网络安全态势的研究对网络的管理、把控与维护具有辅助决策的意义。网络安全态势信息的挖掘分析,旨在从网络上产生和汇集的各种数据,提取出能够直观衡量网络安全状态的关键指标信息,从而为决策提供依据。目前,网络安全的分析技术和评价体系也日趋成熟,但是仍存在以下不足:(1)网络攻击检测数据源的单一性:目前,网络安全的检测主要集中在对流量数据或者网络报警日志数据分析上,数据源相对片面,使得攻击的特征数据缺乏,攻击检测准确性无法提高。(2)网络威胁识别的网络结构特征被忽略:在网络威胁的识别上,通常由于其攻击的传播特性使得网络威胁表现出区域特性。网络威胁的区域特性不仅与网络攻击本身的特征有关,而且与网络结构有很大关系。(3)网络拓扑结构预测及安全研究缺乏:目前,网络安全态势的研究都集中在数据挖掘上,缺乏对网络结构与安全的相关性研究。为解决以上问题,本文从网络攻击态势、网络节点态势和网络拓扑态势三个方面,从局部到整体的框架结构对网络安全态势进行分析与评价。主要研究内容有:(1)研究了关联流量与日志原始数据的网络攻击事件检测方法。为提高网络攻击检测的准确率,提取网络攻击事件,提出了关联流量与日志原始数据的关联规则来检测攻击事件的方法。根据流量与日志潜在的因果关系制定数据关联规则,并提取出能够反映攻击的流量与日志特征属性,利用Bi-LSTM学习特征属性之间的依赖,进行攻击事件的检测。(2)提出基于网络表示学习的威胁区域识别模型。为挖掘攻击事件已侵占网络设备的威胁传播区域,提出基于网络表示学习的威胁区域识别模型。根据攻击事件所关联的攻击特征属性,如脆弱性、攻击信息、漏洞信息等,结合网络拓扑结构特征,如节点之间可达概率等,通过TADW表示学习算法提取出反映节点与节点之间威胁关联强度的节点特征属性的抽象表示,并据此进行聚类操作,得到与已沦陷主机在威胁程度上的距离,根据距离远近划分威胁强弱分布。(3)提出网络拓扑结构的消失链路预测算法,并研究攻击与网络拓扑结构宏观特征关系。为研究网络攻击给网络拓扑结构造成的局部和宏观影响,在局部上,通过分析节点属性信息的出现与链路消失的因果关系,提出基于节点属性信息计算的消失链路预测算法,以预测攻击下局部链路的破坏概率。在整体上,通过分析攻击下网络结构宏观规律的破坏现象反映攻击在整体结构上体现的特征,对网络安全态势的评估具有辅助作用。(4)为综合衡量网络安全态势,提出基于网络信息和结构融合的网络安全态势评估方法,将前三部分得出的网络节点信息的威胁指标值与网络结构破坏的指标值进行融合计算,最终得出网络安全态势。