态势感知是一个综合分析网络安全要素、评估网络安全状况、预测其发展趋势并以可视化方式展现给用户的过程。态势感知平台是利用大数据、机器学习等技术对海量数据进行提取和多维度的关联分析，以提供对安全风险的报警、趋势预测等功能。 
在网络安全领域，态势感知与安全信息与事件管理（SIEM）有一些区别。SIEM 侧重于安全事件的感知和理解，而态势感知通过运用大数据、机器学习等技术来深化对安全趋势的预测。因此，态势感知系统在国内得到更多关注和推广。 国内安全厂商提供的态势感知产品通常包含多个功能模块，例如资产管理、漏洞管理、大数据平台、日志分析平台、威胁情报、沙箱、用户行为分析、网络流量分析、取证溯源、威胁捕捉等能力。 数据收集与处理：态势感知平台需要能够收集和处理来自多个数据源的信息，包括网络流量数据、日志文件、安全事件记录等。这些数据应该经过清洗、归纳和聚合，以便进行后续的分析和关联。 实时监测与分析：态势感知平台应具备实时监测和分析能力，以便及时检测到潜在的安全威胁和攻击事件。实时性对于及早发现和应对安全威胁至关重要。 威胁情报集成：威胁情报是指关于已知威胁行为、漏洞信息和恶意软件的情报数据。态势感知平台应该能够集成威胁情报数据，并将其与实时监测的数据进行比对和关联分析，以提供更准确的威胁评估和预测能力。 数据分析和关联：大数据分析和机器学习技术在态势感知中发挥关键作用。平台应该能够应用这些技术，对收集到的数据进行分析、挖掘和关联，以识别异常行为、发现隐藏的攻击模式，并提供有关威胁等级和优先级的评估。 可视化和报告：态势感知平台应该能够以直观、易理解的方式呈现分析结果，通过可视化仪表板、报表和图表等形式，向用户展示网络安全状况和趋势。这有助于用户快速了解重要的安全信息，并做出相应的决策和应对措施。 自动化响应和预警：态势感知平台可以通过自动化响应和预警机制，及时向安全团队或相关人员发出警报，并采取必要的措施来应对安全威胁。这可以包括自动化的事件响应、流量封锁、漏洞修复等。 可扩展性和适应性：随着网络环境的不断变化和威胁的演进，态势感知平台需要具备良好的可扩展性和适应性，能够灵活地适应不同的网络架构和安全需求。 在构建态势感知平台时，以下几个关键点需要考虑：
- 大数据平台：需要一个具备大数据处理和计算能力的平台，以处理不断扩大的监测范围和数据量。
- 基于威胁情报的监测：威胁情报对于降低大量数据和报警中的垃圾数据或报警噪声非常关键，有助于更快速、更高效地发现攻击行为和攻击者。
- 全要素数据的采集：全要素数据采集能力是实现态势感知的核心，需要捕获微观状态，具备低成本和高效率的数据采集能力。
- 基于攻击场景的分析研判：构建基于场景的分析系统，运用威胁情报和专家经验，不断学习和参考，以适应不断演变的攻防对抗过程，需要专家经验和安全运营人员的参与。
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