大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！

一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大逗衡岁数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。

相关参考（摘录网上）：

1 引言

随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。

网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。

2 网络安全态势相关概念

2.1 网络态势感知

态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。

所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。

网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是在大规模网络环境中， 对能够引起网络态势发拦谈生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势。

态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。

2.2 网络安全态势感知

网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击山睁来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。

3 网络安全态势感知相关技术

对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。

3.1 数据融合技术

由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。

3.2 数据挖掘技术

网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。

3.3 特征提取技术

网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。

3.4 态势预测技术

网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。

3.5 可视化技术

网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。

4 基于多源日志的网络安全态势感知

随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。

4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取

基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。

基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态

势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。

4.2 利用大数据进行多源日志分析处理

基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？

大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。

关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。

融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。

态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。

5 结语

为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。

无人机关键技术有哪些

众所周知，态势感知的“前世”是应用在军事领域的。而时至今日，态势感知却已然是网络安全的基本和基础性工作，是在实现安全态势“理解”和“预测”之前的重要阶段。

现阶段，为应对网络唤瞎安全挑战，弥补传统防御手段的不足，大多企业都在逐步构建一套网络安全分析及管控平台，用以整合企业信息安全的事件响应、技术平台、管理流程，实现总部、分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全策略的合规检查以及安全态势的统一展示，将信息安全管理和技术进行有机结合，完善提升企业的的信息安全保障体系 。

本次我们挑选的产品是来自南京聚铭网络的安全态势感知与管控平台。据悉，该平台是由聚铭网络自主开发的基于大数据技术的安全态势感知与管控平台，可以统一采集各类结构化和非结构化的数据，包括各类设备、应用日志以及网络流量和各种脆弱性，通过实时分析、离线分析、关联分析斗举、统计分析、机器学习、规则库、专家经验库以及强大的安全情报源碰撞进行多方位风险分析。

现在，就让我们具体操作体验下，一探究竟。

平台概览

首先，我们通过账号信息登录进入这款产品的界面。

我们可以看到，在这款产品的首页界面上左边是一个整体安全态势感知概览模块，然后是从南北向东西向三个方向的 威胁和风险访问的大屏展现，还有脆弱性、违规行为的态势展现大屏。中间还有一个动态3D的全球威胁态势感知，动态展现全球 的情况，画面看上去十分有科技感。

整体环顾下来，产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了，内容上基本体现了安全的整体情况，画面上所罗列的功能也很全面，符合市场上各企业对于态感产品的需求，产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。整体环顾下来，产品的界面给我们的感觉就是风格比较简约明了，内容上基本体现了安全的整体情况，画面上所罗列的功能也很全面，符合市场上各企业对于态感产品的需求，产品放在企业的安全监控大屏上将会有很好的视觉效果。

数据采集

首先我们来看下数据采集情况，目前我们的采集数据量大概每秒有近6000条数据，算下来一天就会有5亿条的数据量，还是挺恐怖的。从界面操作查询来看，感觉也非常流畅，没有感觉到卡顿不适的现象，这个在做溯源查询的时候就会非常空链碧方便了。另外，这个产品采集数据的兼容能力也是比较亮眼，能支持近500种类型第三方设备日志的接入和处理，这点相当不错。

现在我们可以看到采集的数据都在这里，看起来的确如同之前对厂家的了解一样，他们这款态感产品的数据采集能力相对其他平台而言，在采集的广度和深度上更为全面一些，一般我们接触的此类产品主要是通过流量维度来进行分析，很少有能有同时内置流量、日志、漏洞扫描和配置合规检测能力的，这一点确实是在我们接触的同类产品中很少见，值得夸赞一番，说明这家厂商至少在态势感知这一块考虑的点是相当全面的。

接下来我们就看看，对于采集到的这么多类型的数据，这款态感产品又分析的怎么样，能不能实现精准的分析呢？

风险分析

从失陷分析维度的场景来看，通过查看分析的过程和数据情况，对服务器日志、安全设备日志、流量分析等数据综合分析的结果，展现了设备整个安全生命周期的过程，另外也从漏扫维度佐证了此问题的发现。

我们可以看到，产品呈现的分析的结果还是比较准确全面的，充分利用了现有安全建设的资源，又结合了产品本身的分析能力和威胁情报能力，较全面展现了企业和设备风险情况。从这一点看来，这款由聚铭网络厂商打造的态感产品，是完全可以符合企业态势感知建设需求的。

今天，我们对于这款态感产品的测试也就先到这里，除了采集和分析能力外，其他的合规审计、基线检查等功能就不再一一介绍。

总结

总体上来讲，这款态势感知与管控平台是完全可以满足企业对于态感平台建设的基本需求的。这款态感产品能完成网络安全分析及管控平台框架的搭建，对总部、分支、专业安全系统重要数据进行接入，实现总部-分支范围内安全风险的集中监控、安全事件的集中处置、安全态势的统一展示，而且不用再做任何额外的开发。

