刘滔

(湖南石油化工职业技术学院 发展规划处， 湖南 岳阳 414012)

0 引言

随着经济的发展，互联网技术得到了快速的推广和普及，人们利用互联网技术享受便利的同时，也受到了互联网潜在安全隐患的威胁。互联网网络安全态势具有不确定性，所以在感知网络安全态势的基础上进行保障网络的正常运行是十分必要的。目前，专家学者对网络安全态势的研究处于发展阶段，有些学者利用传感器获取的参数对网络安全状态进行感知，建立评价模型，但该模型所用的参数需要针对不同网络的实际环境充分考虑[1-2]。部分学者利用神经网络算法对网络安全态势进行预测，但建立的模型未充分考虑模型预测的准确度[3]。还有学者利用多级残差修正模型的网络风险值，预测网络的安全态势，但模型的复杂度考虑不全面[4]。也存在一些学者分析了网络的流量状态，但仅从流量角度的安全态势感知仍然需要深入研究[5-6]。

综上所述，目前对网络安全态势的感知仍未足够细化，而贝叶斯网络可以细化影响网络安全态势的各个指标，因此本文建立基于BAYES的网络安全态势评价模型。首先，层次化处理影响网络安全态势的各项指标，其次计算后验概率，将底层指标向上逐渐融合，最后对网络空间整体安全态势进行评价。

1 网络安全态势评价模型

在网络空间中可将网络态势分成态势的识别、态势的发展和态势的映射三个层次，其中态势的识别主要是对网络安全中异常的参数数据所存在的安全隐患进行识别的过程；……