态势感知平台概述
1.态势感知平台的定义
态势感知平台是一个融合了多种先进技术，能实时分析数据的网络安全系统。它起源于美国空军的“态势感知”概念，包含感知、理解、预测三个层次。在网络安全领域，态势感知平台承担着重要的角色。
随着5G、工业互联网等新一代数字基础设施的发展，信息系统的安全需求从单点防御转向整体主动防御。态势感知平台作为安全建设的统一平台，具备统一采集、存储、分析和展示的功能。它能收集来自云、网、边、端的海量数据，对各种威胁进行深入分析，并以直观的可视化方式呈现网络安全状况。平台的建设水平直接反映了政企客户信息安全建设的水平，是网络安全防护体系中的关键组成部分。它不仅能够帮助用户感知网络中的安全事件，还能理解事件之间的相关性，预测未来的安全趋势，为用户提供全面的安全态势感知能力。
2.态势感知平台的核心功能
态势感知平台的核心功能主要体现在数据收集、分析、可视化等方面。
数据收集是平台的基础功能，它通过多种方式从网络设备和用户操作行为中采集数据，包括终端、网络、数据库、服务器、应用、设备日志、云平台以及威胁情报等。全面的数据收集能够为后续的分析提供丰富的素材。
数据分析是平台的核心。通过关联分析和数据挖掘等技术，平台对收集到的数据进行深度处理，发现潜在的安全风险。例如，利用机器学习算法识别异常行为模式，基于ATT&CK攻击知识图谱进行攻杀链矩阵分析等。这些分析能及时揭示网络中的攻击行为、脆弱性态势等。
可视化功能则将分析结果以图形、图表等形式直观展示出来，让用户一目了然地了解网络的安全状况。如展示资产态势、运行态势等。汉邦综合管理态势感知平台就是通过这种方式，让用户清晰掌握网络安全态势，增强了网络安全防御能力。良好的可视化界面还能提升用户体验，使安全运维人员能更快速、有效地处理安全事件。
3.态势感知平台的技术原理和架构
态势感知平台的技术原理和架构是其实现功能的基础。
从技术原理来看，平台首先通过多样、异构的安全资产数据采集方式，从各类安全设备、系统收集数据，包括资产信息、网络拓扑、安全配置等内部要素，以及安全攻击、恶意扫描等外部要素和战略安全情报等情报要素。采集到的数据会经过清洗、标准化等处理，存储于安全大数据中心。
在数据分析方面，平台利用大数据技术对海量数据进行离线、实时、全文检索等多种分析。人工智能技术也发挥着重要作用，如利用UEBA（用户和实体行为分析）技术，通过建立用户和实体正常行为模型，识别异常行为；利用AI模型与预测技术（SKCAP）进行安全事件的预测。
从架构上看，态势感知平台一般由数据采集层、数据分析层和应用交互层组成。数据采集层负责收集各类数据；数据分析层利用上述技术对数据进行深入挖掘和分析；应用交互层则将分析结果以可视化等方式呈现给用户，并提供交互界面，方便用户进行安全运维和决策。
 
态势感知平台的实际应用
1.实时威胁检测
态势感知平台实时威胁检测能力强大，能借助多种技术手段及时发现网络中的潜在威胁。一方面，它通过深度分析网络流量来识别异常行为。比如在检测到大量异常登录尝试时，可能判定为暴力破解密码攻击，并触发阻断机制。另一方面，平台可利用机器学习、隐蔽信道监测等技术，对网络通信数据进行全面分析，发现网络入侵、恶意代码等威胁。
2.异常行为分析
态势感知平台在异常行为分析方面有着独特的方法。它首先会收集用户上网行为等数据，构建用户和实体正常行为模型。当用户行为与正常模型出现较大偏差时，便会触发异常行为告警。比如在用户行为分析中，若某个用户突然在非工作时间段频繁访问异常网站，且访问量远超平时，就可能被判定为异常行为。
平台还会利用关联分析等技术，将不同来源的数据进行碰撞、聚合，发现潜在的安全风险。例如，同一个嫌疑IP访问多个系统或同一种攻击手法在不同场景出现时，平台就能通过分析关联数据，识别出背后的攻击意图。UEBA技术在此过程中也发挥着重要作用，通过对用户和实体行为的持续监测和分析，及时发现异常行为，为网络安全提供有力保障。
3.预警和响应
态势感知平台在发现威胁后，会迅速启动预警和响应机制。平台会根据威胁的严重程度、类型等，进行分级预警，如采用红色、橙色、黄色、蓝色等不同颜色表示不同的安全级别，让用户清晰了解当前安全状况。
在预警发出后，平台会立即采取相应的响应措施。一方面，它会向安全团队发送警报通知，提醒相关人员及时处理。另一方面，平台可自动执行一些安全策略，如暂时禁用存在风险的账户、阻断可疑IP地址等，防止威胁进一步扩散。
 
