摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益突出，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)手段已難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊。本文針對(duì)法院訴訟服務(wù)中心面臨的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)方法。該方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，快速識(shí)別潛在的安全威脅，并通過(guò)自動(dòng)化手段實(shí)現(xiàn)安全事件的實(shí)時(shí)響應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提升法院網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力，為維護(hù)司法系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全提供有力保障。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全；大數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)

引言

法院訴訟服務(wù)中心承擔(dān)著案件受理、立案、送達(dá)、檔案管理等重要工作，大量涉案信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸和存儲(chǔ)。然而，網(wǎng)絡(luò)空間日益復(fù)雜的安全形勢(shì)給法院網(wǎng)絡(luò)安全帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可能利用各種手段竊取或破壞案件信息，給司法工作造成重大損失。因此，法院亟須引入先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)。本文提出運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)增強(qiáng)法院網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)能力，可為法院網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)提供新思路。

1. 法院訴訟服務(wù)中心網(wǎng)絡(luò)安全面臨的挑戰(zhàn)

1.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊手段日益復(fù)雜，傳統(tǒng)安全防護(hù)難以為繼

當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)攻擊者利用各種新技術(shù)不斷創(chuàng)新攻擊手段，網(wǎng)絡(luò)攻擊呈現(xiàn)自動(dòng)化、智能化、隱蔽化的特點(diǎn)。零日漏洞、APT攻擊、供應(yīng)鏈攻擊等層出不窮，傳統(tǒng)的以防火墻、入侵檢測(cè)為主的被動(dòng)防御手段已難以有效應(yīng)對(duì)[1]。攻防不對(duì)等加劇，單純依靠堡壘式防護(hù)思路無(wú)法從根本上解決問(wèn)題，亟須引入大數(shù)據(jù)分析、人工智能等前沿技術(shù)，通過(guò)對(duì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和快速響應(yīng)，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的整體效能，維護(hù)法院業(yè)務(wù)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

1.2 訴訟服務(wù)面臨的特殊網(wǎng)絡(luò)安全需求

相較于其他行業(yè)，法院訴訟服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)安全方面有其特殊性。訴訟服務(wù)涉及大量敏感信息，如當(dāng)事人隱私、商業(yè)秘密等，對(duì)信息的保密性和完整性要求極高。同時(shí)，網(wǎng)上辦案、在線調(diào)解、電子送達(dá)等新型訴訟服務(wù)不斷推出，使得被攻擊面進(jìn)一步擴(kuò)大。由于案件信息的時(shí)效性，對(duì)安全事件的發(fā)現(xiàn)和處置反應(yīng)速度也提出了更高要求。法院信息系統(tǒng)與公安、檢察院等部門有大量數(shù)據(jù)交換，須統(tǒng)籌考慮外聯(lián)單位的接口安全。因此，需要在全面評(píng)估法院業(yè)務(wù)場(chǎng)景的基礎(chǔ)上，量身定制符合行業(yè)特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案。

2. 基于大數(shù)據(jù)分析的安全事件檢測(cè)與響應(yīng)方法

2.1 網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)的基礎(chǔ)是全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。需要采集多源異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備日志、主機(jī)審計(jì)日志、安全設(shè)備告警信息、業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行日志等，形成網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)集。由于這些數(shù)據(jù)種類繁多，格式各異，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理流程如圖1所示。主要處理步驟包括：首先，在獲取新數(shù)據(jù)后完成數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗。其次，進(jìn)入數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)規(guī)約過(guò)程涉及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維或簡(jiǎn)化處理，以減少數(shù)據(jù)量、提高計(jì)算效率，并保留對(duì)分析至關(guān)重要的關(guān)鍵信息。最后，是數(shù)據(jù)分析階段，這是整個(gè)流程的核心，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可能會(huì)觸發(fā)新的數(shù)據(jù)獲取或預(yù)處理需求，形成一個(gè)循環(huán)迭代的過(guò)程。對(duì)于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，在通常的數(shù)據(jù)處理流程中，可能更多被視為數(shù)據(jù)預(yù)處理或規(guī)約過(guò)程中的一部分，用于調(diào)整數(shù)據(jù)的格式或類型，以適應(yīng)特定的分析需求[2]。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)可用于模型訓(xùn)練和分析挖掘。同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)具有機(jī)密性，需要采取數(shù)據(jù)脫敏、訪問(wèn)控制、加密傳輸?shù)却胧_保數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)、處理、使用各環(huán)節(jié)的安全性，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法在安全事件檢測(cè)中的應(yīng)用

