摘要：首先，主要针对泛在无线网络的复杂性和异构性等特点，介绍分布式态势感知这一新颖的态势感知理论；然后，通过分析分布式态势感知与集中式态势感知的区别，指出分布式态势感知的6大特点；再次，详细分析分布式态势感知理论的3个主要部分：获取各个部分的认知信息，提取认知对象，表述认知对象与它们活动之间的关系。最后，指出当前分布式安全态势感知技术研究中需要注意的问题。
关键词：泛在无线网络；分布式态势感知；网络安全
中图分类号：tp311.52文献标识码：a文章编号：10053824（2013）04002504
0引言
信息通信技术（information and communication technology， ict）随着技术的进步和应用的拓展，将给人类社会的生产与生活带来一场深刻的变革。目前，通信网络作为信息通信技术的重要基础分支，已经从人到人（person to person，p2p）的通信发展到人与机器（或物体）间以及机器到机器间（m2m）的通信，并朝着无所不在（ubiquitous）的网络（即泛在网络）方向演进 [1]。无线通信技术在近几十年内呈现出异常繁荣的景象，也带来了多种类型无线通信网络的发展和共存，这些无线通信网络可以统一称为泛在无线网络。
1泛在无线网络概述
泛在化已经成为未来无线网络演进的主题特征。泛在无线网络扩展了无线通信系统的外延，也丰富了系统的内涵。因此，这种高速化、宽带化、异构化、泛在化的网络无论从内部结构，还是所处外部环境，都具有如下两大主要基本特点：
1）异构性。Www.11665.cOm构成泛在无线网络的不是单一或同构的网络实体，而是由功能、结构和组织形态各异的各类无线网络融合而成。同时，由于实体所处的地理位置、对资源的使用权限、网络社会环境中的角色和关系、信息的获取能力等因素的差异性，使得各个网络实体所处的环境以及获取的环境信息具有非对称性。
2）复杂性。网络实体之间，以及网络与环境的联系广泛而紧密，且互相影响。网络具有多层次、多功能的结构，其在发展和运动过程中能够不断地学习，并对其层次结构与功能结构进行重组与完善。网络与环境有密切的联系，能与环境相互作用，并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。
泛在无线网络的异构性和复杂性从本质上改变了网络系统的内外部安全要素及其相互作用机理，使得人类对其特征做出有价值描述的能力大为降低[2]。这就要求降低网络系统对人的依赖，通过智能、综合的威胁分析和全面、协作的安全管理，将各个安全功能融合成一个无缝的安全体系。在这方面，目前国内外学术界已经开展了相关研究。其中，基于网络态势感知（cyberspace situation awareness， csa）的网络安全机制研究作为异构、复杂网络的主流研究方法之一，得到了学术界广泛的关注与研究。所谓网络安全态势感知是指在一定的时空条件下，对影响网络安全的各种要素进行获取和理解，通过数据的整合处理与分析来判断网络安全性的现状，预测其未来的发展趋势，并最终形成匹配趋势的自主安全行为机制[3]。
2分布式态势感知
目前学术界关于网络安全态势感知的研究已经形成一些初步的成果，但这些研究方法主要针对有线网络，难以匹配泛在无线网络的特征，同时本身也具有较大的局限性。
这些局限性的具体表现之一为：集中式感知体系与无线泛在网络的异构性和复杂性不匹配。在目前的研究中，感知体系具有底层分布式和顶层集中式架构。即感知信息的获取与融合具有分布式特征，而在感知知识理解以及态势预测方面都采用集中式的决策方式。在这种体系下，必然有一个全网的中心控制实体，用于形成态势感知的顶层功能。泛在无线网络庞大的规模和异构性必然导致集中决策功能的计算、存储和协议传输开销过于复杂，难于实现，而且过于集中化也不能较好地体现安全要素和安全功能的局部化、本地化特征。
为了解决这一问题，本文提出了一种新型的态势感知理论。一般来说，大规模系统中的各个子系统拥有各自的态势感知信息，这些态势感知信息和其他主体的感知信息尽管是兼容的，但也可能是非常不同的。通常情况下，由于各个主体的目的不同，我们并不总是希望或者总是必须共享这些态势感知信息，于是可以把态势感知看作是一个动态的和协作的过程，这个过程能够把各个主体在同一个任务下每时每刻地联系在一起。基于这样一个观点，一种创新理论—
分布式态势感知（distributed situation awareness，dsa）应运而生[4]。
2.1分布式态势感知与集中式态势感知的比较
