、調整（Orient）、決策（Decide）以及行動（Act），它是信息戰領域的一個概念。OODA是一個不斷收集信息、評估決策和採取行動的過程。
將OODA循環應用在網路安全態勢感知中，攻擊者與分析者都面臨這樣的循環過程：在觀察中感知攻擊與被攻擊，在理解中調整並決策攻擊與防禦方法，預測對手下一個動作並發起行動，同時進入下一輪的觀察。
如果分析者的OODA循環比攻擊者快，那麼分析者有可能「進入」對方的循環中，從而占據優勢。例如通過關注對方正在進行或者可能進行的事情，即分析對手的OODA環，來判斷對手下一步將採取的動作，而先於對方採取行動。
2.3 數據融合：JDL模型
JDL（Joint Directors of Laboratories）模型是信息融合系統中的一種信息處理方式，由美國國防部成立的數據融合聯合指揮實驗室提出。
JDL模型將來自不同數據源的數據和信息進行綜合分析，根據它們之間的相互關系，進行目標識別、身份估計、態勢評估和威脅評估，融合過程會通過不斷的精煉評估結果來提高評估的准確性。
在網路安全態勢感知中，面對來自內外部大量的安全數據，通過JDL模型進行數據的融合分析，能夠實現對分析目標的感知、理解與影響評估，為後續的預測提供重要的分析基礎和支撐。
2.4 假設與推理：RPD模型
RPD（Recognition Primed Decision）模型中定義態勢感知分為兩個階段：感知和評估。
感知階段通過特徵匹配的方式，將現有態勢與過去態勢進行對比，選取相似度高的過去態勢，找出當時採取的哪些行動方案是有效的。評估階段分析過去相似態勢有效的行動方案，推測當前態勢可能的演化過程，並調整行動方案。
以上方式若遇到匹配結果不理想的情況，則採取構造故事的方式，即根據經驗探索潛在的假設，再評估每個假設與實際發生情況的相符度。在RPD模型中對感知、理解和預測三要素的主要體現為：基於假設進行相關信息的收集（感知），特徵匹配和故事構造（理解），假設驅動思維模擬與推測（預測）。
三、態勢感知應用關鍵點
當前，單維度的網路安全防禦技術手段，已經難以應對復雜的網路環境和大量存在的安全問題，對網路安全態勢感知具體模型和技術的研究，已經成為2.0時代網路安全技術的焦點，同時很多機構也已經推出了網路安全態勢感知產品和解決方案。
但是，目前市場上的的相關產品和解決方案，都相對偏重於網路安全態勢的某一個或某幾個方面的感知，網路安全態勢感知的數據分析的深度和廣度還需要進一步加強，同時網路安全態勢感知與其它系統平台的聯動不足，無法將態勢感知與安全運營深入融合。
為此，太極信安認為網路安全態勢感知平台的建設，應著重考慮以下幾個方面的內容：
1、在數據採集方面，網路安全數據來源要盡可能的豐富，應該包括網路結構數據、網路服務數據、漏洞數據、脆弱性數據、威脅與入侵數據、用戶異常行為數據等等，只有這樣態勢評估結果才能准確。
2、在態勢評估方面，態勢感評估要對多個層次、多個角度進行評估，能夠評估網路的業務安全、數據安全、基礎設施安全和整體安全狀況，並且應該針對不同的應用背景和不同的網路規模選擇不同的評估方法。
3、在態勢感知流程方面，態勢感知流程要規范，所採用的演算法要簡單，應該選擇規范化的、易操作的評估模型和預測模型，能夠做到實時准確的評估網路安全態勢。
4、在態勢預測方面，態勢感知要能支持對不同的評估結果預測其發展趨勢，預防大規模安全事件的發生。
5、在態勢感知結果顯示方面，態勢感知能支持多種形式的可視化顯示，支持與用戶的交互，能根據不同的應用需求生成態勢評測報表，並提供相應的改進措施。
四、總結
上述幾種模型和應用關鍵點對網路安全態勢感知來講至關重要，將這些基本概念和關鍵點進行深入理解並付諸於實踐，才能真正幫助決策者獲得網路安全態勢感知能力。
太極信安認為，建設網路安全態勢感知平台，應以「業務+數據定義安全」戰略為核心驅動，基於更廣、更深的數據來源分析，以用戶實際需求為出發點，從綜合安全、業務安全、數據安全、信息基礎設施安全等多個維度為用戶提供全面的安全態勢感知，在認知、理解、預測的基礎上，真正幫助用戶實現看見業務、看懂威脅、看透風險、輔助決策。
