摘 要
上一篇文章《网络安全态势认知具体描述(一)》对网络安全态势认知的界定、实体模型组成、实际意义实现了论述，这篇则关键对搭建网络安全态势认知实体模型的网络环境认知、态势了解和态势预测三个部位的模型全过程和常见方式实现了剖析，并对网络安全态势认知开展汇总与未来展望。
怎样搭建网络环境认知实体模型?
网络环境认知是网络安全态势感知的基本，网络环境认知的流程包含数据采集、数据预处理和认知結果三一部分。数据采集是根据互联网投资分析师的需要或是根据网络安全态势指标值(易损性、容灾性、威慑力和可靠性)对认知的网络环境数据信息完成收集，为数据预处理给予原始记录。数据预处理是根据数据处理方法优化算法对数据开展标准化管理和归类解决，造成规范性数据信息，从这当中获取特性数据信息或态势因素，确保数据的全局性和准确性，为态势了解打下基础。
网络环境数据信息繁杂多种多样，为了更好地全方位地获取特性数据信息或态势因素，学者对于数据信息的不一样特点，明确提出多种多样数据处理方法优化算法并获得规范性数据信息，即时储存认知到的数据网络，进而提升网络环境认知的效率和高效率。常见的优化算法有条件随机场和演变神经元网络的态势因素获取方式。
- 条件随机场是判别式概率模型，根据标明或剖析信息内容对数据资料开展预备处理，获得特点数据信息。
- 根据演变神经元网络的态势因素获取方式是以神经网络模型为基本，选用演变对策提升神经元网络主要参数，创建演变神经网络模型，获取态势因素，完成网络安全态势认知量化分析，处理信息内容不全方面的问题。
此外，别的学者还使用了聚类和可拓展的分层次数据库系统等方式。
怎样搭建态势了解实体模型?
态势理解是网络安全态势认知的关键，根据剖析特点数据信息或态势因素中间的关联性获得危害网络安全态势的强有关要素，根据这种强有关要素，鉴别黑客攻击，精准定位互联网敏感点，检测网络危害。人物角色，评定已经有进攻导致的损害和伤害，并与此同时根据测算网络威胁的频次和剖析互联网敏感的水平来评定安全事故产生的概率，获得评定数据信息。根据这种评定数据信息来制订管理决策，实行病毒防护意见反馈到网络环境，进而提升网络环境的防御力，完成安全防护。
为了更好地完成网络安全安全防护，学者常见的方式 有响应式共震理论模型、贝叶斯网络支持向量机和博弈模型。
- 响应式共震理论模型可以响应式互联网动态性自然环境，鉴别黑客攻击，精准定位互联网敏感点。
- 贝叶斯网络支持向量机处理特点数据信息可变性问题，剖析数据流量，检测网络危害，对黑客攻击的不一样特点实现归类以评定其产生的损害。
- 博弈模型用于评定进攻、防御力彼此造成的风险性，描绘动态性防御全过程，积极找寻最佳防御力对策，完成安全防护，减少风险性损害。
此外，别的学者还选用数据流量剖析新技术和根据深度神经网络的多级别延展性检验架构等方式。科学研究工作人员将响应式共震基础理论、贝叶斯网络支持向量机及博弈模型等方式运用于网络安全行业，可以解决互联网事情、减少人力成本、检验黑客攻击、归类数据流量、检验即时信息、进行态势评定及执行病毒防护。
怎样搭建态势预测实体模型?
态势预测是网络安全态势认知的目地，根据态势了解輸出的评定数据信息，找到黑客攻击的潜在性规律性，明确潜在性的网络威胁，为此为前提来预测网络安全情况，包含预测互联网网络攻击的下一步行为、黑客攻击的频次和网络安全情况的发展趋向，获得预测数据信息，再根据研究这种预测数据信息来制订管理决策，实行病毒防护意见反馈到网络环境，进而提升网络环境的防御力，完成安全防护。
为了更好地在黑客攻击产生以前积极采用防御措施，加强网络安全安全防护。学者常见自回归融合移动平均法预测实体模型、隐马尔可夫模型和深灰色预测实体模型。
- 自回归融合移动平均法预测实体模型剖析历史时间数据网络，预测黑客攻击频次和网络攻击下一步行为。
- 隐马尔可夫实体模型在黑客攻击数据信息不确定性状况下，摆脱对互联网数据库安全的依靠，预测网络安全发展趋向，采用防范措施实行病毒防护。
- 深灰色预测实体模型对不仅有已经知道信息内容，又有不明或不确定性信息内容的应用系统开展预测，不但可以提升模式的预测精密度，还能精确地预测网络安全发展趋向。
此外，别的学者还选用递归法神经网络模型的新式恶意程序预测实体模型、信仰标准库实体模型和RiskTeller风险性预测实体模型等方式。科学研究工作人员将自回归融合移动平均法预测实体模型、隐马尔可夫模型及深灰色预测实体模型等方式运用于网络安全行业，可以解决预测进攻频次、预测网络攻击下一步行为、预测网络安全发展趋向、解决不确定性信息内容、减少预测時间、预测互联网事情的风险性、提升预测精密度及执行病毒防护。
汇总与未来发展趋势
网络安全态势认知做为一种完成安全防护的新型技术性，获得学界和社会各界的普遍关心，已经有一系列科研成果。文中整理了网络安全态势认知基本要素并指出了网络安全态势认知的界定;根据网络安全态势认知全过程搭建了网络安全态势认知实体模型，并将其分成网络环境认知、态势了解和态势预测三个一部分，详细介绍了各部份的研究过程、研究思路及其科学研究目地;叙述了网络安全态势认知实际意义;模型拟合的各一部分创建网络环境认知实体模型、态势了解实体模型和态势预测模型，并叙述各部份的模型全过程、常见方式以及可以完成的作用。
未来发展趋势：
- 目前网络安全态势认知技术性沒有固定不动且统一的实体模型，科学研究工作人员依据网络安全要求的转变创建不一样的实体模型。
- 已经有工作中偏重于对网络环境认知、态势了解和态势预测某一一部分的科学研究，沒有总体的分析方法与常用的标准模型。
- 与传统的的安全性设备检测方法对比，网络安全态势认知技术性必须在黑客攻击产生前阻拦攻击性行为，这就规定与网络环境情况维持高度一致。
- 目前的网络安全态势认知新技术在依据网络环境开展实时动态调节的水平上也有所缺乏，已经有的网络安全态势认知架构与网络环境契合度尚需健全。