分布式态势感知是面向系统的，而非面向个体的。我们的目标是研究分布式态势感知的措施，使其能够在某些领域支持对系统行为的预测和对观测现象的解释。例如，说明可能出现的错误，或者比较组织间指挥与控制的不同。在过去的20年中，很多的研究者在不同层次之间的相互关系和结构与功能之间的相互作用等方面都有着突出的贡献。通过回顾当代团队合作的研究，paris等人发现在一般的系统理论中，大多数的理论、模式和分类都包含着这样一种3步走方法，即输入—处理—输出[5]，这似乎对预测模型的开发是一种有效的区分方法。事实上，系统理论方法应该能够提供一种适用于在不同分层描述预测信息的方法。
在分布式态势感知中，认知过程发生在整个系统中，而不是某个特定的分层。endsley于1995年提出了3层态势感知模型[6]，即态势获取、态势理解和态势预测，这些可以恰当地映射为输入—处理—输出这样一个3步走方法。我们可以把endsley的感知模型应用在表1所示的入侵检测系统（ids）中。在这个例子中，信息收集设备一般为放置在不同网段的传感器，或者是由不同主机的代理来收集信息。检测引擎检测收集到的信息，当检测到某一异常时，会产生一个告警并发送给控制台。控制台按照告警产生预先确定的响应措施，如重新配置路由器或防火墙等。 这是一个简单的例子，因为它是线性的。在一定程度上，信息收集设备的输出是检测引擎的输入，检测引擎的输出又是控制台的输入。但是有两点说明对于本文研究的方法是非常重要的：第一点，构成分布式态势感知的认知信息是分布在整个系统的；第二点，是信息的隐式通信，而不是思维模型的详细交换。在表1的例子中，检测引擎通过一个告警来显示系统安全已经存在异常。因此，正如一些影响个体认知行为的重要的因素会涉及到信息的表征、转换和处理，即态势要素从获取到理解再到决策，同样的，整个系统层也要来面对和解决这些因素。
2.2分布式态势感知的特点
这些态势感知的基本理念分布在整个系统，引导我们提出一系列可以形成一个理论的基础原则。这些原则如下：
1）态势感知要素被人类或者非人类主体拥有。在表1中，技术设备和操作人员（控制台可能由人为控制）一样在某种程度进行了态势感知，如在这里是检测异常数据的存在。
2）在同一情景阶段下，不同的主体拥有不同的视角。就像在表1中，在态势要素获取、理解和预测阶段，信息收集设备、检测引擎和控制台拥有各自不同的视角和见解。
3）一个主体的态势感知是否与另外的一个重叠取决于他们各自的目的。尽管他们同属于一个入侵检测系统，信息收集设备的目的是收集可能存在异常的数据，检测引擎的目标是确定系统所处环境是否存在安全威胁，而控制台的目的在于为系统的安全做出适当的决策。基于endsley的态势感知模型，不同的主体代表态势感知的不同阶段，而他们自己并不是整个态势感知的缩影，如信息收集设备负责态势获取，检测引擎负责态势理解，控制台负责态势决策，这是分布式态势感知和传统态势感知模型很大的不同之处。
4）各个主体之间的通信可能通过非语言行为、习惯或者实践（这可能对非原生系统用户构成问题）来进行。例如，控制台通过检测引擎发送的一个告警信号，即了解到系统安全可能正受到威胁。
5）态势感知把松耦合系统联系在一起。通过对系统中异常数据的存在在不同阶段的感知和适当的响应，将信息收集设备、检测引擎和控制台三者联系在一起。
6）态势要素可以在各个主体间共享。例如，一个检测引擎可能不了解该系统中的安全威胁等级，但是它可以被信息收集设备、另一个检测引擎或控制台告知。
对于这类事件，我们可以依据klein提出的自然决策观点[7]进行考虑，也就是说，在某一领域的主体能够利用他们的经验和专长，使快速诊断和执行有效的行动在一个非常有限的时间框架内完成。类似的，smith和hancock两人提出，态势感知可以即时理解任务的相关信息，并能在压力之下做出适当的决策[8]。我们的理论是面向系统的，所以我们要对个体和共享态势感知采用不同的视角。我们认为分享态势感知的方法会把我们的注意力误导到任务并不十分重要的方面。在分布式团队工
作中，态势感知在短暂的时期可能是重叠的。分布式的态势感知需求和分享式的态势感知需求是不一样的。分享式的态势感知意味着分享的需求和目的是相同的，然而分布式态势感知意味着需求和目的是不同的，但是潜在兼容各自的需求和目的。因此，我们认为，对于一个系统中的特定任务，分布式态势感知可以定义为具有活性的认知。这与bell和lyon提出的观点相似，他们认为，态势感知可以定义为关于环境要素的认知[9]。从而，当把这一观点运用在分布式认知时，我们提出，态势需要充分利用适当的认知（被个体感知或者被设备获取等），这些认知信息与环境的状态和随着态势改变而发生的变化有关。对于本文提到的模型，认知的“所有权”首先是面向系统的，而不是个体的。这一观点可以进一步扩展到包括“态势感知元”的系统中，某个主体的认知信息包含于系统中，这样当其他的主体需要这些认知信息时，就可以知道去哪里找到。
