网络安全态势感知框架

‘壹’ 现在的网络安全问题很多，态势感知可以保障网络安全吗

态势感知可以对保障网络安全起到很好的监测并提早预防的作用，都是仅凭态势感知还远远不够，还需要很多网络安全技术和管理措施，如密码加密技术、身份认证、访问控制等

‘贰’ 简要概述网络安全保障体系的总体框架

网络安全保障体系的总体框架

1．网络安全整体保障体系

计算机网络安全的整体保障作用，主要体现在整个系统生命周期对风险进行整体的管理、应对和控制。网络安全整体保障体系如图1所示。

图4 网络安全保障体系框架结构

【拓展阅读】：风险管理是指在对风险的可能性和不确定性等因素进行收集、分析、评估、预测的基础上，制定的识别、衡量、积极应对、有效处置风险及妥善处理风险等一整套系统而科学的管理方法，以避免和减少风险损失。网络安全管理的本质是对信息安全风险的动态有效管理和控制。风险管理是企业运营管理的核心，风险分为信用风险、市场风险和操作风险，其中包括信息安全风险。

实际上，在网络信息安全保障体系框架中，充分体现了风险管理的理念。网络安全保障体系架构包括五个部分：

(1)网络安全策略。以风险管理为核心理念，从长远发展规划和战略角度通盘考虑网络建设安全。此项处于整个体系架构的上层，起到总体的战略性和方向性指导的作用。

(2)网络安全政策和标准。网络安全政策和标准是对网络安全策略的逐层细化和落实，包括管理、运作和技术三个不同层面，在每一层面都有相应的安全政策和标准，通过落实标准政策规范管理、运作和技术，以保证其统一性和规范性。当三者发生变化时，相应的安全政策和标准也需要调整相互适应，反之，安全政策和标准也会影响管理、运作和技术。

(3)网络安全运作。网络安全运作基于风险管理理念的日常运作模式及其概念性流程（风险评估、安全控制规划和实施、安全监控及响应恢复）。是网络安全保障体系的核心，贯穿网络安全始终；也是网络安全管理机制和技术机制在日常运作中的实现，涉及运作流程和运作管理。

(4)网络安全管理。网络安全管理是体系框架的上层基础，对网络安全运作至关重要，从人员、意识、职责等方面保证网络安全运作的顺利进行。网络安全通过运作体系实现，而网络安全管理体系是从人员组织的角度保证正常运作，网络安全技术体系是从技术角度保证运作。

(5)网络安全技术。网络安全运作需要的网络安全基础服务和基础设施的及时支持。先进完善的网络安全技术可以极大提高网络安全运作的有效性，从而达到网络安全保障体系的目标，实现整个生命周期（预防、保护、检测、响应与恢复）的风险防范和控制。