在海量的網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)安全事件，需要借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于異常檢測(cè)，通過(guò)學(xué)習(xí)正常行為模式，識(shí)別出異常行為；有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可用于多分類，將安全事件劃分為不同類型；深度學(xué)習(xí)算法可提取數(shù)據(jù)高層特征，檢測(cè)出未知安全事件。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：支持向量機(jī)（SVM），用于事件分類；K-均值聚類，用于異常點(diǎn)檢測(cè)；隱馬爾可夫模型（HMM），用于時(shí)序數(shù)據(jù)建模；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），用于提取網(wǎng)絡(luò)流量的空間特征和時(shí)間特征。在實(shí)際應(yīng)用中，須結(jié)合法院業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的算法，并引入威脅情報(bào)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)，提高檢測(cè)精準(zhǔn)度[3]。針對(duì)未知安全事件，可采用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，引入人工經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。

2.3 檢測(cè)結(jié)果可視化呈現(xiàn)與輔助決策

網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)的結(jié)果需要直觀地呈現(xiàn)給安全運(yùn)維人員，便于理解和決策，這就要求對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行可視化處理?？衫脠D形圖表等可視化元素，生動(dòng)展示事件的類型、數(shù)量、趨勢(shì)、來(lái)源等統(tǒng)計(jì)信息；可結(jié)合法院網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唾Y產(chǎn)分布情況，直觀展示事件在網(wǎng)絡(luò)中的分布和影響范圍。安全事件可視化不僅要突出顯示事件本身的特征，還要揭示不同事件、攻擊階段之間的內(nèi)在聯(lián)系[4]，同時(shí)須提供交互式操作功能，允許用戶按不同維度對(duì)事件進(jìn)行篩選和聚合?；跈z測(cè)結(jié)果可視化，輔以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，形成對(duì)安全事件的分析報(bào)告，預(yù)判事件的發(fā)展趨勢(shì)，給出處置建議，為安全管理決策提供參考。

2.4 自動(dòng)化安全響應(yīng)機(jī)制

安全事件的響應(yīng)處置往往具有很強(qiáng)的時(shí)效性要求。傳統(tǒng)的人工處置模式難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模、高頻次的安全事件。因此，需要引入自動(dòng)化安全響應(yīng)機(jī)制，減少事件處置的時(shí)間，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)化響應(yīng)可基于預(yù)定義的安全策略，針對(duì)不同級(jí)別的安全事件，觸發(fā)相應(yīng)的處置動(dòng)作，如阻斷惡意流量、隔離失陷主機(jī)、修改防火墻規(guī)則、下發(fā)病毒庫(kù)更新等[5]。在復(fù)雜場(chǎng)景下，還可通過(guò)編排多個(gè)響應(yīng)動(dòng)作形成響應(yīng)工作流，實(shí)現(xiàn)事件響應(yīng)流程自動(dòng)化。自動(dòng)化響應(yīng)機(jī)制的關(guān)鍵是構(gòu)建完備的安全策略知識(shí)庫(kù)和響應(yīng)動(dòng)作庫(kù)，并形成策略推薦機(jī)制，增強(qiáng)響應(yīng)的針對(duì)性和有效性。在引入自動(dòng)化響應(yīng)的同時(shí)，還應(yīng)預(yù)留人工干預(yù)的接口，在必要時(shí)允許人工介入事件處置過(guò)程，糾正可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤動(dòng)作。

3. 方法實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)評(píng)估

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，需要兼顧數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、展示等多個(gè)方面。系統(tǒng)采用分層架構(gòu)，自底向上依次為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)展示層。

數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)多源異構(gòu)安全數(shù)據(jù)的采集，通過(guò)部署采集探針，接入網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、安全設(shè)備、主機(jī)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源，為確保傳輸安全，與數(shù)據(jù)源之間應(yīng)建立加密通道。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)和計(jì)算結(jié)果的存儲(chǔ)，采用分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase等，既滿足大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)需求，又保證數(shù)據(jù)高可用和可擴(kuò)展。數(shù)據(jù)處理層是系統(tǒng)的核心，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)、安全事件分析引擎等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的ETL處理、特征工程、模型訓(xùn)練以及推理、安全事件分析等核心功能。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層是面向安全管理業(yè)務(wù)的，將數(shù)據(jù)處理的結(jié)果應(yīng)用到具體場(chǎng)景，形成面向不同業(yè)務(wù)目標(biāo)的功能模塊，如安全態(tài)勢(shì)感知、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、事件管理、響應(yīng)編排等。數(shù)據(jù)展示層面向不同類型的用戶，通過(guò)WEB、客戶端等方式提供人機(jī)交互界面，以可視化圖形、告警推送等形式將檢測(cè)結(jié)果、分析報(bào)告等及時(shí)、直觀地呈現(xiàn)給用戶。系統(tǒng)還應(yīng)考慮接口安全、身份認(rèn)證、權(quán)限管理等非功能性需求。系統(tǒng)各組件間應(yīng)采用標(biāo)準(zhǔn)化接口，如REST API，便于擴(kuò)展和集成；應(yīng)提供統(tǒng)一身份認(rèn)證功能，并嚴(yán)格基于角色的權(quán)限管控；應(yīng)具備較強(qiáng)的容錯(cuò)、故障恢復(fù)能力，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)做冗余設(shè)計(jì)，避免單點(diǎn)故障；應(yīng)考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，各層級(jí)均可平滑擴(kuò)容。

