网络攻防智能推导挂图作战解决方案

数字孪生的概念可以追溯到2002年，美国密歇根大学的Grieves教授，提出了真实空间、虚拟空间，以及从真实空间到虚拟空间的数据流和从虚拟空间到真实空间的信息流。此后，Grieves教授在论文中陆续使用了“镜像空间模型”、“信息镜像模型”等名称。2010年，NASA发布了“建模、仿真、信息技术与处理路线图”，明确了数字孪生的发展愿景。2011年，美国宇航局工程师约翰·维克斯将其命名为“数字双胞胎”。数字孪生的意义在于实现真实物理系统对虚拟空间数字模型的反馈，而由这种反馈衍生出来的各类仿真、分析、数据积累、数据挖掘，甚至人工智能的应用，都可以保证其对真实物理系统的适用性。美国陆军认为，数字孪生是实现物理世界与信息世界交互交流的有效方法，可以通过信息世界来描绘物理世界、模拟物理世界、优化物理世界、增强物理世界。将数字孪生的核心概念和模式引入军事领域，特别是战场建设领域。数字孪生战场的概念正在诞生。

数字孪生战场是对真实战场中各个物理要素和物理系统的数字化、虚拟化和智能化，其核心是对真实作战环境的逼真模拟。国外正在逐步开展数字孪生战场的建设与应用。2022年2月至3月，美国海军进行了“海军聚合优势数字生态系统(ADENA)”项目的首次演示实验。ADENA也被称为“沙盒”，这是一个虚拟数字孪生战场，用于技术研究、任务规划和实验训练，支持多领域、多任务和多用例应用。用户只需要一个共享门户来发现所需的工具、模型、数据和其他资源，并且可以使用数字工具进行按需构建和云部署。它支持用户创建个性化的数字孪生战场实例，开展各种作战和技术问题研究。支持插入新设备进行一系列系统的测试和评估。

近年来，数字孪生技术已逐步应用于网络空间作战领域，为军队网络攻防训练和实战指挥提供了前所未有的支持。

基于数字孪生的网络空间作战可以有效帮助我方作战人员复刻网络系统架构、设备配置和业务应用，实现对作战网络的全景映射和实时同步。通过采用领先的建模仿真技术，数字孪生技术能够高度还原各军种的网络空间作战环境，并支持多军种联合作战下的攻防推演。

通过强大的网络空间沙盘的编排能力，指挥员可以实时调度不同军种的网络力量，灵活组织攻防行动，构建立体化网电一体作战体系。参谋人员可以在逼真的攻防环境中模拟实战对抗，精准评估作战方案，优化决策指挥。基层官兵则可以反复开展攻防演练，快速掌握网络空间作战流程，全面提升实战技能。

网络攻防数字孪生平台不仅强化了单一军种的网络作战能力，更为多军种联合作战提供了一体化的网络空间环境。传统的军种壁垒和物理条件限制，常常阻碍了网络互联互通和联合攻防演练的开展。而数字孪生平台则打破了时空限制，让各军种在统一的虚拟空间中实现网络互联、信息交互、协同指挥，最终形成无缝衔接的联合作战行动。

平台生成的网络攻防模型，可以精准描述各军种网络系统的异构特性，并支持在互联互通环境下进行一体化组网。多军种可以在此基础上开展联合的网络空间作战协作、空间作战任务规划、防御体系相互协作等，不断强化联合作战环境下的网络攻防能力。

网络空间数字孪生能够为我方提供一个高度精确和动态的作战环境模拟，而且通过对实际硬件需求的大幅度降低，使得构建规模庞大、复杂度高的多军种联合作战模拟变得更加高效和经济。

利用数字孪生技术，我们可以快速部署覆盖上万节点的复杂作战场景，如城市战斗模拟，为指挥官提供一个直观、可交互的战场沙盘。在这个虚拟环境中，指挥官可以根据战略目标和实时情报，灵活制定或调整战术规划，包括攻击策略、人员分配和分组安排。这种高度仿真的环境不仅能够帮助指挥官深入理解当前战术安排的潜在不足，还能够在行动前预测可能的结果和影响。

更为重要的是，数字孪生技术的预测推演能力极大增强了指挥官对战场全貌的掌握，提供了一种辅助性决策支持，使指挥官能够在复杂多变的作战环境中做出更加精准和有效的决策。在战斗结束后，这一技术同样能够为复盘分析提供宝贵的数据支持，帮助指挥官总结经验，优化战术规划，从而在未来的战斗中取得更好的表现。

网络空间的复杂性，加上其本质上的虚拟特性，使得建立一个无懈可击的安全防御体系成为了一项极具挑战的任务。特别是在攻击行为难以量化、防御体系难以全面评估的情况下，我们的网络防御体系可能隐藏着诸多未知的风险。此外，防御体系的建设还必须在保护网络安全和保障业务连续性之间找到一个精妙的平衡点，避免因过度防护而干扰正常业务操作。这一切都让防御体系的构建复杂度呈指数级增长。

在这样的背景下，利用数字孪生技术构建网络空间资产的高精度模型，借助这些模型的推演分析能力，为我们提供了一种全新的视角和方法。通过收集并分析军队的网络空间资产，我们可以在虚拟环境中复制出一个精确的数字孪生模型。这个模型能够在不同情境下模拟潜在的攻击路径、业务连续性风险以及零日（0day）漏洞的潜在威胁，从而实现对现有防御体系的多维度评估和分析。

