《2024工业控制系统网络安全态势白皮书》是一份全面分析和阐释工业控制系统网络安全领域的报告，重点关注工控系统漏洞、联网工控设备、工控蜜罐与威胁情报数据等关键安全要素。白皮书不仅是了解工控系统安全现状的重要资料，也提供了多方位感知工控系统安全态势的视角，为研究工控安全的专业人员提供了宝贵的参考。 报告的第二部分详细列举了2024年工控安全相关的政策法规标准，共有17项，涵盖从铁路关键信息基础设施保护到数据安全合规指引等多个方面。例如，《铁路关键信息基础设施安全保护管理办法》是针对铁路行业信息安全的保护措施，而《工业控制系统网络安全防护指南》则为工业控制系统提供了具体的网络安全防护指导。这些政策法规标准的发布，反映了工业控制系统安全防护的重要性日益上升，也体现了国际社会对于网络安全的高度重视。 报告的第三部分详细记录了2024年发生的一些典型工控安全事件，其中包括美国海军造船厂遭勒索软件攻击泄露近17000人信息和俄罗斯地方电网遭网络攻击导致大规模停电的事件。这些事件不仅提醒了工业控制系统运营者在日常工作中需要加强网络安全防护措施，也暴露了工业控制系统网络安全的脆弱性。 白皮书的发布，展示了工业控制系统网络安全的发展趋势和挑战，同时也为相关政策制定者、安全研究人员以及工控系统运营者提供了行动指南。通过深入分析相关政策法规、典型案例和安全事件，报告旨在提高工控系统的安全防护能力，促进工业控制系统的稳健发展。 白皮书的核心内容为工控系统安全提供了全面的视角，从政策法规的制定到具体的安全事件分析，都强调了安全防护的重要性。对于工控安全领域，这份白皮书不仅是一个参考资料，更是行业发展的风向标，为未来工业控制系统安全态势的改善提供了方向。 此外，白皮书也凸显了威胁情报数据的重要性。通过工控蜜罐收集的威胁情报数据可以有效帮助研究人员和安全专家分析潜在的威胁，从而更好地进行风险评估和防护措施的制定。 白皮书的发布，无疑对工业控制系统网络安全领域有着积极的影响。它不仅促进了公众对工业控制系统安全问题的认识，更为相关从业者提供了实践操作上的指导。通过对工控安全的持续关注和投入，可以有效减少未来潜在的安全风险，保护关键基础设施不受网络攻击的威胁。 随着工业互联网的发展和工业控制系统与互联网技术的深度融合，工控系统的安全问题将更加复杂和严峻。因此，白皮书的内容不仅是针对当前情况的分析，也是对未来工控安全挑战的预警和应对策略的探讨。这份报告对于工业控制系统安全领域有着长远的意义，是推动该领域健康发展的关键文献。

基于OSGEarth的三维仿真与态势管理软件系统源码开发，包含轨迹模拟与可视化火力功能，支持多维操控与特效处理,基于OSGEarth的三维仿真与态势软件系统源代码：新建、编辑方案，导入数据，特效控制，测量分析，视角操作，态势编成与运动，火力参数设置等功能,基于osgearth开发的三维仿真与态势软件系统源代码。 功能如下： 1.新建方案、打开方案、保存方案； 2.导入影像、高程、矢量、模型数据； 3.灯光控制、雨、雪、雾特效； 4.通视分析、距离测量、面积测量、高度测量等； 5.放大、缩小、俯视、仰视、正射、平射、小地图、指北针、经纬网、坐标系显示； 6.态势编成：编队管理、实体管理、视点管理。 模型挂接、位置变、旋转变、缩放变、显示包围盒 球、显示坐标轴、应用局部光源、显示文本； 7.态势想定之运动：显示轨迹、显示尾迹、地形跟随、采集 编辑运动路径、预览路径动画、设置起止时间、设置轨迹插值； 8.态势想定之火力：添加弹药、飞行时间、威力参数、弹药类别、打击目标； 9.态势想定之电磁：添加电磁符号（球状、圆锥状、金字塔状、扇面状、雷达）、触发时间、持续时间，并修改各自属性； 10.态势

三维战场态势显示标绘技术是军事信息可视化的重要组成部分，它依托现代图形学、计算机视觉、三维图形引擎等技术，实现了对战场情况的实时三维显示与分析。本文介绍了在OSG（OpenSceneGraph）和Qt框架下，通过优化线程模式和基于帧缓冲对象（FBO）的离屏渲染到纹理技术，提高了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互性能。文章首先总结了战场态势信息的基本概念，并分析了显示和标绘的军事需求以及OSG/Qt架构。在此基础上，设计并测试了三维战场态势显示与标绘软件模块，验证了解决方案和关键技术的标绘效率与人机交互性。 OSG是一个开源的高性能的3D图形工具包，被广泛用于虚拟现实、仿真、游戏等领域。OSG的图形渲染能力强大，通过场景图来组织和管理大量的3D模型，非常适合于实现复杂的三维战场环境。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛应用于桌面和嵌入式系统软件开发。OSG与Qt的结合，一方面可以利用OSG渲染三维图形，另一方面可以利用Qt开发用户界面和进行人机交互。 在文章中提到的优化线程模式，主要是针对OSG/Qt框架的性能优化。线程模式优化通常涉及到图形渲染流程的线程管理，包括渲染线程与主线程之间的任务分配，以及各个线程的工作负载平衡，确保资源的高效利用和程序的稳定运行。 帧缓冲对象（FrameBufferObject，简称FBO）是OpenGL中的一个扩展功能，它允许创建离屏的帧缓冲区，然后将渲染的图形内容输出到一个或多个纹理中。在三维战场态势显示标绘中，利用FBO进行离屏渲染到纹理技术，可以把渲染的结果作为纹理使用，避免了频繁的上下文切换和资源加载，从而优化了渲染流程。 本文还提出了基于FBO的离屏渲染到纹理技术的军事标准符号显示生成算法。该算法通过三维映射显示军事标准符号，可以在三维虚拟环境中准确地展示各种军事单位、地标等信息。在算法实现中，涉及到坐标映射的计算，其中包含矩阵变换等数学模型，确保军事标准符号在三维空间的准确性和实时性。 文章中还提到了一些关键技术的测试和验证。通过测试，验证了所提出的解决方案和关键技术在实际应用中的标绘效率和人机交互性。这包括了软件模块的设计，以及在实际军事模拟和训练中的表现，确保了技术方案的实用性和先进性。 文中还介绍了相关的软件开发环境和运行环境，包括但不限于Windows、Mac OS X、UNIX、Linux系统平台，以及OpenSceneGraph和Qt的版本信息。这说明了该技术具有良好的跨平台特性，能够适应各种不同的操作系统和开发需求。 三维战场态势显示标绘技术通过在OSG/Qt框架下对线程模式进行优化，并采用基于帧缓冲对象的离屏渲染到纹理技术，有效提升了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互体验。该技术的研究和应用对于现代军事指挥控制、态势分析和决策支持具有重要意义。

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

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