2.3dsa理论的3个主要部分
分布式态势感知理论包括3个主要的部分：第一部分，获取操作过程中各个阶段和各个主体的认知信息，为完成这一任务我们使用关键决策理论；第二部分，从关键决策方法得到的结果中提取出认知对象，这里要用到内容分析方法；第三部分也是最后一部分，表述认知对象之间的关系，并识别它们是在哪些阶段被激活的。命题网络被用于此任务，包括利用“主题”、“关系”和“对象”网络结构的系统所需的知识来描述任何给定的情况。具体如下：
1）第一部分，获取各个部分的认知信息。
近年来，研究真实世界中的情况决策已经得到了极大的关注。虽然在检测方面做出了很多的工作，但还是要强调通过访问方法的使用来收集信息。klein提出的关键决策方法是一种针对关键事件的技术。按照klein的理论，关键决策方法是一种回顾性访问策略，应用一组认知探针来探测实际发生的非常规事件，需要专家判断和决策。在这种方法中，访问收益通过以下4个阶段：简洁和初始的事件回顾，确定特定事件的决策点，探测决策点和校验。
2）第二部分，提取认知对象。
为了把关键决策的分析表格转换成命题，我们采用内容分析的方法。在第一个部分，仅仅是从海量信息中分离出关键内容。例如，威胁的性质、情报可用性的程度和气候状况可以缩减为如下认知对象：“威胁”、“情报”和“天气”。通过检查以确保重复的最小化，然后用于构造命题网络。
为了解释这一系列的活动，我们确定一个认知对象的网络。我们定义认知对象作为世界上人们可以探测、分类和操作的实体。例如，认知对象可以包含自己和敌人领土的认知、空气和海洋的资产（和这些资产的有用度）、目标、重点、雷达带宽、计划和策略等。世界上所有的现象，都可用作潜在的认知对象。通过这种方式，我们把作战空间作为一个认知对象的网络，而不是一个技术网络。这不是否认技术网络的重要性，而是为了说明认知网络的正确使用可以确保整个系统有效地执行。
3）第三部分，表述认知对象与它们活动之间的关系。
命题网络就像语义网络，它们包含节点（包含文字）和节点之间的联系，但在两个方面有所不同。首先，这些词不一定是随机添加到网络的，而是涉及到定义的命题。一个命题是一个基本的声明，也就是说命题是最小的单元，其意义可以用来判断真伪。第二，词之间的链接被标记用来定义命题之间的关系。这些关系可能是关于主体和对象（从语法的角度）之间相对应的联系。基于以上的描述，我们认为可以引出像字典定义一样的概念。这些概念是基于基本命题的应用。 命题的派生是从关键决策方法再到内容分析得出的。我们可以构建一个初始命题网络来展示与此相关时间的认知信息。这个命题网络由一系列的节点来表示与特定操作者相关联的对象，例如，信息的来源和主体等。通过这个网络，应该可以识别与此事件相关的需求信息和可能选项。
综上所述，通过分析分布式态势感知的理论特点，并且结合泛在无线网络存在的安全难题，我们可以得到如下结论：分布式态势感知技术可以很好地解决泛在无线网络的异构性和复杂性问题，同时能够较好地体现安全要素和安全功能的局部化和本地化特征。
3结语
泛在网是全球新兴战略性产业，是“感知中国”的基础设施，此项事业光荣而艰巨，任重而道远。而泛在无线网络作为其重要组成部分，其安全问题正
到越来越广泛的关注。本文的主要目的是介绍一个新型的态势感知理论，即分布式态势感知。希望利用分布式态势感知的理论特点来解决泛在无线网络的一些具体难题，如复杂性和异构性问题。
虽然网络安全态势感知的研究已经得到了国内外越来越多的关注，但仍处于研究的探索阶段。尤其是对于无线泛在网络而言，除了要解决本文提到的“集中式感知体系与无线泛在网络的异构性和复杂性不匹配”问题，还需要注意到以下3个方面的问题：
1）安全态势演化模型无法耦合网络中各实体行为的复杂、非线性关联作用机理；
2）精准且高效的态势感知过程必须受网络实体的存储和计算能力以及带宽约束，尤其是在分布式态势感知体系下，各网络实体完成协作式态势感知过程时引入高效的协议交互，以及分布式决策的收敛性和收敛速度都有待研究；
3）缺乏针对泛在无线网络应用场景的主动防御机制及其评价体系。
参考文献：
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作者简介：
李立（1990），男，河南邓州人，硕士研究生，主要研究方向为移动通信系统安全和安全态势感知。