引自高等教育出版社网络安全技术与实践贾铁军主编2014.9

‘叁’ 大数据与大规模网络安全感知技术初探

大数据与大规模网络安全感知技术初探
快速发展的互联网技术不断地改变人们的生活方式，然而，多层面的安全威胁和安全风险也不断出现。对于一个大型网络，在网络安全层面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基础技术手段，需要安全运维和管理人员能够及时感知网络中的异常事件与整体安全态势。对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值、最需要处理和解决的安全问题，从而保障网络的安全状态，是他们最关心也是最需要解决的问题。与此同时，对于安全管理者和高层管理者而言，如何描述当前网络安全的整体状况，如何预测和判断风险发展的趋势，如何指导下一步安全建设与规划，则是一道持久的难题。
随着大数据技术的成熟、应用与推广，网络安全态势感知技术有了新的发展方向，大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态势感知的关键技术创造了突破的机遇。本文将对大规模网络环境下的安全态势感知、大数据技术在安全感知方面的促进做一些探讨。
对于一个大规模的网络而言，面临的风险也是巨大的，可分为广度风险和深度风险。从广度上讲，以中国移动的CMNET网络为例，所辖IP地址超过3000万个，提供对外服务的网站数千个，规模大、节点类型丰富多样，伴随其中的安全问题随网络节点数量的增加呈指数级上升。从深度上讲，下一代移动互联网安全威胁主要表现在传统攻击依然存在且手段多样、APT（高级持续性威胁）攻击逐渐增多且造成的损失不断增大。而攻击者的工具和手段呈现平台化、集成化和自动化的特点，具有更强的隐蔽性、更长的攻击与潜伏时间、更加明确和特定的攻击目标。以上造成了下一代安全威胁具有更强的杀伤能力与逃避能力。结合广度风险与深度风险来看，大规模网络所引发的安全保障的复杂度激增，主要面临的问题包括：安全数据量巨大；安全事件被割裂，从而难以感知；安全的整体状况无法描述。
网络安全感知能力具体可分为资产感知、脆弱性感知、安全事件感知和异常行为感知4个方面。资产感知是指自动化快速发现和收集大规模网络资产的分布情况、更新情况、属性等信息；脆弱性感知则包括3个层面的脆弱性感知能力：不可见、可见、可利用；安全事件感知是指能够确定安全事件发生的时间、地点、人物、起因、经过和结果；异常行为感知是指通过异常行为判定风险，以弥补对不可见脆弱性、未知安全事件发现的不足，主要面向的是感知未知的攻击。
一个相对完整的网络安全感知的能力模型与架构设计如下图所示：
随着Hadoop、NoSQL等技术的兴起，BigData大数据的应用逐渐增多和成熟，而大数据自身拥有Velocity快速处理、Volume大数据量存储、Variety支持多类数据格式三大特性。大数据的这些天生特性，恰巧可以用于大规模网络的安全感知。首先，多类数据格式可以使网络安全感知获取更多类型的日志数据，包括网络与安全设备的日志、网络运行情况信息、业务与应用的日志记录等；其次，大数据量存储与快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持，可以为高智能模型算法提供计算资源；最后，在异常行为的识别过程中，核心是对正常业务行为与异常攻击行为之间的未识别行为进行离群度分析，大数据使得在分析过程中采用更小的匹配颗粒与更长的匹配时间成为可能。
中国移动自2010年起在云计算和大数据方面就开始了积极探索。中国移动的“大云”系统目前已实现了分布式海量数据仓库、分布式计算框架、云存储系统、弹性计算系统、并行数据挖掘工具等关键功能。在“大云”系统的基础上，中国移动的网络安全感知也具备了一定的技术积累，进行了大规模网络安全感知和防御体系的技术研究，在利用云平台进行脆弱性发现方面的智能型任务调度算法、主机和网络异常行为发现模式等关键技术上均有突破，在安全运维中取得了一些显着的效果。
大数据的出现，扩展了计算和存储资源，提供了基础平台和大数据量处理的技术支撑，为安全态势的分析、预测创造了无限可能。

‘肆’ 态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，

大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言

随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。

所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是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、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。

‘伍’ 计算机网络的安全框架包括哪几方面

计算机网络安全是总的框架，应该包括：物理线路与设备体系架构；信息体系架构；防护体系架构；数据备份体系架构；容灾体系架构；法律、法规体系架构等方面。

计算机网络安全体系结构是由硬件网络、通信软件以及操作系统构成的，对于一个系统而言，首先要以硬件电路等物理设备为载体，然后才能运 行载体上的功能程序。通过使用路由器、集线器、交换机、网线等网络设备，用户可以搭建自己所需要的通信网络。

(5)网络安全态势感知框架扩展阅读：

防护措施可以作为一种通信协议保护，广泛采 用WPA2加密协议实现协议加密，用户只有通过使用密匙才能对路由器进行访问，通常可以将驱动程序看作为操作系统的一部分，经过注册表注册后，相应的网络通信驱动接口才能被通信应用程序所调用。

网络安全通常是指网络系统中的硬件、软件要受到保护，不能被更改、泄露和破坏，能够使整个网络得到可持续的稳定运行，信息能够完整的传送，并得到很好的保密。因此计算机网络安全设计到网络硬件、通信协议、加密技术等领域。

‘陆’ 网络攻击类型

1、服务拒绝攻击
服务拒绝攻击企图通过使你的服务计算机崩溃或把它压跨来阻止你提供服务，服务拒绝攻击是最容易实施的攻击行为，主要包括：

死亡之ping （ping of death）
概览：由于在早期的阶段，路由器对包的最大尺寸都有限制，许多操作系统对TCP/IP栈的实现在ICMP包上都是规定64KB，并且在对包的标题头进行读取之后，要根据该标题头里包含的信息来为有效载荷生成缓冲区，当产生畸形的，声称自己的尺寸超过ICMP上限的包也就是加载的尺寸超过64K上限时，就会出现内存分配错误，导致TCP/IP堆栈崩溃，致使接受方当机。
防御：现在所有的标准TCP/IP实现都已实现对付超大尺寸的包，并且大多数防火墙能够自动过滤这些攻击，包括：从windows98之后的windows,NT(service pack 3之后)，linux、Solaris、和Mac OS都具有抵抗一般ping of death攻击的能力。此外，对防火墙进行配置，阻断ICMP以及任何未知协议，都讲防止此类攻击。

