國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估研究的熱點(diǎn)及趨勢(shì)
——基于CiteSpace的知識(shí)圖譜可視化分析

邢家綿,邊晶,康靜雨，齊開(kāi)泰，馮萍*

(1.長(zhǎng)春大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130022；2.長(zhǎng)春大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130022)

1 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)在社會(huì)的普及，網(wǎng)絡(luò)安全也成為重點(diǎn)問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)給中國(guó)帶來(lái)了千載難逢的機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，科技、生活對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴(lài)度不斷提高，確保網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全成為重中之重。保障網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于保障公民權(quán)益、保證國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定至關(guān)重要[1]。網(wǎng)絡(luò)上各種攻擊手段的產(chǎn)生使得僅依靠被動(dòng)防御不能夠滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)安全的需求。

網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估是依據(jù)相關(guān)的安全技術(shù)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)及由其處理、存儲(chǔ)和傳輸?shù)男畔ⅲ鋬?nèi)容的可用性、完整性和機(jī)密性等屬性進(jìn)行全面分析和評(píng)價(jià)的過(guò)程。文章根據(jù)評(píng)估系統(tǒng)面臨的威脅、資產(chǎn)存在的脆弱性、系統(tǒng)被威脅后所帶來(lái)的負(fù)面影響、風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的可能性以及負(fù)面影響程度等方面來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提出合理的防護(hù)對(duì)策和整改措施，將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍內(nèi)[2]。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的用途廣泛，不僅僅可以對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估，也可以對(duì)企業(yè)的局域網(wǎng)、系統(tǒng)進(jìn)行局部性的評(píng)估。目前國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估技術(shù)的研究發(fā)展主要集中在三個(gè)方面：網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析評(píng)估、網(wǎng)絡(luò)威脅評(píng)估以及網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估[3]。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

在Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫(kù)搜索主題為網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)，語(yǔ)種為英語(yǔ)的文獻(xiàn)，一共檢索出13358篇文章。將檢索到的所有文獻(xiàn)導(dǎo)出為純文本格式，記錄內(nèi)容為全紀(jì)錄與引用的參考文獻(xiàn)。經(jīng)過(guò)去重和去除格式錯(cuò)誤的文獻(xiàn)后，得到9779 篇文獻(xiàn)。將已經(jīng)去重過(guò)后文獻(xiàn)作為總數(shù)據(jù)，時(shí)間范圍選擇1997 年1 月至2021 年9 月，時(shí)間切片為1年，選取每一年中共被引用次數(shù)最多的前50篇文獻(xiàn)作為分析的內(nèi)容。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

3.1 應(yīng)用領(lǐng)域和基礎(chǔ)知識(shí)領(lǐng)域分析

通過(guò)雙圖疊加圖對(duì)1997年至2021年之間網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估文獻(xiàn)分析的應(yīng)用領(lǐng)域和基礎(chǔ)知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行分析。由圖1可知，施引文獻(xiàn)主要集中于數(shù)學(xué)(Mathematics) 、系統(tǒng)(Systems) 、數(shù)理的(Mathematical)領(lǐng)域。說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估不僅僅在理論方面進(jìn)行了研究，并且已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的應(yīng)用，在其他領(lǐng)域也有少量的應(yīng)用。被引文獻(xiàn)主要集中于系統(tǒng)(Systems)、計(jì)算(Computing)、電腦(Computer)區(qū)域。表明各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方面的發(fā)展需要通過(guò)電腦、系統(tǒng)的研究支持。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的發(fā)展雖然有著和其他領(lǐng)域相結(jié)合的趨勢(shì)，但總體上沒(méi)有離開(kāi)數(shù)學(xué)(Mathematics) 、系統(tǒng)(Systems) 、數(shù)理的(Mathemati‐cal)區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的研究熱度下降過(guò)一段時(shí)間后，又逐漸開(kāi)始受到關(guān)注。

圖1 施引文獻(xiàn)和被引文獻(xiàn)的雙圖疊加

3.2 發(fā)表國(guó)家分析

發(fā)文量和中心性在一定程度上反映出該國(guó)家在該領(lǐng)域的貢獻(xiàn)程度[4]。通過(guò)對(duì)發(fā)表文獻(xiàn)的國(guó)家及其合作關(guān)系進(jìn)行分析，可以從整體上分析出國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估研究領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)國(guó)家的研究能力以及國(guó)家之間的耦合性和影響力。如圖2所示，中國(guó)和美國(guó)是該領(lǐng)域的發(fā)文量最多的兩個(gè)國(guó)家。CiteSpace 軟件中使用中心性指標(biāo)來(lái)發(fā)現(xiàn)和衡量該節(jié)點(diǎn)的重要性。當(dāng)中心性值大于0.1時(shí)稱(chēng)為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