摘自 CSDN 道法一自然
❷ 網路安全的發展趨勢
過去，網路安全得不到用戶的足夠重視，行業發展緩慢。近幾年，一方面，工信部和發改委對網路安全行業的政策支持越來越大;另一方面，互聯網應用領域的發展越來越廣泛和深入，致使網路安全的需求越來越大。如今，5G網路、人工智慧、工業互聯網、大數據中心等為代表的一系列新型基礎設施逐漸成為了創新熱點。網路安全產業成為保障「新基建」安全的重要基石，隨著「新基建」在各個領域的深入開展，其將為網路安全企業的發展提供新的機遇。
網路安全行業政策密集出台
2013年11月，國家安全委員會正式成立;2014年2月，中央網路安全和信息化領導小組成立，充分展示了我國對網路安全行業的重視。近年來，我國政府一直出台多項政策推動網路信息安全行業的發展，以滿足對政府、企業等網路信息安全的合規要求。國家層面的政策從兩方面推動我國網路安全行業發展，一方面，加強對網路安全的重視，提高網路安全產品的應用規模;另一方面，從硬體設備等基礎設施上杜絕網路安全隱患。
一系列法規政策提高了政府、企業對網路信息安全的合規要求，預計將帶動政府、企業在網路信息安全方面的投入。
—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
❸ 網路安全我們該怎麼做
網路安全我們該怎麼做
網路安全我們該怎麼做，網站安全威脅愈演愈烈，很多個人、企業甚至政府都會受到網路的侵害。網路安全也是我們需要注意的，那麼，網路安全我們該怎麼做呢？和我一起來了解一下吧。
網路安全我們該怎麼做1
一、要有高度的安全意識。
當前威脅網路安全的原因有很多，比如：病毒侵襲、黑客造訪、數據竊聽等等。面對這些網路安全問題，我們應當增強防範意識，對於涉密文件通過正規手段加密傳輸。對於來路不明的鏈接，不要隨便點開。設置密碼時，使用別人無法猜到的密碼，並且經常更換，讓黑客無處可黑。在軟體下載等環節多長心眼，警惕某些所謂的「免費餡餅」，更不要貪圖小利出讓個人信息賬號。提高安全意識，要從自身做起，從小事著眼，做好分內事。
二、提升自己的網路素養。
上網時，網民應注意自己的道德素質，應具備的基本的網路信息辨別能力。要做到用文明的語言發表自己的觀點和看法，做到互相尊重，摒棄造謠誹謗，不通過貶低醜化自我的形式嘩眾取寵，堅決抵制淫穢色情等，積極倡導文明健康的網路生活方式，打造風清氣正的網路空間。
三、養成網路守法的行為習慣。
網路空間絕對不是法外之地，我們在享受網路空間帶來便利的同時，需自覺規范網上活動行為，不破壞網路空間技術基礎，不發布違法有害信息，不傳播負面及謠言內容，主動遵守法律法規、道德層面的公序良俗，主動規范自己的網路行為，用理性的態度上網，養成守法的習慣。
安全是發展的前提，發展是安全的保障。共建網路安全人人有責，要時刻感知網路安全態勢，做好網路風險防範，增強網路安全防禦能力，我們就能讓人民群眾在信息化發展中有更多獲得感、幸福感、安全感，推動網路安全和信息化工作再上新台階。
網路安全我們該怎麼做2
首先我們需要了解什麼是網路安全？
網路安全是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護，不因偶然的或者惡意的原因而遭受到破壞、更改、泄露，系統連續可靠正常地運行。
在網路安全維護中，需要政府，廣大社會組織和人民群眾三管齊下，一起為維護網路安全貢獻力量。
應完善相關的法規法規，推動政策隨產業發展而升級，為產業釋放成長空間。加強引導人民群眾走正確的道路，對於違反法律法規的人要積極的管理，同時要大力的全方面的宣傳,下放到基層群眾，使人民群眾都能知道有關網路安全知識。
人民群眾通過學習網站閱讀網路道德規范及網路文明公約，或者收看中央十二台法制頻道所播出的相關網路犯罪的節目。警惕周圍不安全的網路環境「擦亮慧眼，分清虛實世界」。
網路安全我們該怎麼做3
1、網站應用安全評估：結合應用的`開發周期，通過安全掃描、人工檢查、滲透測試、代碼審計、架構分析等方法，全面發現網站應用本身的脆弱性及系統架構導致的安全問題。應用程序的安全問題可能是軟體生命周期的各個階段產生的，其各個階段可能會影響系統安全的要點主要有：
