跨域协同的网络威胁预警模式：融合AI与大数据的防护策略

本文主要探讨了"基于跨域协同的网络空间威胁预警模式"，发表于2020年12月的《网络与信息安全学报》。随着网络空间威胁日益呈现出主动性、隐蔽性和泛在性，传统的被动式、局域性和孤立化的网络防御模式已经无法有效应对。为了适应大数据、人工智能与网络安全融合的新时代背景，研究者们提出了一个创新的预警模式，旨在增强网络空间的安全防护能力。 该预警模式的核心思想是通过深入理解网络空间结构，首先对网络进行细致的安全威胁域划分，识别不同区域的风险特性，以便进行有效的风险管理和控制。然后，通过解析系统功能，设计出一套共享机制，使得各个领域能够无缝协作，形成纵横交错的功能框架，从而提高整体的威胁感知能力和响应速度。 为了提升威胁信息的检测效率，文章进一步提出了分层司职的协同化技术体系。这一体系包括威胁信息的感知阶段，通过集成人工智能算法和大数据分析，可以实时监测网络流量和行为模式，及时发现潜在威胁。处理阶段则强调了威胁数据的高效处理和分析，确保准确识别威胁源。而应用阶段则将预警结果转化为实际行动，例如自动隔离恶意活动或发出警报给安全团队。 文章通过具体的场景描述，展示了跨域协同预警模式相较于传统方法的显著优势，如提高威胁发现的准确性、降低误报率，以及更快的响应时间，从而实现网络空间安全的动态防护。此外，论文还引用了中图分类号TP393，表明其理论和技术研究与计算机网络与信息安全紧密相关，并获得了文献标识码A，表明其学术价值。 总结来说，这篇论文为网络防御策略提供了新的视角和方法，强调了人工智能和大数据在威胁预警中的关键作用，为保障网络空间安全带来了实用的解决方案。