圖2 國(guó)家或地區(qū)的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

由表1 可得，中國(guó)發(fā)文量占據(jù)首位，發(fā)文量達(dá)到2949 篇。美國(guó)的發(fā)文數(shù)量為第二名，共發(fā)表了1942篇，但美國(guó)的中心性值為0.16，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于中國(guó)的0.03。英國(guó)發(fā)文量較少，但英國(guó)的中心性為0.14。美、英兩個(gè)國(guó)家在網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估領(lǐng)域中具有重要的影響力。中國(guó)發(fā)文數(shù)量為世界第一，較多的中國(guó)研究者積極發(fā)表英文期刊、參與英文會(huì)議交流，以促進(jìn)中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的國(guó)際傳播，代表性的作者有以LeCun Y為中心的研究團(tuán)隊(duì)和以Lin Jie為中心的研究團(tuán)隊(duì)。但是中國(guó)的中心性較低，說(shuō)明中國(guó)在網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估領(lǐng)域與其他國(guó)家合作有限，將來(lái)如果有機(jī)會(huì)，需要加強(qiáng)國(guó)與國(guó)之間的合作。

表1 發(fā)文量和中心性排名前十的國(guó)家

通過(guò)圖3可得，中國(guó)相比于美國(guó)來(lái)說(shuō)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估研究起步較晚。中美兩國(guó)都在2004年左右加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的研究，在2009年到2013年，研究發(fā)展開(kāi)始變得平緩，在2017年前后開(kāi)始產(chǎn)出大量文獻(xiàn)。從圖3中可得，中國(guó)每次進(jìn)行大幅度增長(zhǎng)的時(shí)間均比美國(guó)晚一年。這說(shuō)明了中國(guó)在該領(lǐng)域相比于美國(guó)，還處于落后的地位。

圖3 中、美兩國(guó)每年發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)

3.3 參考文獻(xiàn)共被引分析

從圖4 可得，文獻(xiàn)共被引頻次排名第一的是Kingma DP 等人發(fā)表的“Adam:A Method for Stochastic Optimizatio”。在King‐ma D的文章中，作者提出了一種隨機(jī)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的算法，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域適用性廣泛[5]。被引用次數(shù)較多的文獻(xiàn)中有半數(shù)以上的文獻(xiàn)是關(guān)于深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的，由此可得，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來(lái)可發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估是可行的，這些文章在網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方面有著重要的影響力。Kingma DP 的文章從發(fā)表至今被多次引用，給大量的作者提供了理論基礎(chǔ)，這也是2017 年發(fā)文量激增的原因之一。

圖4 參考文獻(xiàn)共被引分析

從圖5中可知，深度學(xué)習(xí)相關(guān)的文章作為被引用最多的文獻(xiàn)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全的發(fā)展有著重要的地位，如何將深度學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估有效地結(jié)合是目前的主要趨勢(shì)之一。由于無(wú)線信號(hào)的廣播性以及WLAN架構(gòu)中各層的協(xié)議和機(jī)制設(shè)計(jì)漏洞，WLAN的安全性面臨越來(lái)越多的威脅[6]。將網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估應(yīng)用在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，滿(mǎn)足其安全的需求也是重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。

圖5 參考文獻(xiàn)共被引聚類(lèi)

3.4 關(guān)鍵詞聚類(lèi)分析

聚類(lèi)分析可以更直觀地了解與網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估有關(guān)的主要研究領(lǐng)域[7]。如圖6 所示，關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖片中共有節(jié)點(diǎn)659 個(gè)、連接線有1042 條、18 個(gè)主要的聚類(lèi)。網(wǎng)絡(luò)的模塊值Q 為0.8599，說(shuō)明劃分出來(lái)的結(jié)構(gòu)是顯著的，能夠清晰地界定網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估下的各個(gè)子領(lǐng)域。平均輪廓值S 為0.9472，說(shuō)明該聚類(lèi)是高效率且令人信服的[8]。從紅色區(qū)域可以看到，聚類(lèi)標(biāo)簽是#0 5G網(wǎng)絡(luò)(5G network)，這說(shuō)明了在最近一段時(shí)間的研究熱點(diǎn)是5G通信，5G也是重塑未來(lái)的生活方式[9]，更多的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將會(huì)在5G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下運(yùn)行。隨著萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)安全也更加需要被重視。從聚類(lèi)#2 建模云計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)(modeling cloud computing risk) 可得，云模型也是一種被重點(diǎn)研究的模型，云模型方法處理了系統(tǒng)指標(biāo)中存在的模糊性和在評(píng)估過(guò)程中存在于系統(tǒng)指標(biāo)中的模糊性和隨機(jī)性，評(píng)估過(guò)程中，其結(jié)果最大限度地保留了固有的不確定性，分析結(jié)果合理，提高了可信度[10]。從聚類(lèi)#3 入侵檢測(cè)系統(tǒng)(intrusion detection system)可得，入侵檢測(cè)系統(tǒng)作為網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估中一個(gè)重要的部分，主要內(nèi)容是對(duì)入侵行為的發(fā)現(xiàn)[11]。入侵檢測(cè)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的結(jié)合可以更加有效地提高網(wǎng)絡(luò)安全模型的防御效果[12]。