3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

為驗(yàn)證方法的有效性，須搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)環(huán)境應(yīng)盡可能模擬法院真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，包括核心網(wǎng)、辦公網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等區(qū)域，部署在虛擬化平臺(tái)上，以資源池的方式提供計(jì)算、存儲(chǔ)資源。在核心網(wǎng)區(qū)域模擬法院業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括案件管理系統(tǒng)、電子卷宗系統(tǒng)、在線調(diào)解系統(tǒng)等，部署在Windows、Linux操作系統(tǒng)上。在辦公網(wǎng)區(qū)域模擬普通辦公電腦，裝有常見的辦公軟件和法院專用軟件。互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域通過(guò)Web防火墻、反向代理與內(nèi)網(wǎng)連接。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)配置防火墻、路由器、交換機(jī)等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)備。

在此基礎(chǔ)上，部署安全事件檢測(cè)與響應(yīng)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集層通過(guò)旁路部署流量采集器，鏡像核心交換機(jī)流量，同時(shí)通過(guò)Syslog、Winlog等方式采集各系統(tǒng)、設(shè)備的日志，利用XML、JSON等格式規(guī)范日志數(shù)據(jù)并傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)層。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層搭建Hadoop集群，由若干節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配置多塊硬盤，利用HDFS實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)處理層利用Spark、Storm等大數(shù)據(jù)處理框架，搭建數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和事件分析模塊，開發(fā)相應(yīng)的處理程序。搭建Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)信息如表1所示。利用Kafka搭建消息隊(duì)列，實(shí)現(xiàn)各處理模塊間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)應(yīng)用層開發(fā)相應(yīng)功能模塊，通過(guò)調(diào)用數(shù)據(jù)處理層API獲取結(jié)果數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)展示層采用B/S架構(gòu)，搭建WEB服務(wù)器，利用D3等可視化庫(kù)開發(fā)展示界面。

搭建完成后，對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行攻防測(cè)試，利用常見的攻擊工具和漏洞，模擬對(duì)法院網(wǎng)絡(luò)的滲透。通過(guò)收集攻防過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，形成訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，用于后續(xù)的檢測(cè)模型訓(xùn)練和測(cè)試。

3.3 檢測(cè)模型訓(xùn)練與測(cè)試

利用實(shí)驗(yàn)環(huán)境采集的數(shù)據(jù)，對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、歸一化、特征選擇等操作，形成適合算法輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)涵蓋正常流量和已知攻擊流量，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。考慮到數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題，可采用過(guò)采樣、欠采樣等技術(shù)進(jìn)行平衡。利用TF-IDF、Word2Vec等技術(shù)提取文本特征。將各維度特征歸一化處理，消除量綱影響。在此基礎(chǔ)上，選擇適合場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、決策樹、SVM、隨機(jī)森林、XGBoost、LSTM等，進(jìn)行模型訓(xùn)練。以事件類型為分類目標(biāo)，采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)模式。利用網(wǎng)格搜索、交叉驗(yàn)證等方法優(yōu)化超參數(shù)。針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)，可采用滑動(dòng)窗口方式進(jìn)行樣本構(gòu)建。為提升性能，可采用集成學(xué)習(xí)方法，將多個(gè)模型的輸出進(jìn)行融合。

