㈠ 学习网络安全有前途吗
网络安全是个很好的方向，17年国家才立法，现在市场上特别缺这方面的人才，IT互联网发展这么快，还有手机移动互联网的发展，都催生了网络安全和信息安全，我们的各种网站和app时时刻刻面临着信息被窃取，篡改，泄密，欺诈等一些列不安全的因素，甚至威胁到国家安全，所以这门学科是很好的学科，在咱们老男孩教育毕业的学生，完全可以满足企业用人的需求，出来工资基本大偶在14000左右的。
周老师： 金牌网络安全讲师，安全领域资深培训专家，超10年IT和信息安全专业领域从业经验，曾就供职于国内顶尖的三大安全巨头 （绿盟 、启明、360）、担任安全工程师、安全运营总监；尤其在证券、基金、期货等相关企业有资深的行业经验，为多家企业运营商、金融、政府单位提供安全系统建设技术咨询服务，拥有CISSP，CISP，CIW，MCSE、网络工程师等技术资格认证；具有很强的信息安全网络和安全管理、建设和维护、管理咨询和技术评估实战经验，曾参与某移动电信业务评估、等保测评服务项目；某银行IDS、IPS、防火墙、基线检查运营工作；某金融行业渗透测试、等保测评、安全咨询、大数据分析等工作。深受客户认可，是国家首届安全攻防比赛的获奖者；讲课由浅入深，理念是没有教不会的学生，只有不会教的老师！
帮助有志向的年轻人通过自己的努力过上体面的生活，把企业的生产案例搬到课堂里面来讲了，课程涵盖网络安全核心基础、web渗透测试及源码审计、等级保护、风险评估、app渗透，内网渗透，过狗，逆向工程、安全巡检、应急响应，全实操案例，可以满足你学习的需求的。
网络安全课程大纲
㈡ 网络安全现在就业前景怎么样现在学好吗
未来中国网络信息安全千亿市场规模指日可待
伴随5G商用提速，网络安全企业纷纷谋划相关安全产业链布局。赛迪顾问预测，未来几年，随着5G、物联网、人工智能等新技术的全面普及，网络信息安全市场规模会稳定上涨。
据前瞻产业研究院统计数据显示,2016年中国网络信息安全市场规模已达336.2亿元,到了2017年中国网络信息安全市场规模达到409.6亿元左右。截止至2018年,网络安全政策法规持续完善优化,网络安全市场规范性逐步提升,政企客户在网络安全产品和服务上的投入稳步增长,中国网络信息安全市场整体规模接近500亿元左右。并预测在2021年中国网络信息安全市场规模将达到926.8亿元,未来千亿市场规模指日可待。
2016-2021年中国网络信息安全市场规模统计情况及预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
网络空间安全人才培养困境分析
网络空间安全人才培养的数量远远满足不了社会需求，目前每年网络安全学历人才培养数量不足1.5万。
2015年教育部已将“网络空间安全”设为一级学科，并制订了学位基本要求和教学质量国家标准。截至2018年底，我国241所高校设置有网络安全相关专业244个。
高校是我国培养网络空间安全人才的主阵地，但一些与会人士表示，高校更加擅长理论教学，缺乏实践，也缺乏参与产业实践的机会和动力，知识更新成难题。而具备网络安全思维的学生数量也很少，缺乏兴趣驱动。
——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
㈢ 网络安全技术的发展趋势
专家论坛——信息网络安全技术及发展趋势 - 华为 中文 [ 选择地区/语言 ]
在信息网络普及的同时，信息安全威胁随之也在不断增加，信息网络的安全性越来越引起人们的重视。在当前复杂的应用环境下，信息网络面临的安全角势非常严峻。
安全威胁攻击方法的演进
过去的一年里，重大信息安全事件的发生率确实已经有所下降，往年震动业界的安全事件几乎没有发生。但是在这种较为平静的表面之下，信息安全的攻击手段正变得更具有针对性，安全角势更加严峻。信息安全威胁方式的演进主要体现在如下几个方面。
实施网络攻击的主体发生了变化