2、網站應用安全加固：對應用代碼及其中間件、資料庫、操作系統進行加固，並改善其應用部署的合理性。從補丁、管理介面、賬號許可權、文件許可權、通信加密、日誌審核等方面對應用支持環境和應用模塊間部署方式劃分的安全性進行增強。
3、對外部威脅的過濾：通過部署網站防火牆、IPS等設備，監控並過濾惡意的外部訪問，並對惡意訪問進行統計記錄，作為安全工作決策及處置的依據。
4、網站安全狀態檢測：持續地檢測被保護應用頁面的當前狀態，判斷頁面是否被攻擊者加入惡意代碼。同時通過檢測網站訪問日誌及網站程序的存放目錄，檢測是否存在文件篡改及是否被加入網站Shell一類的網頁後門。
5、事件應急響應：提前做好發生幾率較大的安全事件的預案及演練工作，力爭以最高效、最合理的方式申報並處置安全事件，並整理總結。
6、安全知識培訓：讓開發和運維人員了解並掌握相關知識，在系統的建設階段和運維階段同步考慮安全問題，在應用發布前最大程度地減少脆弱點。
❹ 如何做好網路安全工作
信息安全三個不發生：
1、確保不發生大面積信息系統故障停運事故。
2、確保不發生惡性信息泄露事故。
3、確保不發生信息外網網站被惡意篡改事故。
網路環境中信息安全威脅有：
1、假冒：是指不合法的用戶侵入到系統，通過輸入賬號等信息冒充合法用戶從而竊取信息的行為；
2、身份竊取：是指合法用戶在正常通信過程中被其他非法用戶攔截；
3、數據竊取旁伍念：指非法用戶截獲通信網路的數據；
4、否認：指通信方在參加某次活動後卻不承認自己參與了；
5、拒絕服務：指合法用戶在提出正當的申請時，遭到了拒絕或者延遲服務；
6、錯誤路由；
7、非授權訪問。
提高信息安全防範能力的措施
加強網路安全基礎設施建設，推進網路安全態勢感知和應急處置平台建設，提升網路安全態勢感知能力，構建統一指揮、反應靈敏、協調有序、運轉高效的應急指揮體系。加強專業化、社會化相結合的網路安運困全專家隊伍和技術支撐隊伍建設。
落實橘猜好國家科技和產業政策，研究制定新形勢下適應信息技術產業發展新特點的政策措施，引導安天、安信與誠等企業網路安全核心技術研發和成果轉化，支持科研機構和企業積極承接國家重大信息技術核心技術研發，推動以「大智移雲」為核心的網路信息技術產業快速發展。
❺ 信息與網路安全需要大數據安全分析
信息與網路安全需要大數據安全分析
毫無疑問，我們已經進入了大數據（Big Data）時代。人類的生產生活每天都在產生大量的數據，並且產生的速度越來越快。根據IDC和EMC的聯合調查，到2020年全球數據總量將達到40ZB。2013年，Gartner將大數據列為未來信息架構發展的10大趨勢之首。Gartner預測將在2011年到2016年間累計創造2320億美元的產值。
大數據早就存在，只是一直沒有足夠的基礎實施和技術來對這些數據進行有價值的挖據。隨著存儲成本的不斷下降、以及分析技術的不斷進步，尤其是雲計算的出現，不少公司已經發現了大數據的巨大價值：它們能揭示其他手段所看不到的新變化趨勢，包括需求、供給和顧客習慣等等。比如，銀行可以以此對自己的客戶有更深入的了解，提供更有個性的定製化服務；銀行和保險公司可以發現詐騙和騙保；零售企業更精確探知顧客需求變化，為不同的細分客戶群體提供更有針對性的選擇；制葯企業可以以此為依據開發新葯，詳細追蹤葯物療效，並監測潛在的副作用；安全公司則可以識別更具隱蔽性的攻擊、入侵和違規。
當前網路與信息安全領域，正在面臨著多種挑戰。一方面，企業和組織安全體系架構的日趨復雜，各種類型的安全數據越來越多，傳統的分析能力明顯力不從心；另一方面，新型威脅的興起，內控與合規的深入，傳統的分析方法存在諸多缺陷，越來越需要分析更多的安全信息、並且要更加快速的做出判定和響應。信息安全也面臨大數據帶來的挑戰。安全數據的大數據化
安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
