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目录
一、选题的背景和意义
二、研究的基本内容和拟解决的主要问题
（一)系统开发模块
（二）拟解决的主要问题
（三)研究方法及措施
1.方法
2.措施
三、参考文献
一、选题的背景和意义
随着网络攻击的日益复杂化和多样化，网络态势感知系统已成为应对网络威胁的关键工具。早期研究侧重于数据采集和分析，以提供全局网络安全态势。近年来，大数据技术和人工智能的快速发展为态势感知系统带来了新的机遇。多源数据的融合成为提升威胁预测与响应能力的关键。同时，Python编程语言和Flask框架因其高效性、灵活性以及强大的生态支持，在开发轻量级可视化态势感知系统中得到广泛应用。
本课题旨在开发并实现一个基于Flask的态势感知系统，旨在提高数据处理效率和实时性，通过图形化方式直观呈现网络威胁信息。该系统将注重可视化效果，提升用户的分析效率和实时决策能力。同时，系统将具备良好的扩展性，便于后续功能拓展和升级。
二、研究的基本内容和拟解决的主要问题
（一)系统开发模块
1.数据采集与处理模块：对不同的数据采集方式进行比较，选择合适的工具进行网络流量和多源数据的采集。
2.威胁检测与分析模块：利用数据分析、机器学习和实时监控等技术，快速识别和响应安全威胁，并预测潜在攻击，以保护网络系统免受损害。
3.可视化展示模块：将复杂的数据和分析结果通过图形、图表等方式进行直观展示，便于管理员快速理解当前的安全态势。
（二）拟解决的主要问题
1.实时数据处理效率低：传统态势感知系统在面对海量数据时，存在处理效率低、无法实时反馈的问题。本研究将通过优化数据采集与处理流程，提升系统的实时性。
2.威胁预测精度不足：复杂的网络攻击场景难以预测。需要提升系统在多层次攻击场景下的预测精度。
（三)研究方法及措施
1.方法
基于Flask框架设计前后端分离的轻量化系统架构。后端采用Python编程语言进行开发，负责数据处理与分析，前端使用JavaScript框架React来构建用户界面，使用Echarts数据可视化库，将检测结果进行可视化处理。
2.措施
1.威胁检测模型的训练：采用Python的scikit-learn库来实现，构建SVM模型，对网络威胁进行检测。
2.可视化展示：使用Echarts库，将检测结果进行可视化处理，展示实时网络安全态势。
3.系统集成与测试：系统的前后端通过Flask框架进行集成，提供简单易用的界面和交互功能。
安全措施：使用Python的logging库来记录系统运行时的关键信息，包括用户操作、系统异常和安全事件，确保系统运行状态的全程可追溯。
三、参考文献
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