实施网络攻击的主要人群正由好奇心重、炫耀攻防能力的兴趣型黑客群，向更具犯罪思想的赢利型攻击人群过渡，针对终端系统漏洞实施“zero-day攻击”和利用网络攻击获取经济利益，逐步成为主要趋势。其中以僵尸网络、间谍软件为手段的恶意代码攻击，以敲诈勒索为目的的分布式拒绝服务攻击，以网络仿冒、网址嫁接、网络劫持等方式进行的在线身份窃取等安全事件持续快增，而针对P2P、IM等新型网络应用的安全攻击也在迅速发展。近期以“熊猫烧香”、“灰鸽子”事件为代表形成的黑色产业链，也凸显了解决信息安全问题的迫切性和重要性。
企业内部对安全威胁的认识发生了变化
过去，企业信息网络安全的防护中心一直定位于网络边界及核心数据区，通过部署各种各样的安全设备实现安全保障。但随着企业信息边界安全体系的基本完善，信息安全事件仍然层出不穷。内部员工安全管理不足、员工上网使用不当等行为带来的安全风险更为严重，企业管理人员也逐步认识到加强内部安全管理、采取相关的安全管理技术手段控制企业信息安全风险的重要性。
安全攻击的主要手段发生了变化
安全攻击的手段多种多样，典型的手段包含拒绝服务攻击、非法接入、IP欺骗、网络嗅探、中间人攻击、木马攻击以及信息垃圾等等。随着攻击技术的发展，主要攻击手段由原来单一的攻击手段，向多种攻击手段结合的综合性攻击发展。例如结合木马、网络嗅探、防拒绝服务等多种攻击手段的结合带来的危害，将远远大于单一手法的攻击，且更难控制。
信息安全防护技术综述
信息网络的发展本身就是信息安全防护技术和信息安全攻击技术不断博弈的过程。随着信息安全技术的发展，我们经历了从基本安全隔离、主机加固阶段、到后来的网络认证阶段，直到将行为监控和审计也纳入安全的范畴。这样的演变不仅仅是为了避免恶意攻击，更重要的是为了提高网络的可信度。下面分析信息网络中常用的信息安全技术和网络防护方法。
基本信息安全技术
信息安全的内涵在不断地延伸，从最初的信息保密性发展到信息的完整性、可用性、可控性和不可否认性，进而又发展为“攻（攻击）、防（防范）、测（检测）、控（控制）、管（管理）、评（评估）”等多方面的基础理论和实施技术。目前信息网络常用的基础性安全技术包括以下几方面的内容。
身份认证技术：用来确定用户或者设备身份的合法性，典型的手段有用户名口令、身份识别、PKI证书和生物认证等。
加解密技术：在传输过程或存储过程中进行信息数据的加解密，典型的加密体制可采用对称加密和非对称加密。
边界防护技术：防止外部网络用户以非法手段进入内部网络，访问内部资源，保护内部网络操作环境的特殊网络互连设备，典型的设备有防火墙和入侵检测设备。
访问控制技术：保证网络资源不被非法使用和访问。访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略，规定了主体对客体访问的限制，并在身份识别的基础上，根据身份对提出资源访问的请求加以权限控制。
主机加固技术：操作系统或者数据库的实现会不可避免地出现某些漏洞，从而使信息网络系统遭受严重的威胁。主机加固技术对操作系统、数据库等进行漏洞加固和保护，提高系统的抗攻击能力。
安全审计技术：包含日志审计和行为审计，通过日志审计协助管理员在受到攻击后察看网络日志，从而评估网络配置的合理性、安全策略的有效性，追溯分析安全攻击轨迹，并能为实时防御提供手段。通过对员工或用户的网络行为审计，确认行为的合规性，确保管理的安全。
检测监控技术：对信息网络中的流量或应用内容进行二至七层的检测并适度监管和控制，避免网络流量的滥用、垃圾信息和有害信息的传播。
网络安全防护思路
为了保证信息网络的安全性，降低信息网络所面临的安全风险，单一的安全技术是不够的。根据信息系统面临的不同安全威胁以及不同的防护重点和出发点，有对应的不同网络安全防护方法。下面分析一些有效的网络安全防护思路。
基于主动防御的边界安全控制
以内网应用系统保护为核心，在各层的网络边缘建立多级的安全边界，从而实施进行安全访问的控制，防止恶意的攻击和访问。这种防护方式更多的是通过在数据网络中部署防火墙、入侵检测、防病毒等产品来实现。