模型訓(xùn)練完成后，利用獨(dú)立的測(cè)試集進(jìn)行效果評(píng)估。以精確率、召回率、F1值、ROC曲線、AUC值等指標(biāo)，評(píng)價(jià)模型的分類效果。通過(guò)設(shè)置不同的閾值，評(píng)估模型在不同安全級(jí)別下的檢測(cè)性能。對(duì)于誤報(bào)、漏報(bào)情況，深入分析原因，必要時(shí)補(bǔ)充訓(xùn)練樣本，迭代優(yōu)化模型。為了增強(qiáng)模型的泛化能力，可采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等方法。模型測(cè)試合格后，固化為標(biāo)準(zhǔn)化模型包，導(dǎo)入到安全事件檢測(cè)引擎中。編寫調(diào)用代碼，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的輸入，分類結(jié)果的輸出如表2所示。將模型的輸出與威脅情報(bào)、資產(chǎn)信息等關(guān)聯(lián)，判斷事件的威脅等級(jí)。最后將檢測(cè)結(jié)果推送到安全事件管理模塊，觸發(fā)預(yù)定義的響應(yīng)動(dòng)作。

3.4 響應(yīng)機(jī)制有效性驗(yàn)證

對(duì)自動(dòng)化響應(yīng)機(jī)制的有效性驗(yàn)證包括響應(yīng)動(dòng)作有效性和響應(yīng)流程可靠性兩方面。通過(guò)實(shí)驗(yàn)環(huán)境中的攻防演練，評(píng)估不同安全事件下響應(yīng)動(dòng)作的阻斷效果，考察響應(yīng)流程執(zhí)行情況，優(yōu)化響應(yīng)策略和流程。構(gòu)建完備的安全知識(shí)庫(kù)是關(guān)鍵，通過(guò)攻防實(shí)踐不斷完善。要兼顧響應(yīng)的精細(xì)化和人工干預(yù)，形成人機(jī)協(xié)同的智能安全防護(hù)模式，顯著提升事件處置效率。

4. 方法應(yīng)用建議與展望

4.1 在法院訴訟服務(wù)中心的應(yīng)用部署建議

在法院訴訟服務(wù)中心部署基于大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)方法，需要從頂層設(shè)計(jì)、分步實(shí)施、制度建設(shè)等方面統(tǒng)籌考慮。首先，要將該方法納入法院整體網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)劃，明確建設(shè)目標(biāo)、實(shí)施路徑和保障機(jī)制。其次，采取分步實(shí)施策略，先期開展安全數(shù)據(jù)治理，梳理數(shù)據(jù)源，規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，為大數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)。再次，試點(diǎn)推廣該方法，針對(duì)關(guān)鍵系統(tǒng)和熱點(diǎn)領(lǐng)域開展檢測(cè)和響應(yīng)，積累經(jīng)驗(yàn)。最后，全面鋪開，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類安全事件的自動(dòng)化檢測(cè)和響應(yīng)。同時(shí)，要健全配套制度，明確安全管理流程和職責(zé)分工，為方法落地應(yīng)用提供制度保障。

4.2 開放性問(wèn)題討論與未來(lái)研究方向

將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)領(lǐng)域，尚有一些開放性問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。例如，數(shù)據(jù)共享問(wèn)題，如何在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，促進(jìn)法院內(nèi)部以及與外部單位間的安全數(shù)據(jù)共享融合，擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模和維度，增強(qiáng)檢測(cè)和響應(yīng)能力；人才培養(yǎng)問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)安全和大數(shù)據(jù)分析是兩個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，如何加快復(fù)合型人才培養(yǎng)，為方法應(yīng)用提供人才支撐；安全隱私問(wèn)題，在大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中不可避免會(huì)接觸隱私數(shù)據(jù)，如何防止數(shù)據(jù)濫用，保護(hù)個(gè)人隱私；性能優(yōu)化問(wèn)題，大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)安全事件檢測(cè)與響應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，如何提升數(shù)據(jù)處理和算法分析性能，縮短響應(yīng)時(shí)延。未來(lái)研究可圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)算法改進(jìn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、人機(jī)協(xié)同優(yōu)化等方面進(jìn)行深化。

結(jié)語(yǔ)

網(wǎng)絡(luò)空間安全問(wèn)題事關(guān)法院工作大局，引入大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以提升法院應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅的能力水平。本文提出的安全事件檢測(cè)與響應(yīng)方法可為法院網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)提供借鑒。通過(guò)先進(jìn)技術(shù)與制度建設(shè)的有機(jī)結(jié)合，可推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力的不斷迭代提升。未來(lái)還須持續(xù)開展網(wǎng)絡(luò)安全理論和應(yīng)用研究，為維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定作出更大貢獻(xiàn)。

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作者簡(jiǎn)介：武俊嶺，本科，工程師，研究方向：數(shù)字政務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全、云計(jì)算。