1） 數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。同時，隨著NGFW的出現，安全網關要進行應用層協議的分析，分析的數據量更是大增。與此同時，隨著安全防禦的縱深化，安全監測的內容不斷細化，除了傳統的攻擊監測，還出現了合規監測、應用監測、用戶行為監測、性能檢測、事務監測，等等，這些都意味著要監測和分析比以往更多的數據。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。
2） 速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，Event per Second，事件數每秒）越來越快。
3） 種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。
安全數據的大數據化，自然引發人們思考如何將大數據技術應用於安全領域。
傳統的安全分析面臨挑戰
安全數據的數量、速度、種類的迅速膨脹，不僅帶來了海量異構數據的融合、存儲和管理的問題，甚至動搖了傳統的安全分析方法。
當前絕大多數安全分析工具和方法都是針對小數據量設計的，在面對大數據量時難以為繼。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測的數據越來越多，現有的分析技術不堪重負。面對天量的安全要素信息，我們如何才能更加迅捷地感知網路安全態勢？
傳統的分析方法大都採用基於規則和特徵的分析引擎，必須要有規則庫和特徵庫才能工作，而規則和特徵只能對已知的攻擊和威脅進行描述，無法識別未知的攻擊，或者是尚未被描述成規則的攻擊和威脅。面對未知攻擊和復雜攻擊如APT等，需要更有效的分析方法和技術！如何做到知所未知？
面對天量安全數據，傳統的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了諸多瓶頸，主要表現在以下幾方面：
——高速海量安全數據的採集和存儲變得困難
——異構數據的存儲和管理變得困難
——威脅數據源較小，導致系統判斷能力有限
——對歷史數據的檢測能力很弱
——安全事件的調查效率太低
——安全系統相互獨立，無有效手段協同工作
——分析的方法較少
——對於趨勢性的東西預測較難，對早期預警的能力比較差
——系統交互能力有限，數據展示效果有待提高
從上世紀80年代入侵檢測技術的誕生和確立以來，安全分析已經發展了很長的時間。當前，信息與網路安全分析存在兩個基本的發展趨勢：情境感知的安全分析與智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份報告中指出，「未來的信息安全將是情境感知的和自適應的」。所謂情境感知，就是利用更多的相關性要素信息的綜合研判來提升安全決策的能力，包括資產感知、位置感知、拓撲感知、應用感知、身份感知、內容感知，等等。情境感知極大地擴展了安全分析的縱深，納入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空間和時間范圍，也必然對傳統的安全分析方法提出了挑戰。
同樣是在2010年，Gartner的另一份報告指出，要「為企業安全智能的興起做好准備」。在這份報告中，Gartner提出了安全智能的概念，強調必須將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，從而實現智能化的安全分析與決策。而信息的集成、技術的整合必然導致安全要素信息的迅猛增長，智能的分析必然要求將機器學習、數據挖據等技術應用於安全分析，並且要更快更好地的進行安全決策。
信息與網路安全需要大數據安全分析
安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。
於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（Big Data Security Analysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（Big Data Analysis for Security）。
藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習和數據挖據演算法，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。
❻ 金盾洞察 | 智慧高速行業網路安全標准解讀及分析
11.18日—11.20日的「2020北京國際交通、智能交通技術與設施展覽會」在北京國際展覽中心如期舉行，與前幾屆相似，公路，尤其是高速公路的信息化、智能化建設依舊是本屆會議的主要議題。
我國公路有多種劃分形式，我們所說的高速公路是根據公路通車量屬性進行劃分的要求全部控制出入的干線公路，其年平均晝夜通車量在25000輛以上。不同於鐵路行業，我國高速公路建設起步相對比較晚，直至1989年的高等級公路建設現場會上，時任國務院副總理的鄒家華同志指出「高速公路不是要不要發展的問題，而是必須發展」，我國高速公路才正式拉開序幕。
雖然起步較晚，但是我國高速公路的發展走過了許多發達國家一般需要40多年才能完成的發展進程，到2019年底，我國高速公路通車里程已達到14.96萬公里。可以說僅僅15年高速公路的速度和便利已經走進了平常百姓的生活，改變了人們的時空觀念，改善了人們的生活方式。
高速公路拉近城市間距離的同時，高通車量、高時速的交通特點也帶來了運營、事故、應急管理等方面的困難，為了提升高速公路管理、運營水平，各地多年來均已開展各種形式的「智慧高速」建設，視頻監控設備則在多個系統作為主要前端設備部署於高速公路沿線。
根據日前的演講資料，目前全國高速公路共有各類視頻設備約18.6萬個，基本實現了每公里都設一對攝像頭的配置情況，而這數量龐大的視頻監控設備主要由三方建設、應用。首先就是 高速交警 ，主要是用於交通安全執法，包括卡口、測速、應急車道佔用抓拍等，在匝道有導流線壓線抓拍、逆行抓拍、違法上下客抓拍等，同時具備緝查布控系統的車牌實時識別功能、流量統計功能等；各地 高速公路運營管理公司 ，則主要是用於收費稽查、追繳、交通流量統計，以及交通狀態監測，尤其是事故多發路段、易擁堵路段等；為實時了解道路受損情況，有效進行高速公路道路養護工作，提高道路使用效率， 路政部門 也在大量使用視頻監控設備。
隨著ETC、車聯網的建設，原本平均造價 1億 元人民幣/公里的高速公路，已在浙江杭紹甬「超級公路」的建設中升至約 4億 元人民幣/公里，AI攝像頭則在多出的費用中占據了相當比例。
因其行業屬性，高速公路的網路安全一直頗受關注，近年來，隨著國際形勢的變化及網路安全需求的不斷提升，國家針對高速公路的網路安全密集出台多項政策：
l 《推進綜合交通運輸大數據發展行動綱要（2020—2025年）》 ：完善數據安全保障措施、保障國家關鍵數據安全，推進交通運輸領域數據分類分級管理，推進重要信息系統密碼技術應用和重要軟硬體設備自主可控；
l 《全國高速公路視頻聯雲網技術要求》： 應 接入 高速公路 全部監控攝像機 （收費站車道、收費亭監控設施除外），並進行數字化改造，應向部級雲平台提供本省全部公路沿線攝像機的 設備信息、點位信息、在線狀態等信息 ，並自動更新同步；
l 《數字交通發展規劃綱要》： 健全網路和數據安全體系，加強網路安全與信息系統同步建設，提高交通運輸關鍵信息基礎設施和重要信息系統的網路安全防護能力。完善適應新技術發展的行業網路安全標准；
l 《關於交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》 ：推動部署靈活、功能自適、雲網端協同的新型基礎設施內生安全體系建設。加快新技術交通運輸場景應用的安全設施配置部署，強化統一認證和數據傳輸保護。加強關鍵信息基礎設施保護。建設集態勢感知、風險預警、應急處置和聯動指揮為一體的網路安全支撐平台，加強信息共享、協同聯動，形成多層級的縱深防禦、主動防護、綜合防範體系，加強威脅風險預警研判，建立風險評估體系；
「後撤站」時代5G、車路協同、北斗、AI等進一步應用，風險和挑戰伴隨而來，尤其是高清視頻監控的覆蓋范圍，高速視頻網、視頻雲也將面臨越來越多的安全問題：