基于攻击检测的综合联动控制
所有的安全威胁都体现为攻击者的一些恶意网络行为，通过对网络攻击行为特征的检测，从而对攻击进行有效的识别，通过安全设备与网络设备的联动进行有效控制，从而防止攻击的发生。这种方式主要是通过部署漏洞扫描、入侵检测等产品，并实现入侵检测产品和防火墙、路由器、交换机之间的联动控制。
基于源头控制的统一接入管理
绝大多数的攻击都是通过终端的恶意用户发起，通过对接入用户的有效认证、以及对终端的检查可以大大降低信息网络所面临的安全威胁。这种防护通过部署桌面安全代理、并在网络端设置策略服务器，从而实现与交换机、网络宽带接入设备等联动实现安全控制。
基于安全融合的综合威胁管理
未来的大多数攻击将是混合型的攻击，某种功能单一的安全设备将无法有效地对这种攻击进行防御，快速变化的安全威胁形势促使综合性安全网关成为安全市场中增长最快的领域。这种防护通过部署融合防火墙、防病毒、入侵检测、VPN等为一体的UTM设备来实现。
基于资产保护的闭环策略管理
信息安全的目标就是保护资产，信息安全的实质是“三分技术、七分管理”。在资产保护中，信息安全管理将成为重要的因素，制定安全策略、实施安全管理并辅以安全技术配合将成为资产保护的核心，从而形成对企业资产的闭环保护。目前典型的实现方式是通过制定信息安全管理制度，同时采用内网安全管理产品以及其它安全监控审计等产品，从而实现技术支撑管理。
信息网络安全防护策略
“魔高一尺，道高一丈”，信息网络的不断普及，网络攻击手段也不断复杂化、多样化，随之产生的信息安全技术和解决方案也在不断发展变化，安全产品和解决方案也更趋于合理化、适用化。经过多年的发展，安全防御体系已从如下几个方面进行变革：由“被动防范”向“主动防御”发展，由“产品叠加”向“策略管理”过渡，由“保护网络”向“保护资产”过渡。
根据对信息网络安全威胁以及安全技术发展趋势的现状分析，并综合各种安全防护思路的优点，信息网络安全防护可以按照三阶段演进的策略。通过实现每一阶段所面临的安全威胁和关键安全需求，逐步构建可防、可控、可信的信息网络架构。
信息网络安全防护演进策略
信息网络安全防护演进将分为三个阶段。
第一阶段：以边界保护、主机防毒为特点的纵深防御阶段
纵深防御网络基于传统的攻击防御的边界安全防护思路，利用经典的边界安全设备来对网络提供基本的安全保障，采取堵漏洞、作高墙、防外攻等防范方法。比如通过防火墙对网络进行边界防护，采用入侵检测系统对发生的攻击进行检测，通过主机病毒软件对受到攻击的系统进行防护和病毒查杀，以此达到信息网络核心部件的基本安全。防火墙、入侵检测系统、防病毒成为纵深防御网络常用的安全设备，被称为“老三样”。
随着攻击技术的发展，纵深防御的局限性越来越明显。网络边界越来越模糊，病毒和漏洞种类越来越多，使得病毒库和攻击特征库越来越庞大。新的攻击特别是网络病毒在短短的数小时之内足以使整个系统瘫痪，纵深防御的网络已经不能有效解决信息网络面临的安全问题。这个阶段是其它安全管理阶段的基础。
第二阶段：以设备联动、功能融合为特点的安全免疫阶段
该阶段采用“积极防御，综合防范”的理念，结合多种安全防护思路，特别是基于源头抑制的统一接入控制和安全融合的统一威胁管理，体现为安全功能与网络设备融合以及不同安全功能的融合，使信息网络具备较强的安全免疫能力。例如网络接入设备融合安全控制的能力，拒绝不安全终端接入，对存在安全漏洞的终端强制进行修复，使之具有安全免疫能力；网络设备对攻击和业务进行深层感知，与网络设备进行全网策略联动，形成信息网络主动防御能力。
功能融合和全网设备联动是安全免疫网络的特征。与纵深防御网络相比，具有明显的主动防御能力。安全免疫网络是目前业界网络安全的主题。在纵深防御网络的基础上，从源头上对安全威胁进行抑制，通过功能融合、综合管理和有效联动，克服了纵深防御的局限性。
第三阶段：以资产保护、业务增值为特点的可信增值阶段
