针对APP的安全攻击之所以能够造成巨大的损失，很大一部分原因在于其攻击的未知性和迅速性，当一个APP遭遇安全攻击的时候，最初是没有预防的，当APP安全防护体系被攻击破坏，APP没有及时应对的过程中，会造成较为显著的
安全监测与应对能力更强。在传统APP安全防御方式中，主要有加密防御、专业安全辅助技术、防火墙防御，以及APP安全监控等措施，这些防御方式主要是应对已经发生的安全攻击。APP安全感知系统采用了安全态势感知技术，包括机器人动态防御和基于一般网络安全的系统防御，其中一般网络安全的系统防御主要基于已知安全攻击的特征来进行防御，而机器人动态防御则对APP的服务器代码进行持续变化，让攻击者无法识别，从而提高APP安全保障系数。
针对APP的安全攻击之所以能够造成巨大的损失，很大一部分原因在于其攻击的未知性和迅速性，当一个APP遭遇安全攻击的时候，最初是没有预防的，当APP安全防护体系被攻击破坏，APP没有及时应对的过程中，会造成较为显著的破坏或者损失。若是基于大数据和网络态势感知建立安全管理模型的话，对于安全威胁的预测性会强很多，结合动态防御技术，对于大部分可能性的安全威胁和安全攻击，安全管理模型都能够做出对应的预测和警告，提示APP动态防御系统主动或自动做好安全管理预防措施。
当相关安全攻击发生之后，也可以第一时间进行处理，从而降低损失，更好地保护APP安全。从这个角度来讲，基于大数据和网络态势感知模型的网络安全管理体系，其安全监测能力与安全攻击应对和处理能力更强。
