在当今信息快速发展的时代，网络安全已经成为了各国和企业最为重视的问题之一。然而，随着网络攻击手段日益复杂化和隐秘化，传统的网络安全态势评估方法面临着评估精准度低的问题，无法有效发现潜在的安全漏洞和威胁。为此，赵岚和李俊叶两位研究人员提出了一种基于灰色关联分析的网络安全态势优化评估方法，目的是提高网络安全态势评估的精准度。
我们需要了解灰色关联分析的基本概念。灰色关联分析是一种系统分析方法，它通过对系统中变量之间关联度的分析，来研究系统中变量之间的影响关系。其主要特点是在样本数据少、信息不完全的情况下，通过数据处理，揭示系统变量之间的联系，找到系统的主要矛盾和主要影响因素。
灰色关联分析的核心思想是通过比较数列间的相似性来表征数据间的关联程度。在网络安全态势评估中，关联分析可以利用样本数据序列，通过计算各评估指标与理想安全状态之间的相似性，来确定各指标的权重，即其对整体网络安全态势的重要性。
该方法首先需要对网络安全态势进行感知，收集相关数据，这可能涉及到实时监控网络流量、分析网络日志、统计异常行为等多种方式。收集到的数据将用于建立网络安全态势评估矩阵。评估矩阵的建立是评估过程中的关键一步，它需要根据网络安全态势评估原则和实际需求，设置合理的评估指标。这些指标通常会涉及到网络的可用性、完整性、机密性等多个方面。
评估等级标准的设定是灰色关联分析方法中非常重要的一步。通常这些标准会根据行为特征对网络安全态势进行分级，比如分为低风险、一般风险、高风险和严重风险等。每个等级都会有对应的期望值区间，用来量化网络安全态势的优化评价结果。
设置网络安全态势评估指标时，需要充分考虑网络的复杂性、不确定性和动态性。通过对网络系统数据的统计分析，选取那些对网络态势影响较大的因素作为评估指标。例如，可以考虑以下因素：网络流量的异常波动、入侵检测系统的报警频率、服务器的响应时间、用户访问的异常行为等等。
文章中提到了使用Netflow作为数据源。Netflow是一种网络协议，它可以提供网络流量的详细信息，包括源地址、目的地址、端口号、传输层协议等。它能够实现对网络流量的实时监控和分析，便于网络管理者及时发现网络中的异常行为和潜在威胁。
在网络安全态势优化评估方法中，将灰色关联分析技术应用于网络状态的评估，可以得到比传统评估方法更低的评估误差，意味着评估精准度得到了显著提升。这种优化评估方法的实施流程通常包括数据采集、数据分析、关联分析和评估结果输出等步骤。
文章还提到了网络安全态势的风险等级划分，不同的风险等级根据行为特征和期望值区间来进行区分。例如，风险等级为"LOW"的网络安全态势表现出来的是低风险，基本不存在超出正常认知范围的黑客行为或恶意行为；而风险等级为"SEVERE"的网络安全态势则意味着存在严重的攻击风险，核心基础设施可能已经受到了威胁。
基于灰色关联分析的网络安全态势优化评估方法为网络安全管理提供了一种新的视角和工具。它通过更深层次地分析网络安全事件的内在联系，提高了评估的精确性，帮助安全人员及时发现并解决网络安全问题，从而保证网络空间的安全稳定运行。随着相关技术的进一步发展和完善，我们可以期待该方法在未来的网络安全领域发挥更大的作用。