安恒在网络安全领域的背景
安恒信息在网络安全领域拥有丰富多样的产品和服务。
在云安全方面，安恒云是一站式多云管理及多云安全管理品牌，集多云管理中心、安全中心与资产安全运维于一体，为各类云平台提供综合性安全解决方案。在数据安全领域，有数据安全治理平台等产品，可助力企业实现数据安全合规。在态势感知方面，安恒信息基于安全大脑打造了态势感知平台，能实时分析数据，提供全面的安全态势感知能力。
在安全服务与运营上，公司提供安全托管运营服务（MSS），有专业的安全团队为用户提供7×24小时的安全监测和响应服务。
还推出了以恒脑大模型和智能体支撑的API安全产品、数据分级分类等产品，在多个行业客户的网络安全防护中发挥着重要作用，产品和服务覆盖政府、金融、教育、电信运营商、能源、医疗等多个行业。
 
安恒的态势感知平台产品
1. 安恒态势感知平台的核心功能
安恒态势感知平台拥有诸多核心功能。其具备强大的多源数据融合功能，能将来自不同设备、系统以及网络层面的数据进行快速、有效整合。通过采用共识机制算法，即便在分析算法模型存在差异的情况下，也能保证上层业务平台应用不受影响，确保分析的可靠性。
在数据分析方面，平台基于ATT&CK攻击知识图谱进行攻杀链矩阵分析，能精准识别攻击者的行为路径。利用AI模型与预测技术（SKCAP），可对安全事件进行有效预测，提前做好防御准备。网络空间安全分析（CSA）技术也发挥着重要作用，能对网络空间进行全面深入的安全分析。平台还支持基于编排自动化与响应闭环处置的自动化安全运营（A2SOAR），实现安全事件的快速响应与处置闭环管理，为用户提供全面、实时、精准的安全态势感知服务。
2.安恒态势感知平台的优势
安恒态势感知平台优势明显。在技术层面，平台凭借先进的人工智能、大数据分析等技术，实现了快速、有效的数据处理和分析，能够承载80%的安全分析与运营工作，大幅提升安全分析与运营效率。
在威胁情报方面，安恒拥有丰富的威胁情报资源，能实时获取并整合全球范围内的威胁信息，为平台的威胁检测和预警提供有力支持，使平台能更准确地识别和应对各种新型威胁。
可视化能力也是其一大亮点。安恒态势感知平台采用直观、易懂的可视化方式展示安全态势，包括资产态势、运行态势、脆弱性态势、网络攻击态势等，让用户能一目了然地了解网络安全状况，快速掌握安全事件的关键信息，及时做出决策和响应。
 
态势感知平台的发展趋势
1.与人工智能的深度融合
态势感知平台与人工智能的深度融合是未来发展的重要方向。在数据收集方面，利用人工智能技术可实现对海量多源数据的智能筛选与预处理，提高数据收集的效率与质量。人工智能的自然语言处理技术能更准确地解析日志、告警等文本数据，挖掘出潜在的安全信息。
在数据分析领域，深度学习、强化学习等算法可构建更精准的安全模型。例如，通过深度学习分析网络流量特征，能更有效地识别未知攻击行为；强化学习则可根据攻击与防御的动态博弈，优化安全策略。人工智能的推理能力还能助力平台进行更深入的安全事件关联分析，揭示复杂攻击的完整链条。
可视化方面，人工智能可提升展示的智能性与交互性。借助智能算法，平台能自动筛选关键安全信息，以更直观、易懂的方式呈现给用户。用户也能通过自然语言等方式与平台进行交互，快速获取所需的安全态势信息，使态势感知平台的使用更加便捷、快速、有效，为网络安全防护提供更强大的支持。
2.在物联网安全中的作用发展
随着物联网的快速发展，其安全问题日益突出，态势感知平台在此领域的作用将愈发重要。物联网设备数量庞大、类型多样，且大多计算能力和安全防护能力较弱，易成为攻击者的目标。态势感知平台可全面收集物联网设备、网络及应用等层面的数据，通过深入分析及时发现设备异常行为、网络攻击等安全威胁。
在物联网场景下，态势感知平台需针对物联网通信协议、设备特性等优化分析算法。例如，针对智能家居、工业物联网等不同场景，构建专门的安全模型，提高威胁检测的准确性。平台还能通过整合威胁情报，实时更新安全策略，有效应对新型物联网攻击。
随着物联网与人工智能、边缘计算等技术的融合，态势感知平台也将不断演进。它将结合边缘计算实现数据的本地快速处理与分析，降低网络传输压力；利用人工智能技术进行更智能的安全决策与响应，为物联网安全提供体系化的保障，推动物联网产业的健康发展。
3.主动防御和自动化响应的实现
态势感知平台要实现主动防御和自动化响应，需从多个方面着手。在安全防范上，平台基于动态可适应网络安全模型，如PDR和P^2DR模型，制定完善的安全策略。通过持续监测网络流量、用户行为等数据，结合威胁情报，提前识别潜在的安全风险，在攻击发生前进行预警并采取预防措施。
平台会利用自动化技术将数据源、研判取证和响应进行深度整合。当检测到安全事件时，能自动进行研判取证，分析攻击来源、手段等信息，并依据预设的策略自动执行响应操作，如阻断攻击源、隔离受感染设备等。自动化响应还能根据攻击的变化动态调整策略，实现闭环管理。
安全管理中心在主动防御和自动化响应中也发挥关键作用。它负责对数据库操作、日志等进行审计，实时监控系统的运行状态。一旦发现异常，立即触发告警，并通过自动化机制进行处置，确保网络安全态势的实时掌控和快速响应，有效降低安全事件带来的损失。