网络态势感知中的数据融合

第一步：核心概念引入
数据融合是网络态势感知系统的“中央厨房”。它不是简单地将不同设备（如防火墙、入侵检测系统、服务器）产生的报警和日志堆积在一起，而是像厨师处理各种食材一样，对这些多源、异构的原始数据进行关联、校验、去重和综合，最终“烹饪”出比任何单一数据源都更准确、更完整、更可靠的“菜肴”——即高质量的可信安全事件和统一态势视图。

第二步：处理层级与流程
数据融合通常遵循一个分层的处理模型，自下而上逐步提炼信息价值：

1. 数据预处理（底层融合）： 这是第一步清洗。系统对不同格式的日志和告警进行归一化处理（例如，将所有的IP地址、时间戳格式统一），并滤除明显的误报、重复告警和噪音数据。这相当于将食材洗净、切配好。
2. 实体与事件关联（中层融合）： 这是核心智能环节。系统将预处理后的数据，依据IP地址、时间窗口、攻击模式、用户会话等进行关联分析。例如，将同一个攻击源IP在十分钟内触发的防火墙拦截、IDS警报和Web攻击尝试，关联为一次“针对Web服务器的多步骤攻击”的单一复合事件。这相当于将相关的食材（西红柿和鸡蛋）组合在一起，识别出一道菜（西红柿炒鸡蛋）的雏形。
3. 态势评估与威胁研判（高层融合）： 在关联事件的基础上，结合上下文（如资产重要性、漏洞信息、威胁情报）进行深度分析。系统会判断事件的性质（是扫描、入侵还是数据泄露）、评估潜在影响、计算威胁等级，并可能追踪攻击者的战术、技术和程序。这相当于品尝菜肴，评判其口味、火候，并判断其对整桌宴席（整个网络）的影响。

第三步：关键技术与挑战

1. 关联引擎： 是实现融合的核心算法，包括基于规则（“如果A且B则C”）、基于统计学（异常行为检测）和基于机器学习（模式识别）的方法。
2. 上下文丰富： 为原始事件附加资产信息（如所属部门、业务重要性）、漏洞数据、地理位置、威胁情报（如已知恶意IP）等上下文，极大提升事件的可理解性和优先级。
3. 主要挑战：
   • 数据过载与噪音： 海量告警中有效信号稀少。
   • 异构性： 不同厂商设备数据格式、语义千差万别。
   • 时效性： 需要在攻击造成损害前快速完成融合与判断。
   • 误关联与漏报： 关联规则不当可能导致错误结论或遗漏真实威胁。

第四步：价值与输出
最终，高质量的数据融合为安全分析师输出：

• 可信告警： 大幅降低误报，将成千上万的原始告警浓缩为几十个需要优先处置的高危事件。
• 攻击故事线： 可视化展现攻击的完整链条，从初始入侵到横向移动，帮助理解攻击全貌。
• 统一态势图： 为网络整体安全状况的研判（即网络态势感知）提供了经过深度加工、可信赖的核心数据输入。没有有效的数据融合，态势感知就如同在观看一堆混乱模糊的监控画面碎片，无法拼凑出完整的现场实景。