可信增值网络基于信息资产增值的思想，在基于资产保护的闭环策略管理的安全防护思路的基础上，通过建立统一的认证平台，完善的网络接入认证机制，保证设备、用户、应用等各个层面的可信，从而提供一个可信的网络环境，促进各种杀手级应用的发展，实现信息网络资产的增值。
在可信增值网络中，从设备、终端以及操作系统等多个层面确保终端可信，确保用户的合法性和资源的一致性，使用户只能按照规定的权限和访问控制规则进行操作，做到具有权限级别的人只能做与其身份规定相应的访问操作，建立合理的用户控制策略，并对用户的行为分析建立统一的用户信任管理。
从业界的信息安全管理发展趋势来看，基本上会遵循上述的三个阶段来发展。目前还处于第二阶段，第三阶段的部分技术和解决方案也在开发中。下面我们详细介绍第二阶段——安全免疫阶段。
安全免疫网络介绍
采用“堵漏洞、作高墙、防外攻”等防范方法的纵深防御网络在过去的一段时间里对信息网络的安全管理发挥了重要作用。但是目前网络威胁呈现出复杂性和动态性的特征，黑客日益聚焦于混合型攻击，结合各种有害代码来探测和攻击系统漏洞，并使之成为僵尸或跳板，再进一步发动大规模组合攻击。攻击速度超乎想象，已经按小时和分钟来计算，出现了所谓大量的零日或零小时攻击的新未知攻击。纵深防御网络已经不能胜任当前的网络安全状况。
用户更需要零距离、多功能的综合保护。安全能力与网络能力的融合，使网络具备足够的安全能力，将成为信息网络发展的趋势。安全免疫网络基于主动防御的理念，通过安全设备融合网络功能、网络设备融合安全能力，以及多种安全功能设备的融合，并与网络控制设备进行全网联动，从而有效防御信息网络中的各种安全威胁。
免疫网络具备以下两大特点
产品、功能和技术的融合
在安全免疫网络中，安全功能将与网络功能相互融合，同时安全功能之间将进行集成融合。此时，在安全产品中可以集成数据网络应用的网卡、接口技术、封装技术等，如E1/T1接口、电话拨号、ISDN等都可以集成进安全网关。此外，新的安全网关技术可以支持RIP、OSPF、BGP、IPv6等协议，满足中小企业对安全功能和路由功能融合的需求。网关安全产品已经从单一的状态检测防火墙发展到了加入IPS、VPN、杀毒、反垃圾邮件的UTM，再到整合了路由、语音、上网行为管理甚至广域网优化技术的新型安全设备。
此外，在交换机、路由器甚至宽带接入设备中也可以集成防火墙、入侵检测、VPN以及深度检测功能，而且原有的防火墙、深度检测、VPN、防病毒等功能也可以集成在一个统一的设备中。相关的网络设备或者安全设备可以部署在网络边缘，从而对网络进行全方位保护。
终端、网络和设备的联动
安全免疫网络的联动有两个核心。第一个核心是接入控制，通过提供终端安全保护能力，在终端与安全策略设备、安全策略设备与网络设备之间建立联动协议。第二个核心是综合安全管理，综合安全管理中心作为一个集中设备，提供对全网设备、主机以及应用的安全攻击事件的管理。在中心与网络设备、安全设备之间建立联动协议，从而实现全网安全事件的精确控制。
安全功能融合以及联动防御成为安全免疫网络的主题。融合的作用将使安全功能更集中、更强大，同时安全设备与路由功能的融合、安全功能与网络设备的融合将使网络对攻击具备更强的免疫能力；通过基于安全策略的网络联动，可实现统一的安全管理和全网的综合安全防御。
㈣ 什么是网络安全态势感知
在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示并据此预测未来的网络安全发展趋势。简而言之就是根据网络安全数据，预测未来网络安全的趋势。
㈤ 知识普及-安全态势
随着网络规模和复杂性不断增大，网络的攻击技术不断革新，新型攻击工具大量涌现，传统的网络安全技术显得力不从心，网络入侵不可避免，网络安全问题越发严峻。
单凭一种或几种安全技术很难应对复杂的安全问题，网络安全人员的关注点也从单个安全问题的解决，发展到研究整个网络的安全状态及其变化趋势。
网络安全态势感知对影响网络安全的诸多要素进行获取、理解、评估以及预测未来的发展趋势，是对网络安全性定量分析的一种手段，是对网络安全性的精细度量，态势感知成已经为网络安全2.0时代安全技术的焦点，对保障网络安全起着非常重要的作用。