泪滴（teardrop）
概览：泪滴攻击利用那些在TCP/IP堆栈实现中信任IP碎片中的包的标题头所包含的信息来实现自己的攻击。IP分段含有指示该分段所包含的是原包的哪一段的信息，某些TCP/IP（包括service pack 4以前的NT）在收到含有重叠偏移的伪造分段时将崩溃。
防御：服务器应用最新的服务包，或者在设置防火墙时对分段进行重组，而不是转发它们。

UDP洪水（UDP flood）
概览：各种各样的假冒攻击利用简单的TCP/IP服务，如Chargen和Echo来传送毫无用处的占满带宽的数据。通过伪造与某一主机的Chargen服务之间的一次的UDP连接，回复地址指向开着Echo服务的一台主机，这样就生成在两台主机之间的足够多的无用数据流，如果足够多的数据流就会导致带宽的服务攻击。
防御：关掉不必要的TCP/IP服务，或者对防火墙进行配置阻断来自Internet的请求这些服务的UDP请求。

SYN洪水（SYN flood）
概览：一些TCP/IP栈的实现只能等待从有限数量的计算机发来的ACK消息，因为他们只有有限的内存缓冲区用于创建连接，如果这一缓冲区充满了虚假连接的初始信息，该服务器就会对接下来的连接停止响应，直到缓冲区里的连接企图超时。在一些创建连接不受限制的实现里，SYN洪水具有类似的影响。
防御：在防火墙上过滤来自同一主机的后续连接。
未来的SYN洪水令人担忧，由于释放洪水的并不寻求响应，所以无法从一个简单高容量的传输中鉴别出来。

Land攻击
概览：在Land攻击中，一个特别打造的SYN包它的原地址和目标地址都被设置成某一个服务器地址，此举将导致接受服务器向它自己的地址发送SYN-ACK消息，结果这个地址又发回ACK消息并创建一个空连接，每一个这样的连接都将保留直到超时掉，对Land攻击反应不同，许多UNIX实现将崩溃，NT变的极其缓慢（大约持续五分钟）。
防御：打最新的补丁，或者在防火墙进行配置，将那些在外部接口上入站的含有内部源地址滤掉。（包括 10域、127域、192.168域、172.16到172.31域）

Smurf攻击
概览：一个简单的smurf攻击通过使用将回复地址设置成受害网络的广播地址的ICMP应答请求（ping）数据包来淹没受害主机的方式进行，最终导致该网络的所有主机都对此ICMP应答请求作出答复，导致网络阻塞，比ping of death洪水的流量高出一或两个数量级。更加复杂的Smurf将源地址改为第三方的受害者，最终导致第三方雪崩。
防御：为了防止黑客利用你的网络攻击他人，关闭外部路由器或防火墙的广播地址特性。为防止被攻击，在防火墙上设置规则，丢弃掉ICMP包。

Fraggle攻击
概览：Fraggle攻击对Smurf攻击作了简单的修改，使用的是UDP应答消息而非ICMP
防御：在防火墙上过滤掉UDP应答消息

电子邮件炸弹
概览：电子邮件炸弹是最古老的匿名攻击之一，通过设置一台机器不断的大量的向同一地址发送电子邮件，攻击者能够耗尽接受者网络的带宽。
防御：对邮件地址进行配置，自动删除来自同一主机的过量或重复的消息。

畸形消息攻击
概览：各类操作系统上的许多服务都存在此类问题，由于这些服务在处理信息之前没有进行适当正确的错误校验，在收到畸形的信息可能会崩溃。
防御：打最新的服务补丁。

2、利用型攻击

利用型攻击是一类试图直接对你的机器进行控制的攻击，最常见的有三种：

口令猜测
概览：一旦黑客识别了一台主机而且发现了基于NetBIOS、Telnet或NFS这样的服务的可利用的用户帐号，成功的口令猜测能提供对机器的控制。
防御：要选用难以猜测的口令，比如词和标点符号的组合。确保像NFS、NetBIOS和Telnet这样可利用的服务不暴露在公共范围。如果该服务支持锁定策略，就进行锁定。

特洛伊木马
概览：特洛伊木马是一种或是直接由一个黑客，或是通过一个不令人起疑的用户秘密安装到目标系统的程序。一旦安装成功并取得管理员权限，安装此程序的人就可以直接远程控制目标系统。最有效的一种叫做后门程序，恶意程序包括：NetBus、BackOrifice和BO2k,用于控制系统的良性程序如：netcat、VNC、pcAnywhere。理想的后门程序透明运行。
防御：避免下载可疑程序并拒绝执行，运用网络扫描软件定期监视内部主机上的监听TCP服务。