这种基于数字孪生的推演分析不仅能揭示我们防御体系中的不足，还能帮助我们评估各种假设情境下的防御效果，确保在增强防御的同时不会影响到关键业务的正常运作。通过这样的方式，我们可以在虚拟环境中预测和模拟真实世界的安全威胁，从而在不增加实际风险的情况下，测试和完善我们的防御策略。

在快速发展的数字化时代中，网络安全人才的培养是保障国家、企业乃至军队网络安全的关键。网络空间安全不仅仅是技术的集合，它还深深地与各行各业的业务流程和操作环境相融合。因此，安全人员的培养不能仅停留在学习单一技术或工具的使用上，而应该更加注重综合能力的提升，特别是在构建和实施网络攻防体系的能力培养上。

数字孪生技术在这一领域展现了巨大的潜力。通过创建虚拟的网络环境和攻防场景，数字孪生不仅可以使学员在无风险的条件下深入学习和实践网络攻防技术，还能够将这些技术与特定的行业场景和网络拓扑结合起来。这种教学方法帮助学员理解，网络安全措施的设计和实施不应仅仅局限于对特定漏洞的防护，更应考虑到整个网络环境的上下文，以及安全策略对核心业务的影响和影响范围。

通过在数字孪生环境中模拟真实世界的安全挑战，我们能够为安全人员提供一个全面的学习平台，不仅让他们掌握技术细节，更重要的是能够培养他们的战略思考能力。这样的训练不仅加深了学员对网络攻防策略在不同业务场景中应用的理解，也大大提高了他们在实际工作中对各种网络威胁的响应和处理能力。 

随着国际形式的复杂度上升，基于网络空间的对抗越发频繁，如何通过网络空间挂图指挥我方的关键基础设施的防护变得越发重要。Cybseer拥有一个直观的网络空间作战驾驶舱，通过这个驾驶舱，用户可以轻松地对网络资产、流量模式、潜在威胁以及各种攻防技术和策略进行综合管理和编排。依托于平台的强大推演引擎，Cybseer能够为用户提供详尽的攻防对抗分析，揭示防御体系的薄弱环节和攻击策略的有效性，进而帮助用户深刻理解并应对复杂的网络安全挑战。

1.提高战备状态：通过网络安全攻防推演，可以提高我J对网络战争准备状态，增强对网络攻击的防御能力。

2.训练战略决策能力：网络安全攻防推演能够模拟实际的网络战场环境，

帮助军事主官训练和提高战略决策能力。

3.验证防御策略：通过网络攻防对抗推演，可以验证和优化网络防御策略，以及对新的攻击手段进行应对和防御。

4.培养专业人才：网络攻防对抗推演是-种有效的人才培养方式，可以培养出一支具有高级网络攻防技能的专业队伍。

1、网络攻防智能推导平台功能架构设计

2、推演引擎架构设计

推演引擎整体架构设计采用了插件化架构，便于弹性扩展，围绕核心XEngine构建起多种引擎，比如流分析引擎、批分析引擎、归一化引擎、图分析引擎、DSL规则分析引擎、算法分析引擎等，通过解耦引擎之间的关系达到灵活调度和扩充的作用。

3、关系模型方法论

关系模型的方法论主要是模型构建方法论基础之上依据要争夺的资源构建攻防双方的关联模型，用于智能决策和分析使用。

4、引擎驱动状态机方法论

状态迁移图主要解决了引擎在面对不同争夺资源时所标注的状态进行的决策，主要用于推演引擎的决策状态变更和行为驱动。

5、评估算法模型

评估算法模型的指标量化是产品重要解决的一个问题，通过对安全事件或者防御行为未来可能对网络孪生体产生影响进行预测，从而有效对当下的行为进行评估。通过内置多种评估模型可以有效帮助用户针对不同的场景进行量化分析，从而有效控制风险。

1、智能化推演结果统计

推演大屏可以快速的让客户清晰的认识到关键的风险资产和关键路径，及整个平台所面临的风险和风险趋势，同时意识到当部门资产被成功渗透后可能会对周边资产带来的潜在性风险，从有效进一步决策如何对当下攻击路径封堵。

2、推演作战驾驶舱

推演作战驾驶舱可以有效帮助用户针对关键目标进行分析，并可以清晰的看到推演的过程和关键风险资产的分析环境上下文，同时在推演结果上进行防护能力编排进行二次推演可以帮助用户评估防护的改善效果。

3、资产环境上下文治理

依据推演的结果，可以帮助用户分析资产环境上下文，帮用户梳理资产的安全画像、业务画像、交互画像等相关的主要画像信息。并对资产的生命周期进行全方位梳理，从而有效帮助用户对资产心中有数。

4、量化汇报结果

帮助安全人员打通安全与业务关系模型，帮助安全人员有效评估阻挡的安全事件对业务的影响范围，从而效果评估安全团队对业务持续运行的保障价值，将安全部门由成本部门转化为业务保障部门得到公司董事会或者管理层的认可与依赖。

 5、挂图作战推演

Cybseer的高效评估功能能够从多个维度出发，为用户提供全面的网络安全评估。无论是人员配置、事件响应还是物理设备安全，Cybseer都能提供深入的分析和建议。特别是在处理复杂的网络攻击场景，如勒索软件攻击或业务中断风险时，Cybseer通过其预测性分析，能够帮助用户有效地评估潜在的影响范围和风险，确保网络安全决策的科学性和前瞻性。

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