l 通信系統
安全意識不足，認為專網是封閉安全；通信過程中數據的完整性和保密性保護措施較弱；非授權網路連接控制措施較弱；白名單運行和精細化管理工作尚未開展。
l 監控系統
重視程度不足，安全管理意識薄弱；缺乏基本的技術和管理保障措施，多數系統處於「裸奔」狀態，系統漏洞多、病毒多、外聯多。
l 收費系統
安全基礎配置和設備管理亟待加強；存在高風險漏洞未進行及時有效處理的情況， 「永恆之藍」、弱口令等高風險問題需持續關注；收費站及路段中心的安全管理水平，全網范圍內參差不齊，聯網後脆弱性倍數增加。
針對高速公路視頻監控安全，金盾軟體在等級保護基礎上，針對視頻網、視頻雲著重加強以下方面的安全防護：
l 資產梳理
對多種標准網路協議的深度解析，獲得網路內設備的信息，鑒別設備的合法性，對接入設備進行標定，對非法接入的設備系統自動告警、阻斷。
l 准入控制
不改變高速公路視頻網網路拓撲架構的前提下，實現對視頻網前端、終端的入網管理，阻止非法移動終端任意接入網路，對入侵、偽冒終端進行阻斷，提升網路准入工作效率，保障接入網路安全性。
l 運行監測
對全網前端相機、網路鏈路、後端系統設備進行一體化運行監測：對攝像機在線率、完好率、碼流延時、圖像質量等內容、對網路鏈路及網路設備進行狀態及運行參數監測、對後端系統平台、伺服器等軟硬體系統的運行參數、埠狀態進行實時監測；對運維人員行為進行記錄，實現對查看行為、參數修改行為、雲台控制， 歷史 回放等行為的記錄與告警，防止非法訪問視頻資源造成信息泄露。
l 數據防泄密
通過終端准入控制、視頻數據隔離存儲、視頻數據外發使用許可權管控、視頻水印防護等技術手段，保障視頻數據在終端應用和存儲的安全性，杜絕對視頻的偷拍偷錄，防止視頻數據在流轉過程中被非法泄露。
l 一體化運維管理
實現全網資源統管、理清資源台賬、感知運行情況、量化運維質量，實現對全網設備「全天候、全過程、全方位」的集中監控、集中展現、集中維護、集中考核統計，保證高速公路各使用方視頻監控系統發揮最大效益。
金盾軟體作為全球視頻網防護領域領導者，經過十餘年的行業聚焦和技術積累，獲得行業客戶和權威部門的高度認可。未來，金盾軟體將持續加大研創投入，不斷創新，不斷突破，為提升城市管理水平，推動市域 社會 治理現代化建設提供安全保障。
❼ 網路安全未來發展趨勢怎麼樣
網路安全態勢緊張，網路安全事件頻發
據國家互聯網應急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕獲計算機惡意程序樣本數量約3200萬個，計算機惡意程序傳播次數日均達約998萬次，CNCERT抽樣監測發現，2019年上半年我國境內峰值超過10Gbps的大流量分布式拒絕服務攻擊(DDoS攻擊)事件數量平均每月約4300起，同比增長18%;國家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收錄通用型安全漏洞5859個。網站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主監測發現約4.6萬個針對我國境內網站的仿冒頁面，境內外約1.4萬個IP地址對我國境內約2.6萬個網站植入後門，同比增長約1.2倍，可見我國網路安全態勢緊張。
網路安全行業的發展短期內是通過頻繁出現的安全事件驅動，短中期離不開國家政策合規，中長期則是通過信息化、雲計算、萬物互聯等基礎架構發展驅動。2020年網路安全領域將進一步迎來網路安全合規政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中華人民共和國密碼法》，2020年3月1日起施行《網路信息內容生態治理規定》等。2020年作為
「十三五」收官之年，將陸續開始編制網路安全十四五規劃。在各種因素的驅動下，2020年我國網路安全行業將得到進一步發展。
——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。