圖6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類(lèi)圖

從表2 可得，模型、安全、風(fēng)險(xiǎn)的中心性較高。“安全”的中心性最高，網(wǎng)絡(luò)安全仍然是網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的重要目的。其次是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估中最重要的部分，對(duì)于了解網(wǎng)絡(luò)安全性能、設(shè)計(jì)防御措施有重要作用需要不斷地完善[13]。目前網(wǎng)絡(luò)攻擊事態(tài)嚴(yán)重，如何利用好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法確保系統(tǒng)的安全也是網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估工作中的重點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)能力，這種特性使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的一個(gè)理想的方法，從而提高網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的精確性[14]。需要注意的是，不僅僅在技術(shù)層面需要重視，在管理方面也要重視起來(lái)，減少人為因素所造成的網(wǎng)絡(luò)危害。

表2 TOP10關(guān)鍵詞(以共現(xiàn)頻次排序)

從表3可得，機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)正在應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估領(lǐng)域。隨著越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)主機(jī)連接到家庭網(wǎng)絡(luò)，潛在的安全漏洞的可能性也在增加。在這種情況下，網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估對(duì)于保護(hù)智能設(shè)備不被攻擊起到了重要的作用[15]。

表3 2021年TOP10關(guān)鍵詞(以共現(xiàn)頻次排序)

4 網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估發(fā)展現(xiàn)狀

4.1 中國(guó)正加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的重視

美國(guó)是首先提出網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估概念的國(guó)家[16]，并率先開(kāi)始了對(duì)該領(lǐng)域的研究，擁有了系統(tǒng)的評(píng)估流程。目前最廣泛使用的CC標(biāo)準(zhǔn)(《信息技術(shù)安全評(píng)估通用準(zhǔn)則》)也是由美國(guó)發(fā)起制定的[17]。中國(guó)起步較晚，但中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速。2002 年，中國(guó)在國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863 計(jì)劃)中首次提出了《系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估方法研究》課題，明確了網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的重要性，并加以重視。2004年，國(guó)家信息中心出臺(tái)《風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指南》《風(fēng)險(xiǎn)管理指南》等文件。現(xiàn)實(shí)的需求和國(guó)家的支持推動(dòng)了學(xué)者們的研究[18]，同年，中國(guó)學(xué)者便加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的重視，產(chǎn)出了大量成果。隨著電子商務(wù)、電子政務(wù)的發(fā)展，該領(lǐng)域和以該領(lǐng)域?yàn)榛A(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)空間安全受到了社會(huì)各界的關(guān)注，因此網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估有著廣大的發(fā)展空間。2021年，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護(hù)條例》，要求運(yùn)營(yíng)者每年進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以確保系統(tǒng)的安全。由此可見(jiàn)，網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估已經(jīng)是保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的必要手段之一。

4.2 多種技術(shù)融合提高網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的精準(zhǔn)性

網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估不僅僅是建立一種評(píng)估的模型，更重要的是通過(guò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的脆弱性，通過(guò)算法學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)可能發(fā)生的攻擊，從而提前預(yù)防，以降低危害發(fā)生的概率。目前已經(jīng)有基于機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估模型。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以提高評(píng)估的效率，還可以減少各種不確定因素的影響[19]。使用人工智能實(shí)時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估是及時(shí)發(fā)現(xiàn)攻擊的重要手段之一[20]。這些技術(shù)明確地提高了網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的精準(zhǔn)性。

4.3 網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估缺乏通用的標(biāo)準(zhǔn)模型

隨著網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估領(lǐng)域的不斷發(fā)展，由最初的手工評(píng)估到現(xiàn)在的自動(dòng)評(píng)估[21],同時(shí)也暴露出一些問(wèn)題，因此最近相關(guān)研究較之前發(fā)展變緩。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估包含多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，是一門(mén)綜合性很強(qiáng)的學(xué)科。也正是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的綜合性強(qiáng)，因此也產(chǎn)生了不同角度的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的研究角度多且較為復(fù)雜，由于目前網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估沒(méi)有一套令大多數(shù)學(xué)者信服的模型，這使得各種模型和評(píng)估流程層出不窮且模型不能夠通用。各個(gè)模型之間各有自己的長(zhǎng)處，如何融合多個(gè)模型以防止協(xié)作性攻擊或并發(fā)性攻擊也是需要解決的一個(gè)問(wèn)題。

