1、需要解决的主要技术问题: 
①由于网络安全威胁可能来自多个方面，只通过网络数据包的源IP地址以及目的IP地址来判断网络安全状态，具有局限性；②由于缺少量化指标，无法判断网络安全异常的程度，从而导致资源分配不合理。
2、需求提出背景及主要应用领域方向：
需求提出的背景：在企业网络安全防护领域，传统通过路径分析进行网络安全异常检测的方法主要为：通过在路由器、核心交换机等网络关键节点上部署流量监测工具，捕获网络数据包的源IP地址以及目的IP地址等信息，然后根据这些信息统计流量的大小、方向和分布情况，判断网络安全状态。
现有技术依然存在以下不足：只通过网络数据包的源IP地址以及目的IP地址来判断网络安全状态，具有局限性，同时缺少量化指标，无法判断网络安全异常的程度，从而导致资源分配不合理。
主要应用领域：其主要应用于企业网络安全防护、网络管理与优化、数据中心运营、政府网络安全监管等领域。
3、技术难点：
技术难点主要包括：如何结合流量数据、交换机数据、数据包数据、用户数据和路径数据等数据进行多维度综合分析；如何采用具体的数学模型和公式计算各项异常指标，实现网络状态的量化评估，通过设定异常阈值，灵活调整系统的敏感度，适应不同的网络环境和安全需求；如何使系统能够实时监测网络路径状态，并在检测到异常时提供预警，自动采集数据、计算指标并判断网络安全异常等级。
4、对主要技术指标、成本等有关要求：
①主要技术指标：多维度数据分析能力，涵盖网络设备（CPU/内存/流量异常）、用户行为（登录频次/权限变更/访问模式）及路径特征（延迟/丢包/协议合规性）的实时采集与关联分析（数据采集延迟≤1秒）；量化评估体系，通过归一化算法整合多源指标生成网络路径综合异常指数（评估模型准确率≥95%，异常覆盖率达90%以上）；实时监控与预警机制，支持毫秒级异常检测（处理延迟≤500ms）；自动化处理功能，对高风险路径执行自动阻断或流量重定向（响应时间≤2秒）；智能阈值设定技术（阈值动态调整周期≤5分钟）。
②预期效应：（1）能够从多个维度评价网络路径运行状态，提高评估准确性。（2）能够清晰地将网络安全状态划分为不同的等级，解决资源分配不合理的问题。
③成本要求：技术开发成本，人工成本，系统测试成本等。
5、其他事项：
后期技术服务：技术方面的更新、迭代，人工智能技术的引入、与大数据技术的结合等。