一、态势感知基本概念
1.1 态势感知通用定义
随着网络安全态势感知研究领域的不同，人们对于态势感知的定义和理解也有很大的不同，其中认同度较高的是Endsley博士所给出的动态环境中态势感知的通用定义：
态势感知是感知大量的时间和空间中的环境要素，理解它们的意义，并预测它们在不久将来的状态。
在这个定义中，我们可以提炼出态势感知的三个要素：感知、理解和预测，也就是说态势感知可以分成感知、理解和预测三个层次的信息处理，即：
感知：感知和获取环境中的重要线索或元素；
理解：整合感知到的数据和信息，分析其相关性；
预测：基于对环境信息的感知和理解，预测相关知识的未来的发展趋势。
1.2 网络安全态势感知概念
目前，对网络安全态势感知并未有一个统一而全面的定义，我们可以结合态势感知通用定义来对对网络安全态势感知给出一个基本描述，即：
网络安全态势感知是综合分析网络安全要素，评估网络安全状况，预测其发展趋势，并以可视化的方式展现给用户，并给出相应的报表和应对措施。
根据上述概念模型，网络安全态势感知过程可以分为一下四个过程：
1）数据采集：通过各种检测工具，对各种影响系统安全性的要素进行检测采集获取，这一步是态势感知的前提；
2）态势理解：对各种网络安全要素数据进行分类、归并、关联分析等手段进行处理融合，对融合的信息进行综合分析，得出影响网络的整体安全状况，这一步是态势感知基础；
3）态势评估：定性、定量分析网络当前的安全状态和薄弱环节，并给出相应的应对措施，这一步是态势感知的核心；
4）态势预测：通过对态势评估输出的数据，预测网络安全状况的发展趋势，这一步是态势感知的目标。
网络安全态势感知要做到深度和广度兼备，从多层次、多角度、多粒度分析系统的安全性并提供应对措施，以图、表和安全报表的形式展现给用户。
二、态势感知常用分析模型
在网络安全态势感知的分析过程中，会应用到很多成熟的分析模型，这些模型的分析方法虽各不相同，但多数都包含了感知、理解和预测的三个要素。
2.1 始于感知：Endsley模型
Endsley模型中，态势感知始于感知。
感知包含对网络环境中重要组成要素的状态、属性及动态等信息，以及将其归类整理的过程。
理解则是对这些重要组成要素的信息的融合与解读，不仅是对单个分析对象的判断分析，还包括对多个关联对象的整合梳理。同时，理解是随着态势的变化而不断更新演变的，不断将新的信息融合进来形成新的理解。
在了解态势要素的状态和变化的基础上，对态势中各要素即将呈现的状态和变化进行预测。
2.2 循环对抗：OODA模型
OODA是指观察（Oberve）、调整（Orient）、决策（Decide）以及行动（Act），它是信息战领域的一个概念。OODA是一个不断收集信息、评估决策和采取行动的过程。
将OODA循环应用在网络安全态势感知中，攻击者与分析者都面临这样的循环过程：在观察中感知攻击与被攻击，在理解中调整并决策攻击与防御方法，预测对手下一个动作并发起行动，同时进入下一轮的观察。
如果分析者的OODA循环比攻击者快，那么分析者有可能“进入”对方的循环中，从而占据优势。例如通过关注对方正在进行或者可能进行的事情，即分析对手的OODA环，来判断对手下一步将采取的动作，而先于对方采取行动。
2.3 数据融合：JDL模型
JDL（Joint Directors of Laboratories）模型是信息融合系统中的一种信息处理方式，由美国国防部成立的数据融合联合指挥实验室提出。
JDL模型将来自不同数据源的数据和信息进行综合分析，根据它们之间的相互关系，进行目标识别、身份估计、态势评估和威胁评估，融合过程会通过不断的精炼评估结果来提高评估的准确性。
在网络安全态势感知中，面对来自内外部大量的安全数据，通过JDL模型进行数据的融合分析，能够实现对分析目标的感知、理解与影响评估，为后续的预测提供重要的分析基础和支撑。
2.4 假设与推理：RPD模型
