为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(backprop-agation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radicalbasisfunction)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在

该资源包的执行效果查看地址：https://blog.csdn.net/m0_60387551/article/details/123184049 “地图之家”专栏中的“28.（cesium篇）cesium态势标绘-直线箭头采集”。如下载有问题，可联系博主。 解压密码：cesium

openlayers 态势箭头、进击箭头等

在静态飞行数据的基础上,提出了一种新的动态仿真系统设计方案,通过引入各种实时的不确定因素或可预测数据,利用在仿真过程中接收到的各种态势信息实时修正当前仿真状态,以此来减少静态仿真技术的误差。同时,增加人工调整机制,使其更为全面地模拟未来各种可能的飞行状况,提高空中交通态势仿真的合理性和适应性,为空域管理与规划、空中交通管制和流量管理提供决策支持工具。

态势感知系统对数据信息的快速自主分析能力使其越来越多地应用于作战 指挥控制、智能安防及网络安全等领域。随着信息技术的发展和信息量的爆炸性 增长，构建能够自主挖掘数据信息并对环境态势拥有一定感知能力的态势感知系 统成为一项重要研究课题。态势感知系统的构建要对当前环境中存在的物体目标 进行类别及位置等属性的感知，然后综合各类传感器信息，分析各态势要素的状 态，并对其发展态势做出一定程度的预测估计。在整个态势感知系统中，对态势 要素即物体目标的发现及类别、位置等的分析是实现系统整体功能的基础和关键， 在众多传感器信息中，图像数据中的物体目标形象直观、时效性强、准确度高， 可以作为态势要素感知的主要信息源。但对于图像数据中物体目标的判别分析技 术研究一直以来都未达到实际应用水平，图像数据的复杂性和物体目标的不确定 性是造成技术研究瓶颈的主要原因。在图像目标数据智能识别研究领域，近几年， 深度学习技术的应用取得了突破性进展，引发了计算机视觉领域的革命性变革， 引起了学术界及工业界的广泛关注及研究。本文基于可见光图像数据和雷达图像 数据研究深度学习技术在态势感知系统中的应用，采用的深度神经网络模型为卷 积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），通过实现卷积神经网络模型 和以卷积神经网络为基础的扩展模型，力图解决态势感知系统中针对图像物体目 标识别的精度不足及效率低下问题，为态势感知系统中态势要素感知任务的实现 提供新的思路和解决方法，并为后续深度学习技术在该领域的应用提供参考

标图 标绘 态势图标绘 js JavaScript 此库现提供快速绘制与编辑点、多点、折线、曲线、圆、椭圆、多边形、矩形、聚居区、闭合曲线、直角旗标、三角旗标、曲线旗标、直箭头、斜箭头、燕尾直箭头、燕尾斜箭头、双箭头、曲线箭头、扇形搜寻区、平行搜寻区等32种符号的功能。

复杂的战场电磁环境对于如何有效评估现有电子装备的生存能力及训练电子战装备作战人员提出了严峻考验。介绍了一种战术与技术相融合的思想，采用战术层仿真并结合信号层仿真实现了一种高逼真度的战场电磁环境仿真系统。研究了典型作战场景下目标辐射源的战术与运动行为模型，结合辐射源目标数据库，将辐射源的脉冲描述字通过PCIE高速串行总线实时更新到FPGA板，FPGA采用DDS方案，驱动高速DAC产生不少于20路经过复杂调制的基带雷达信号。该方案已成功应用到某型战场电磁环境仿真系统的设计实现中。

基于大数据的网络安全态势感知解决方案

网络安全威胁态势评估与分析技术研究