集群服务和虚拟化架构
核心模块如下:
动态负载均衡: 采用智能调度算法,根据推演规模自动增减计算节点,从单个战术终端到多层级通信网络均可流畅运行。
混合部署模式: 支持物理服务器与虚拟集群服务器的混合组网,既保障敏感数据隔离,又能保证常规数据的强一致性和时效性。充分利用集群服务的弹性资源,实现网络攻防数据仿真。
环境快速克隆: 通过快照技术,实现单个终端状态或完整战场态势数据的保存与快速恢复。
核心模块如下:
动态负载均衡: 采用智能调度算法,根据推演规模自动增减计算节点,从单个战术终端到多层级通信网络均可流畅运行。
混合部署模式: 支持物理服务器与虚拟集群服务器的混合组网,既保障敏感数据隔离,又能保证常规数据的强一致性和时效性。充分利用集群服务的弹性资源,实现网络攻防数据仿真。
环境快速克隆: 通过快照技术,实现单个终端状态或完整战场态势数据的保存与快速恢复。
通过可视化编排策略引擎及虚实融合技术支持用户自定义网络拓扑,实现不同复杂网络环境的构建。支撑用户对想定的高度自定义编排及实时仿真推演中的节点动态变化。
基于网络设备虚拟化技术,构建仿真网络战武器库。支持DDoS攻击、病毒传播、字典爆破、漏洞扫描等多种网络攻击手段,支持攻击强度曲线自定义和复合攻击编排,能够真实还原APT攻击、0Day漏洞利用等复杂网络战场景。
基于网络功能虚拟化技术,支持防火墙、WAF、IDS/IPS等主流安全设备的灵活部署与策略配置。提供丰富的攻防场景模板,用户能够自定义安全规则和攻击流量,精准模拟各类真实网络威胁环境,为用户提供零风险的攻防演练、设备测试和应急响应训练功能。
基于多源异构数据融合和全量资产探针监测,实现网络资产拓扑可视化、攻击行为可视化,通过端点日志采集,记录攻击链的攻击源、攻击手段等环节的完整细节数据。基于ATT&CK框架和机器学习技术构建多维评估模型,为用户提供包含时间线还原、技术栈标签等深度分析报告。
异构网域融合:模拟天基(SATCOM)、机动(战术网)、固定(骨干网)、武器平台、安全飞地等异构网络域的互联与互操作。
域间链路可视化:精准刻画跨域网关、协议转换、带宽约束、安全策略对全域数据流与指挥时效的影响。
韧性推演:评估关键域中断、跨域攻击渗透对网络整体效能与任务连续性的冲击。
策略验证沙盒:在虚拟环境中安全测试新型组网方案、跨域路由策略、频谱管理规则、安全隔离机制的有效性与风险。