RPD（Recognition Primed Decision）模型中定义态势感知分为两个阶段：感知和评估。
感知阶段通过特征匹配的方式，将现有态势与过去态势进行对比，选取相似度高的过去态势，找出当时采取的哪些行动方案是有效的。评估阶段分析过去相似态势有效的行动方案，推测当前态势可能的演化过程，并调整行动方案。
以上方式若遇到匹配结果不理想的情况，则采取构造故事的方式，即根据经验探索潜在的假设，再评估每个假设与实际发生情况的相符度。在RPD模型中对感知、理解和预测三要素的主要体现为：基于假设进行相关信息的收集（感知），特征匹配和故事构造（理解），假设驱动思维模拟与推测（预测）。
三、态势感知应用关键点
当前，单维度的网络安全防御技术手段，已经难以应对复杂的网络环境和大量存在的安全问题，对网络安全态势感知具体模型和技术的研究，已经成为2.0时代网络安全技术的焦点，同时很多机构也已经推出了网络安全态势感知产品和解决方案。
但是，目前市场上的的相关产品和解决方案，都相对偏重于网络安全态势的某一个或某几个方面的感知，网络安全态势感知的数据分析的深度和广度还需要进一步加强，同时网络安全态势感知与其它系统平台的联动不足，无法将态势感知与安全运营深入融合。
为此，太极信安认为网络安全态势感知平台的建设，应着重考虑以下几个方面的内容：
1、在数据采集方面，网络安全数据来源要尽可能的丰富，应该包括网络结构数据、网络服务数据、漏洞数据、脆弱性数据、威胁与入侵数据、用户异常行为数据等等，只有这样态势评估结果才能准确。
2、在态势评估方面，态势感评估要对多个层次、多个角度进行评估，能够评估网络的业务安全、数据安全、基础设施安全和整体安全状况，并且应该针对不同的应用背景和不同的网络规模选择不同的评估方法。
3、在态势感知流程方面，态势感知流程要规范，所采用的算法要简单，应该选择规范化的、易操作的评估模型和预测模型，能够做到实时准确的评估网络安全态势。
4、在态势预测方面，态势感知要能支持对不同的评估结果预测其发展趋势，预防大规模安全事件的发生。
5、在态势感知结果显示方面，态势感知能支持多种形式的可视化显示，支持与用户的交互，能根据不同的应用需求生成态势评测报表，并提供相应的改进措施。
四、总结
上述几种模型和应用关键点对网络安全态势感知来讲至关重要，将这些基本概念和关键点进行深入理解并付诸于实践，才能真正帮助决策者获得网络安全态势感知能力。
太极信安认为，建设网络安全态势感知平台，应以“业务+数据定义安全”战略为核心驱动，基于更广、更深的数据来源分析，以用户实际需求为出发点，从综合安全、业务安全、数据安全、信息基础设施安全等多个维度为用户提供全面的安全态势感知，在认知、理解、预测的基础上，真正帮助用户实现看见业务、看懂威胁、看透风险、辅助决策。
摘自 CSDN 道法一自然
㈥ 随着大数据、云计算和物联网的发展,网络的边界逐渐在模糊化,人们对于网络安
摘要 随着大数据、云计算、人工智能技术迅速发展，我国网络安全角势也面临着诸多新挑战。2020年国家网络安全宣传周于9月14日至20日在全国范围内统一开展
㈦ 网络安全未来发展趋势怎么样
网络安全态势紧张，网络安全事件频发
据国家互联网应急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕获计算机恶意程序样本数量约3200万个，计算机恶意程序传播次数日均达约998万次，CNCERT抽样监测发现，2019年上半年我国境内峰值超过10Gbps的大流量分布式拒绝服务攻击(DDoS攻击)事件数量平均每月约4300起，同比增长18%;国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收录通用型安全漏洞5859个。网站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主监测发现约4.6万个针对我国境内网站的仿冒页面，境内外约1.4万个IP地址对我国境内约2.6万个网站植入后门，同比增长约1.2倍，可见我国网络安全态势紧张。