值得一提的是，根据我们对厂商的侧面了解，他们使用的是“腾讯+聚铭”的双情报库模式，在各类威胁检测方面非常全面精准，这一点也在我们本次评测中和其他同类产品对比测试中也得到了验证。

另外，不足的地方可能就是在产品界面操作上引导性还有改进空间，产品经理请拿小本本记下来。

综合而言，这款产品无论是在日志、流量等数据采集方面的广度和深度，还是分析能力以及和情报库的结合等方面的核心能力上，在我们以往测评产品中都可以算是相当突出的。

以上就是本次评测的所有内容，仅供业界同仁参考，今天的内容就到这里，更多安全产品体验我们后期再见。

防疫态势感知平台是什么意思

无人机关键技术有哪些

无人机在气动力设计要求、设计理念方面与有人机存在较大差别。有人机气动设计通常以航程、速度作为优先优化目标，然而无人机通常以航时作为优先优化目标。那么，下面是由我为大家分享无人机关键技术知坦正识，欢迎大家阅读浏览。

1 能源与动力技术

无人机采用的推进系统形式要比有人飞机多，采用的能源与动力类型各异，包括：传统的小型涡扇发动机、小型涡喷发动机、小型涡桨发动机、活塞发动机、转子发动机以及电池组、太阳能电池、燃料电池、超燃冲压发动机、定向能及核同位素等。

不同用途的无人机对动力装置的要求不同，但都希望动力装置燃油经济性好、重量轻、体积小、可靠性高、成本低、使用维修方便。从经济因素、可靠性等方面考虑，现阶段无人机均采用技术成熟的活塞、涡扇、涡喷、涡桨发动机或在这些发动机基础上进行适应性改进。活塞式发动机适合于低空低速中小型、长航时无人机涡扇、涡桨发动机适合于高空长航时无人机以及无人作战机，这类发动机油耗低，发动机尺寸、重量和推力能与无人机达到较好的匹配涡喷发动机适合于低成本、短寿命、高机动的靶机或自杀攻击类无人机。

察信销从长远发展来看，单纯对现有发动机进行改型并不能完全满足无人机对飞行速度、高速、续航性能等指标的要求，开发适合于无人机使用的发动机十分必要，尤其是中小推力的大涵道比、小尺寸核心机的涡扇发动机，这类发动机将是未来无人机动力装置发展的重点。此外，开展太阳能、燃料电池、液氢燃料系统等新型能源的应用研究，可为无人机提供更高效的动力源。

2 无人机平台技术

(1)高效气动力技术。

无人机在气动力设计要求、设计理念方面与有人机存在较大差别。有人机气动设计通常以航程、速度作为优先优化目标，然而无人机通常以航时作为优先优化目标。无人机尺寸小、速度低，存在低雷诺数条件下的高升力、高升阻比、高续航因子设计要求。高效气动力技术是提高无人机性能的重要技术途径。

(2)隐身技术。

提高无人机的生存能力的关键就是降低其可探测性。随着材料、电磁学、热力学、空气动力学等学科的不断发展，越来越多的新技术也将应用于无人机的隐身设计中，具体包括以下几个方面。

外形隐身技术。采用翼身高度融合的无尾飞翼布局、内埋式进气道、二维喷管等设计技术可有效降低雷达反射面积和红外特征，提高无人机的隐身能力。

等离子体隐身技术。理论和试验研究表明，等离子体技术是隐身技术发展的新方向之一，飞行器上安装的等离子发生器所产生的等离子体能对飞行器关键部位进行遮挡，并对雷达照射进行吸收，从而实现飞行隐身。目前，这项技术在研究中暴露出了很多问题，仍有待解决。

主动隐身技术。主动隐身技术是根据照射到飞行器上的电磁波频率、入射方向等，利用机载有源射频发射装置主动地发射与散射回波相位相反、幅度一致的电磁波，实现与散射回波的对消。目前，主动隐身技术尚处于理论与试验研究阶段，但随着隐身技术的发展，特别是飞行器近场散射特性技术、ESM(电子支援措施) 等技术的发展，主动有源对消隐身技术必将成为未来发展的重点。

(3)气动弹性技术。为追求长航时性能，无人机通常采用大展弦比布局以尽可能提高升阻比(如一些无人机展弦比达到30以)，采用轻量化机体结构降低飞行重量。但大展弦比布局、轻量化结构与机体强度和刚度要求会产生突出矛盾。

(4)气动载荷设计技术。滞空型无人机一般飞行速度较低、翼载小、升力大，对于同样强度的阵风，无人机阵风载荷比有人机大得多。无人机结构强度一般需要将阵风载荷作为主要的设计工况，而阵风载荷大小决定了无人机结构设计的强度。如果以现有轻型飞机、通用飞机的强度设计标准进行无人机载荷设计，无人机结构将付出很大的代价。以轻量化结构为目标，综败游合无人机气动力特性、无人机飞行控制操纵方式、无人机设计寿命等因素开展无人机气动载荷设计技术是提高无人机综合性能的重要技术途径。

