信息化网络化快速发展的今天,互联网的使用越来越频繁。同时,网络安全状况不容乐观,网络诈骗、网页篡改、后门植入等网络事件时有发生。网络安全态势感知对于个人财产安全和国家安全来讲,都有着现实且重要的意义。网络安全态势感知一般分为态势要素提取、态势理解与态势预测三个阶段。态势要素的提取是态势感知的首要环节,要素来源的好坏关系着态势理解预测的优劣。本文从网络数据流的角度开展态势要素提取技术的研究,主要研究内容分为两个方面:基于软件定义网络(SDN)蜜网的感知要素提取系统设计与实现;基于主动探测的No SQL数据库感知要素提取系统设计与实现。1、基于软件定义网络(SDN)蜜网的感知要素提取系统设计与实现。本系统在设计上以DPDK、Open v Switch(OVS)、Docker容器技术为基础,主要实现了三个功能:探测消息的应答、利用OVS和Docker容器快速部署的特性实现蜜网的实时生成、攻击数据流的实时存储统计。论文的核心工作在于:提出对网络攻击者基于ARP及PING协议的信息应答欺骗机制,诱使攻击者对蜜网中的蜜罐采取进一步攻击行动;针对全流量数据包存储问题,提出并实现了一种基于环形队列的快速数据存储方法,避免了大流量攻击条件下因存储速度跟不上而导致数据丢包情况的发生;提出并实现了一种数据库快速查询读写的缓存方法,通过减少数据库缓存失效的方式提升了数据库存储性能。论文最后以一个SSH攻击的实际抓包例子验证了本文设计系统的有效性。2、基于主动探测的NoSQL数据库感知要素提取系统设计与实现。论文首先针对当前流行的几种No SQL数据库Mongo DB、Redis、Memcached、Elastic进行抓包分析默认安装情况下存在的漏洞风险,并对Memcached数据库存在的DDOS放大攻击进行相应的验证研究。结合Shodan官网上可探测的No SQL数据库进行实验分析,得出No SQL数据库默认安装下安全风险高的结论。接着,论文以Elastic为例对存在风险的No SQL数据库作进一步研究,设计并实现了Elastic风险感知系统。论文详细介绍了风险感知系统的总体设计思想、多线程模块的实现、IP探测的方法流程、敏感数据检测算法的实现等。实验结果表明本文提出的敏感数据检测算法准确率在96%以上。然后以Shodan官网可探测的Elastic数据库为实验来源进行了该风险感知系统的功能测试,测试结果说明了系统的有效性。论文最后针对No SQL数据库默认安装情况下存在的风险提出了相应的防范对策。