网络安全行业的发展短期内是通过频繁出现的安全事件驱动，短中期离不开国家政策合规，中长期则是通过信息化、云计算、万物互联等基础架构发展驱动。2020年网络安全领域将进一步迎来网络安全合规政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中华人民共和国密码法》，2020年3月1日起施行《网络信息内容生态治理规定》等。2020年作为
“十三五”收官之年，将陆续开始编制网络安全十四五规划。在各种因素的驱动下，2020年我国网络安全行业将得到进一步发展。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
㈧ 基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法
论文：文志诚,陈志刚.基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法[J].中南大学学报(自然科学版),2015,46(10):3689-3695.
摘要
为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据，通过考察网络安全态势变化特点，提出构建隐马 尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系，当安全态势处于亚状态或偏离 正常状态时，采用安全态势预测机制，分析其变化规律，预测系统的安全态势变化趋势。最后利用仿真数据，对 所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。如果要利用隐马尔可夫模型，模型的状态集合和观测集合应该事先给出。
举个例子：有个孩子叫小明，小明每天早起上学晚上放学。假设小明在学校里的状态有三种，分别是丢钱了，捡钱了，和没丢没捡钱，我们记作{q0,q1,q2}。
那么对于如何确定他的丢钱状态？如果小明丢钱了，那他今天应该心情不好，如果捡钱了，他回来肯定心情好，如果没丢没捡，那他肯定心情平淡。我们将他的心情状态记作{v0,v1v2}。我们这里观测了小明一周的心情状态，心情状态序列是{v0,v0,v1,v1,v2,v0,v1}。那么小明这一周的丢捡钱状态是什么呢？这里引入隐马尔科夫模型。
隐马尔科夫模型的形式定义如下：
一个HMM模型可以由状态转移矩阵A、观测概率矩阵B、以及初始状态概率π确定，因此一个HMM模型可以表示为λ(A,B,π)。
利用隐马尔可夫模型时，通常涉及三个问题，分别是：
后面的计算啥的和马尔科夫差不多我就不写了。。。。。。
2.1网络安全态势
在网络态势方面，国内外相关研究多见于军事战 场的态势获取，网络安全领域的态势获取研究尚处于 起步阶段，还未有普遍认可的解决方法。张海霞等[9] 提出了一种计算综合威胁值的网络安全分级量化方 法。该方法生成的态势值满足越危险的网络实体，威 胁值越高。本文定义网络安全态势由网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维组成，从 3 个不同的维度(或称作分量)以 直观的形式向用户展示整个网络当前安全态势 SA=( runnability, vulnerability, threat)。每个维度可通过 网络安全态势感知，从网络上各运行组件经信息融合 而得到量化分级。为了方便计算实验与降低复杂度， 本文中，安全态势每个维度取“高、中、差”或“1，2， 3”共 3 个等级取值。本文主要进行网络安全态势预测
2.2构建预测模型
