在我们刚才探讨宏观上趋势之外，具体微观领域，如果安全有一个工作，对于运营商来说我们安全工作中面临哪些挑战。第一，如何来及时准确全面掌握整体网络安全状况。其实，确实是非常严峻的问题，尤其对我们运营商而言，网络很复杂，网络系统非常复杂，包括系统之间关系。如果在这么多里头获取整体安全状况，其实这是一个非常严峻的问题，往往我们获得的信息都是点，某些安全设备，或者某些安全事件，某个点上，某个系统上，很难串联到一起去来看整体安全情况是如何的，这是一个最大的挑战。
第二个挑战，针对整体状况，如何及时准确进行评估，预警，或者进行应对。有的时候，我可能获取到一个什么样状况，我们如何对这个状况进行评估，如何做一个预警，如果你提前知道整个安全态势走向是什么，我在合适的时候应该采取什么样的措施去应对，这是第二大挑战。
第三大挑战针对危机事件如何应对，包括及时性，有效性，还有协同，对哪些要素进行关注。这三大挑战在运维过程当中，都不可避免会面临。接下来这三大挑战如何去解决，在这引入一个安全态势感知，一个是危机百科被业界广泛认可，有一定权威性，在一定的时空条件下对环境因素进行获取理解，以及对企业未来状态进行预测，关键我在下面进行标注，对各种因素进行获取理解，预测。我只有了解了要发生的事情才能做好准备，所以这也是其很重要一点，如果进行预测，我在下一步将会采取什么样的措施。另外，还有始终掌握周边的环境，复杂动态环境变化这是非常关键，这就是态势感知。
我们来看什么是网络安全态势感知？所谓态势是一个整体上概念，不是一个单一点，因为现在很多安全都集中在某些点上研究，或者某些点上攻防对抗，但是整个态势，其实这是一个全局概念，一种状态，还有一个整体。那么网络态势就是和网络相关的各个要素，将共同构成一个当前的状况，以及未来的一个趋势，这是网络态势。那么网络安全态势把安全相关要素拿出来获取评估，以及未来预测，这是未来网络安全态势感知所要做的事情。那么，至于这些概念我们给出一个改进的网络安全模型，这个模型应该怎样分享一下？首先下面有一个多元数据，包括安全事件，安全日志其他很多信息，第一部分就是态势提取。
如果我们只做态势提取，我们也可以达到网络安全态势感知的目的，这是最低层级，第一级态势感知，只能在这提取。在态势基础之上有一个评估，进一步分析，这是第二级别的态势感知。如果在这个基础上做一个态势预测，做完之后，这是一个非常全面的态势感知，这三个层级，态势提取，理解评估，还有提示预测，这三个层级上他们感知层次从一到高，一个完整态势感知是从这三方面都做，还有他们只做了一步，包括态势提取，还有评估，还有态势预测。
那么在态势感知里面会有很多关键技术，对于态势提取，大家可以想一下，有很多态势提取技术也在里面，包括一些规则实行办法，还有一些动态分类，还有很多规避，因为有很多数据都是不同源。那么态势理解和评估，主要是基于一个脆弱性进行评估，还有非常重要技术，如何构架一个指标体系，现在大家都去搞安全度量，如何构架整个指标体系对整个态势进行评估，这也是放在业界需要进行探讨的话题。另外态势预测，当然有很多，这里面有很多相关技术，包括黑色理论等等都对安全有一个整体态势预测，这是一个关键技术。
刚才谈到一些整体模型，底下框架如何实现，这是一个示意图，基本上分成三个阶段，提取，理解评估，第三是态势预测。对于要素，每个阶段都有很多要素，我这也举一个简单例子，要素提取中间给了这几个要素进行简单评估。像理解评估，有一些相关模型，包括还有时间序列分析，还有其他一些相关算法，还有感知系统构成，基本上与这三个相关，要素提取，理解评估。整个态势感知框架有两部分构成，第一主要以要素提取，依托现在安全设备来做，获取到相关信息。那么对于剩下像分析，预测等等这样事情，其实主要依靠态势感知来去做。这个体系框架肯定不是很明了，我们来看一个架构，包括进行部署获取各种各样数据，在数据之上就有一个关联数据，海量数据处理，再往上走就是各种各样知识库构成，有庞大知识库，知识库最上层是一个态势展示，也是业界现在所研究的一个热门领域，你如果从时间，空间，多个纬度去展示整个态势，这是一个非常值得的探讨的。
那么，这个其实上边这些部分就是态势感知所做的，对于下面基本是数据采集。所以，整个态势感知就是两部分，这都是理论化层面，接下来会给出绿盟所做出几个案例。这是外部感知，里面是逻辑架构。对于态势感知获取的安全要素，对其进行一个评估，最后会有一个预测。其实，在态势感知里面主要，目前我们所做主要有这么几个纬度事情，包括漏洞扫描，这是一个安全要素之一，第二其他恶意代码提取，还有敏感内容，包括一些暴力，色情。