(5)复合材料结构技术。无人机以复合材料结构为主，不同类型的无人机对复合材料结构有不同的要求，如大型无人机主要对大尺寸、全复材结构有较高要求，而小型无人机对复合材料结构的要求是低成本、快速加工制造、快速修复等。

3 自主控制技术

根据无人机自主控制的定义和内涵，无人机自主控制的关键技术应该包括态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术以及执行任务技术4个方面。

(1)态势感知技术。

实现无人机自主控制必须不断发展态势感知技术，通过各种信息获取设备自主地对任务环境进行建模，包括对三维环境特征的提取、目标的识别、态势的评估等。

(2)规划与协同技术。

规划与协同技术涉及两个方面的技术：路径规划和协同控制。这两个方面相互依托，互相联系。

无人机路径规划与重规划能力是无人机自主控制系统必须具有的，即系统可以根据探测到的态势变化，实时或近实时地规划、修改系统的任务路径，自动生成完成任务的可行飞行轨迹。自主飞行无人机典型的规划问题是如何有效、经济地避开威胁，防止碰撞，完成任务目标。

未来无人机的'工作模式包括无人机单机行动和多机编队协同，协同控制技术主要包括：优化编队的任务航线、轨迹的规划和跟踪、编队中不同无人机间相互的协调，在兼顾环境不确定性及自身故障和损伤的情况下实现重构控制和故障管理等。

(3)自主决策技术。

对于复杂环境下工作的无人机，必然要求具有较强的自主决策能力，以适应未来的需要。自主决策技术需要解决的主要问题包括：任务设定、编队中不同无人机协调工作、机群的使命分解等。

(4)执行任务技术。

无人机自主控制发展的最终目的是使它对环境和任务的变化具有快速的反应能力。无人机自主控制应该具有开放的平台结构，并面向任务、面向效能包含最大的可拓展性。先进的无人机自主控制应当提供编队飞行、多机协同执行任务的能力。

4 网络化通信技术

目前的无人机系统作为相对独立的系统只在局域使用，未来的战场在同一空域将充斥着各种功能、各种类型的无人机与战斗机、直升机。无人机之间、无人机与有人机之间、无人机与地面作战系统必须进行有机协调，使无人机都成为“全球信息栅格”的一个节点，实现无人机与其他无人机或指挥控制系统之间的互联、互通、互操作。

针对无人机集群作战、协同作战以及网络化作战的应用需求，应突破无线宽带分布式动态多址接入、实时鲁棒的宽带传输、数据链网络顽存等关键技术，构建无人机集群数据链自适应网络体系，为实现实时、宽带、安全的无人机集群数据链提供技术支撑。

针对无人机宽带网络多跳中继动态变化、节点容量受限问题，需要将网络编码技术与路由技术相结合，通过选择编码机会最大的路径进行传输、优化基于网络编码的节点接入策略、多跳网络节点间信息交换传输策略，在不增加时延的情况下提高网络吞吐量，实现网络的大容量传输。

5 多任务载荷一体化、平台/任务载荷一体化技术

有效载荷是无人机执行侦察、监视、电子对抗、打击、战效评估任务的关键因素，应用于无人机的有效载荷包括通用传感器(光电、雷达、信号、气象、生化)、武器、货物( 传单、补给品)等。无人机系统作战效能不仅仅对任务载荷本身性能有较高的要求，而且必须满足无人机尺寸、重量、功耗、隐身等装机要素约束以及成本要求。随着电子、通信、计算机等技术的进步，无人机的传感器技术发展主要表现在以下几个方面。

多光谱/超光谱探测技术。该技术可探测可见光和红外区域的几十个甚至几百个频段，它利用检测低反差目标的杂波抑制和光谱识别可以降低误判率，极大提高了目标识别和探测的准确性，常用于探测隐蔽或普通伪装的目标。

先进的合成孔径雷达技术。相对于光电/红外探测系统，合成孔径雷达能在夜间以及能见度低的恶劣天气条件下工作，以高分辨率进行大范围成像侦察，但其设备重量和功耗均较大，只适合于大型无人机装载使用。随着轻型天线和紧凑信号处理装置等技术的进步，合成孔径雷达有向小型化发展的趋势，并可装备于中小型的战术无人机。

激光雷达技术。激光雷达具有分辨率高、隐蔽性好、低空探测性能好、体积小、重量轻等显著优势，不但可以探测“树下目标”，还可以对目标进行分类，为指挥人员提供精确的目标信息。将激光雷达技术与无人机相结合，必将发挥更大的作用。然而当遇到大雨、浓雾、浓烟等恶劣天气时，激光衰减急剧加大，而且大气环流还会导致激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。

是软件和智能硬件相结合。态势感知SituationAwareness，SA是可视化威胁检测和分析的平台。态势感知能够败槐检测出超过20大类的云上安全风险，包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控滚枯宴制等大银。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全攻击态势。

以上就是关于态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！