隐马尔可夫模型易解决一类对于给定的观测符号序列，预测新的观测符号序列出现概率的基本问题。 隐马尔可夫模型是一个关于可观测变量O与隐藏变量 S 之间关系的随机过程，与安全态势系统的内部状态 (隐状态)及外部状态(可观测状态)相比，具有很大的相 似性，因此，利用隐马尔可夫模型能很好地分析网络 安全态势问题。本文利用隐马尔可夫的时间序列分析 方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系。
已知 T 时刻网络安全态势，预测 T+1，T+2，⋯， T+n 时刻可能的网络安全态势。以网络安全态势的网络基础运行性(runnability)、网络脆弱性(vulnerability) 和网络威胁性(threat)三维组成隐马尔可夫模型的外在表现特征，即可观测状态或外部状态，它们分别具有 “高、中、差” 或“1， 2，3”取值，则安全态势共有 33=27 种外部组合状态。模型的内部状态(隐状态)为安全态 势 SA的“高、中高、中、中差、差”取值。注意：在本 文中外部特征的 3 个维度，每个维度三等取值，而内部 状态 SA为五等取值。模型示例如图 1 所示。
网络安全态势SA一般以某个概率aij在“高、中高、 中、中差、差”这 5 个状态之间相互转换，从一个状态 向另一个状态迁移，这些状态称为内部状态或隐状态， 外界无法监测到。然而，可以通过监测工具监测到安 全态势外在的表现特征，如网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维。监测到的这些参数值组合一个整体可以 认为是一个可观测状态(外部状态，此观测状态由 L 个 分量构成，是 1 个向量)。图 1 中，设状态 1 为安全态 势“高”状态，状态 5 为安全态势“差”状态。在实际应 用中，根据具体情况可自行设定，本文取安全态势每 维外在表现特征 L=3，则有 27 种安全态势可观测外部 状态，而其内部状态(隐状态)N 共为 5 种。
定义 1： 设网络安全态势 SA内部隐状态可表示为S1，S2，⋯，S5，则网络安全态势将在这 5 个隐状态之 间以某个概率 aij自由转移，其中 0≤aij≤1。
定义 2： 网络安全态势 SA外在表现特征可用 L 个 随机变量 xi(1≤i≤L, 本处 L=3)表示，令 v=(x1， x2，⋯， xL)构成 1 个 L 维随机变量 v；在时刻 I，1 次具体观测 oi的观测值表示为 vi，则经过 T 个时刻对 v 观测得到 1 个安全态势状态观测序列 O={o1，o2，⋯，oT}。
本文基本思路是：建立相应的隐马尔可夫模型， 收集内、外部状态总数训练隐马尔可夫模型；当网络安全态势异常时，通过监测器收集网络外在表现特征数据，利用已训练好 HMM 的模型对网络安全态势进行预测，为管理员提供决策服务。
基本步骤如下：首先，按引理 1 赋 给隐马尔可夫模型 λ=(π，A，B)这 3 个参数的先验值； 其次，按照一定规则随机采集样本训练 HMM 模型直 至收敛，获得 3 个参数的近似值；最后，由一组网络 安全态势样本观测序列预测下一阶段态势。
本实验采集一组 10 个观测样本数据为：
<高、高、 高>，<高、高、高>，<高、中、高>，
<高、中、中>， <中、中、中>，<中、中、中>，
<中、中、高>，<中、 高、高>，<高、高、高>和<高、高、高>。
输入到隐马尔可夫模型中，经解码为安全态势隐状态： “高、高、 中高、中高、中、中、中高、中高、高、高”。最后 1 个隐状态 qT=“高”。由于 a11=0.682 6（上一次为高，下一次为高的状态转移概率），在所有的隐状态 转移概率中为最高，所以，在 T+1 时刻的安全态势 SA 为 qT+1=“高”。网络安全态势预测对比图如图 4 所示， 其中，纵轴表示安全态势等级，“5”表示“高”，“0”表 示“低”；横轴表示时间，在采样序号 10 时，安全态势 为高，经预测下一个时刻 11 时，安全态势应该为高， 可信度达 68.26%。通过本实验，依据训练好的隐马尔 可夫预测模式可方便地预测下一时刻的网络安全态势 发展趋势。从图 4 可明显看出本文的 HMM 方法可信 度比贝叶斯预测方法的高。