1.一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取各个网络节点处的网络态势表征数据时序序列，并基于网络态势表征数据时序序列构建对各个网络节点进行聚类处理得到多个时间关联集群，以利用时间关联性实现网络节点的群体安全感知；

步骤S2、基于各个网络节点间的拓扑结构利用遗传算法进行社团分析得到多个空间关联集群，以利用空间关联性实现网络节点的群体安全感知；

步骤S3、利用属性相异度对时间关联集群和空间关联集群进行集群归并得到时空关联集群，以实现对网络节点进行多维度群体安全感知来提高网络安全态势感知的准确性和时效性。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：所述网络态势表征数据包括网络节点的运行数据、报警事件数据、资产数据，各个网络节点处的网络态势表征数据时序序列位于同一时序段内。

3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：所述时间关联集群的获取包括：利用聚类算法对基于网络态势表征数据时序序列对各个网络节点进行聚类处理，以将具有时间关联性的网络节点划归为同一时间关联集群内；

其中，聚类算法中任意两个网络节点的距离为任意两个网络节点的网络态势表征数据时序序列的欧几里得距离；

将每个时间关联集群中集群中心处的网络节点作为时间关联集群的安全感知群体表征节点；

所述安全感知群体表征节点的安全态势表征安全感知群体表征节点所归属的时间关联集群的安全态势，以利用安全感知群体表征节点实现时间关联集群的群体安全感知。

4.根据权利要求3所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：所述各个网络节点间的拓扑结构为各个网络节点间的物理连接关系的表征。

5.根据权利要求4所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：所述空间关联集群的获取包括：利用遗传算法以模块度密度作为优化函数对各个网络节点间的拓扑结构进行全局搜索，以将各个网络节点间的拓扑结构划分为多个具有空间关联性的节点社团；

将各个节点社团依次作为各个空间关联集群；

其中，将每个空间关联集群中集群中心处的网络节点作为空间关联集群的安全感知群体表征节点；

所述安全感知群体表征节点的安全态势表征为安全感知群体表征节点所归属的空间关联集群的安全态势，以利用安全感知群体表征节点实现空间关联集群的群体安全感知。

6.根据权利要求5所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：所述时空关联集群的获取包括：将时间关联集群的安全感知群体表征节点和空间关联集群的安全感知群体表征节点之间的属性相异度与预设阈值进行比较，并将属性相异度小于预设阈值的时间关联集群和空间关联集群进行归并为一个时空关联集群；

所述属性相异度的量化公式为：

Dij＝W*(|Si‑Sj|)+V*(|Pi‑Pj|)；

式中，Dij为第i个时间关联集群的安全感知群体表征节点和第j个空间关联集群的安全感知群体表征节点之间的属性相异度，Si、Sj分别为第i个时间关联集群的安全感知群体表征节点的网络态势表征数据、第j个空间关联集群的安全感知群体表征节点的网络态势表征数据，Pi、Pj分别为第i个时间关联集群的安全感知群体表征节点的拓扑坐标、第j个空间关联集群的安全感知群体表征节点的拓扑坐标，|Si‑Sj|为Si和Sj的欧几里得距离，|Pi‑Pj|为Pi和Pj的欧几里得距离，W、V为时间关联性的属性相异度权重、空间关联性的属性相异度权重，i，j为计数变量。

7.根据权利要求6所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于：将每个时空关联集群中集群中心处的网络节点作为时空关联集群的安全感知群体表征节点；

所述安全感知群体表征节点的安全态势表征为安全感知群体表征节点所归属的时空关联集群的安全态势，以利用安全感知群体表征节点实现时空关联集群的群体安全感知。

8.根据权利要求6所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于，所述时间关联集群中集群中心处的网络节点是时间关联集群对应的聚类中心处的网络节点，所述空间关联集群中集群中心的网络节点是空间关联集群中具有最大节点中心度的网络节点，所述时空关联集群中集群中心的网络节点是与时空关联集群的聚类中心处距离最短且具有最大节点中心度网络节点，所述时空关联集群的聚类中心的网络态势表征数据为时空关联集群中所有网络节点的网络态势表征数据的均值；

其中，所述时空关联集群中集群中心的网络节点利用与时空关联集群的聚类中心处距离最小化的优化函数和节点中心度最大化的优化函数进行在时空关联集群中搜索得到；

所述与时空关联集群的聚类中心处距离最小化的优化函数为：min[|S(K)‑S(O)|]；

所述节点中心度最大化的优化函数为：max[F(K)]；

式中，min、max分别为最小化运算符、最大化运算符，S(K)为时空关联集群中第K个网络节点的网络态势表征数据，S(O)为时空关联集群的聚类中心的网络态势表征数据，|S(K)‑S(O)|为S(K)和S(O)的欧几里得距离，F(K)为时空关联集群中第K个网络节点的节点中心度运算函数。

9.根据权利要求6所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于，所述时空关联集群的安全感知群体表征节点的安全态势由时空关联集群的安全感知群体表征节点的网络态势表征数据进行判定。

10.根据权利要求2所述的一种基于时间序列的网络安全态势感知方法，其特征在于，将所述网络态势表征数据的各个数据分量在计算前进行归一化处理。