5 網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的發(fā)展趨勢(shì)

網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估是一個(gè)實(shí)用性很強(qiáng)的學(xué)科，將之應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域是未來(lái)發(fā)展的必經(jīng)之路。從發(fā)文量來(lái)說(shuō)，中國(guó)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的文獻(xiàn)數(shù)量正處于上升的狀態(tài)，出現(xiàn)大量增長(zhǎng)的主要原因是國(guó)家對(duì)該方面的重視。

5.1 網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估需適應(yīng)不斷更新的網(wǎng)絡(luò)

在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估成為目前的熱點(diǎn)研究主題，2019 年10 月9 日，歐洲網(wǎng)絡(luò)與信息安全局發(fā)布了《歐盟5G 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告》，該報(bào)告指出，隨著大規(guī)模應(yīng)用5G網(wǎng)絡(luò)，安全挑戰(zhàn)問(wèn)題也隨之突出。這項(xiàng)由中國(guó)引領(lǐng)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使得西方國(guó)家產(chǎn)生了擔(dān)憂。未來(lái)的社會(huì)將對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生巨大的依賴(lài)，確保網(wǎng)絡(luò)安全是重中之重。報(bào)告指出，5G帶來(lái)了技術(shù)革新，同時(shí)也會(huì)有更多的攻擊路徑和手段，增加攻擊的方式和可能性。與此同時(shí)，和之前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相比較，5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)也因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)邊緣的功能增強(qiáng)，體系結(jié)構(gòu)不集中，因此將帶來(lái)新的安全挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估需要隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的更新而不斷地發(fā)展，以適應(yīng)日新月異的場(chǎng)景。

5.2 網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估逐漸自動(dòng)化、智能化

隨著各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的交叉和前沿技術(shù)的研究和發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估一直在探究新的發(fā)展方向。在5G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境背景下，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備持續(xù)增多，并且物聯(lián)網(wǎng)的加入將會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估技術(shù)被應(yīng)用在更多的智能設(shè)備上。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到攻擊的可能性在不斷增加，新的攻擊方式不斷產(chǎn)生，只有提前了解新的攻擊方式，才能防患于未然。在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅問(wèn)題時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)入侵行為的隨機(jī)性和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)分析結(jié)果的模糊性，出現(xiàn)了云模型。在無(wú)法確定網(wǎng)絡(luò)攻擊的發(fā)生時(shí)間的問(wèn)題上，使用人工智能實(shí)時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估也是及時(shí)發(fā)現(xiàn)攻擊的重要手段。網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估由最初的手工評(píng)估到現(xiàn)在的自動(dòng)評(píng)估，正是安全的需求促使它不斷發(fā)展。如何提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性、安全性，如何更全面、智能高效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估是下一步的研究發(fā)展方向。

6 結(jié)論

本文選取了Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫(kù)，以“網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估”為主題進(jìn)行檢索，共得到9779篇文章。文章利用CiteSpace軟件生成知識(shí)圖譜，分析了網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估領(lǐng)域的國(guó)家、高被引文獻(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類(lèi)及研究熱點(diǎn)，得出以下結(jié)論：隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，中國(guó)正加大對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估的重視以保證人民的利益不受侵犯。同時(shí)因?yàn)楣舴绞降亩鄻有院碗S著5G 產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，最初的手工評(píng)估和專(zhuān)家評(píng)估已經(jīng)不能夠滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的需要，因此與前沿技術(shù)結(jié)合的智能化網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估成為目前的研究熱點(diǎn)。雖然目前研究發(fā)展遇到一些阻礙，但隨著研究的深入和國(guó)家之間的交流，困難將會(huì)迎刃而解。

本篇文章在搜集文獻(xiàn)方面仍有不足。首先，本文只選擇了英文文獻(xiàn)，主要體現(xiàn)在只使用了Web of Science核心數(shù)據(jù)集，而缺少了來(lái)自CNKI的中文文獻(xiàn)。其次，在搜索文章時(shí)，本文限制了主題詞，這使得一些包含相同含義的替換詞的文章未被發(fā)現(xiàn)。在文獻(xiàn)搜集的過(guò)程中，如果可以搜索更多的可替代的詞，便可以發(fā)現(xiàn)更多重要的文獻(xiàn)，之后將會(huì)繼續(xù)完善這項(xiàng)工作。