缓冲区溢出
概览：由于在很多的服务程序中大意的程序员使用象strcpy(),strcat()类似的不进行有效位检查的函数，最终可能导致恶意用户编写一小段利用程序来进一步打开安全豁口然后将该代码缀在缓冲区有效载荷末尾，这样当发生缓冲区溢出时，返回指针指向恶意代码，这样系统的控制权就会被夺取。
防御：利用SafeLib、tripwire这样的程序保护系统，或者浏览最新的安全公告不断更新操作系统。

3、信息收集型攻击

信息收集型攻击并不对目标本身造成危害，如名所示这类攻击被用来为进一步入侵提供有用的信息。主要包括：扫描技术、体系结构刺探、利用信息服务

扫描技术

地址扫描
概览：运用ping这样的程序探测目标地址，对此作出响应的表示其存在。
防御：在防火墙上过滤掉ICMP应答消息。

端口扫描
概览：通常使用一些软件，向大范围的主机连接一系列的TCP端口，扫描软件报告它成功的建立了连接的主机所开的端口。
防御：许多防火墙能检测到是否被扫描，并自动阻断扫描企图。

反响映射
概览：黑客向主机发送虚假消息，然后根据返回“host unreachable”这一消息特征判断出哪些主机是存在的。目前由于正常的扫描活动容易被防火墙侦测到，黑客转而使用不会触发防火墙规则的常见消息类型，这些类型包括：RESET消息、SYN-ACK消息、DNS响应包。
防御：NAT和非路由代理服务器能够自动抵御此类攻击，也可以在防火墙上过滤“host unreachable”ICMP应答。

慢速扫描
概览：由于一般扫描侦测器的实现是通过监视某个时间桢里一台特定主机发起的连接的数目（例如每秒10次）来决定是否在被扫描，这样黑客可以通过使用扫描速度慢一些的扫描软件进行扫描。
防御：通过引诱服务来对慢速扫描进行侦测。

体系结构探测
概览：黑客使用具有已知响应类型的数据库的自动工具，对来自目标主机的、对坏数据包传送所作出的响应进行检查。由于每种操作系统都有其独特的响应方法（例NT和Solaris的TCP/IP堆栈具体实现有所不同），通过将此独特的响应与数据库中的已知响应进行对比，黑客经常能够确定出目标主机所运行的操作系统。
防御：去掉或修改各种Banner，包括操作系统和各种应用服务的，阻断用于识别的端口扰乱对方的攻击计划。

利用信息服务

DNS域转换
概览：DNS协议不对转换或信息性的更新进行身份认证，这使得该协议被人以一些不同的方式加以利用。如果你维护着一台公共的DNS服务器，黑客只需实施一次域转换操作就能得到你所有主机的名称以及内部IP地址。
防御：在防火墙处过滤掉域转换请求。

Finger服务
概览：黑客使用finger命令来刺探一台finger服务器以获取关于该系统的用户的信息。
防御：关闭finger服务并记录尝试连接该服务的对方IP地址，或者在防火墙上进行过滤。

LDAP服务
概览：黑客使用LDAP协议窥探网络内部的系统和它们的用户的信息。
防御：对于刺探内部网络的LDAP进行阻断并记录，如果在公共机器上提供LDAP服务，那么应把LDAP服务器放入DMZ。

4、假消息攻击
用于攻击目标配置不正确的消息，主要包括：DNS高速缓存污染、伪造电子邮件。

DNS高速缓存污染
概览：由于DNS服务器与其他名称服务器交换信息的时候并不进行身份验证，这就使得黑客可以将不正确的信息掺进来并把用户引向黑客自己的主机。
防御：在防火墙上过滤入站的DNS更新，外部DNS服务器不应能更改你的内部服务器对内部机器的认识。

伪造电子邮件
概览：由于SMTP并不对邮件的发送者的身份进行鉴定，因此黑客可以对你的内部客户伪造电子邮件，声称是来自某个客户认识并相信的人，并附带上可安装的特洛伊木马程序，或者是一个引向恶意网站的连接。
防御：使用PGP等安全工具并安装电子邮件证书。

‘柒’ 移动云态势感知是什么有啥优势

态势感知是一种利用大数据架构，通过采集系统的网络安全数据信息，对所有安全数据进行统一处理分析，发现和告警网络攻击行为、安全威胁事件、日志、流量等网络安全问题的软件，它的优势在于可以主动监测各项态势，防护很精准，可以直观智能分析态势，对维护系统安全有很大的帮助。

‘捌’ 网络传销监测治理基地中的“网络安全态势感知系统”真的有用吗

通过深度线索分析报告，腾讯的“网络安全态势感知系统”破获多起诈骗，传销案件中发挥了积极作用。你说有用吗？

‘玖’ 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。