基于企业环境的网络安全风险评估

针对网络安全风险评估问题,提出了一种依据企业环境特征评估网络安全风险的方法。在企业内部基于企业环境特征进行安全漏洞危险性评估,提出了一种基于企业经济损失的漏洞危险性评估方法。使用贝叶斯攻击图模型,并结合企业网络系统环境变化进行动态安全风险评估。最后,通过案例研究说明了提出的动态安全风险评估方法的具体计算过程,并且使用仿真实验说明了提出的方法更加切合被评估网络或信息系统遭受攻击的真实情况,评估结果更加客观准确。     

网络安全风险动态评估过程优化仿真

研究网络安全风险动态评估方法,提高评估的准确性.当前网络安全风险评估没有考虑不同入侵特征造成的网络指标变化,以入侵前后相同静态固定指标变化评估为主,缺少不同时段内动态可持续评估的方法.为解决上述问题,提出基于特征映射关联算法的网络安全风险动态评估方法.对网络中的操作特征进行加权优化处理,提取网络操作异常特征,计算异常特征提取误差,针对异常特征提取误差进行补偿.根据网络异常特征获取特征分类函数,并计算特征分类的约束条件,建立特征属性映射模型,获取特征映射关联性,实现网络异常特征的分类,完成网络安全风险动态评估.实验结果表明,利用改进算法进行网络安全风险动态评估,能够极大的提高评估的准确性,满足网络安全的实际需求.     

基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型（t-SVR）。利用遗传算法（GA）的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。     

基于免疫网络的信息安全风险评估模型

风险评估是评价网络信息系统安全的有效措施之一。该文基于免疫网络可动态实时诊断的特性,提出一种新的信息安全风险评估模型,给出模型中各项指标的定量计算方法,以评估整个信息系统的风险值。该模型能够综合考虑评估要素的相互关联,针对风险动态更新,进行实时监控。实验验证了其评估信息系统安全状态的有效性。     

基于SVM的网络威胁频率预测算法研究

网络安全风险评估分为定量评估与定性评估两种方法。现今的评估方法多数仅对网络安全事件进行定性的评估，不能给出网络安全风险值的定量说明，评估结果缺乏客观性、动态性和可信性。本文在深入研究风险评估理论和实验的基础上提出了一种新的网络安全定量风险评估方法--基于支持向量机SVM的网络威胁频率预测方法，构造了相应的SSVM模型，并采用仿真数据对模型进行了验证。该模型对来自某局域网IDS实测数据的网络威胁频率进行了预测，和真实值的对比说明，所提出的网络威胁预测算法是行之有效效的。     

基于层次分析法的网络风险状态评估模型

本文介绍了风险评估及网络安全状态的基本概念,提出了基于层次分析法的网络风险评估模型。该模型将安全风险的三个要素(脆弱性、威胁、资产价值)有机结合,完成对网络安全风险状态的评估,并对模型的具体实施做了简要说明。     

物流信息网络安全的风险评估

给出了一种物流信息网络安全的风险评估方法。基于FCIM模型,对物流信息网络安全的风险进行定量计算,评估物流信息网络安全的风险等级。通过实际应用,该方法可以很方便地用于物流信息网络安全的风险评估,评估结果符合实际。     

基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估

以提升医疗网络安全风险评估精度为目标，提出基于数据挖掘算法的医疗网络安全风险评估方法。首先采用病态指数循环分析法确定医疗网络安全风险评估指标，构建医疗网络安全风险评估指标体系，并采用层次分析法设置每个评估指标的权重值，然后采用马尔科夫链和模糊综合法设计医疗网络安全风险评估模型，最后进行医疗网络安全风险评估仿真测试实验。实验结果表明，风险评估结果符合实际情况，风险评估精度极高，评估结果有效可信。     

“软件人”群网络安全风险评估模型的研究

通过对人工智能、“软件人”和网络安全风险评估技术的深入研究,提出一种基于“软件人”群的网络安全风险评估模型,能够动态地反应、评估网络系统的安全性,有效地解决了传统风险评估系统中检测和评估模块不能在网络中动态移动、随需分布,并限制评估速度、效率和应用范围等问题。使风险评估系统结构具有良好的自治性、灵活性、扩展性、适应性、分布式控制和应急响应能力,同时降低对网络系统带宽的依赖程度,提高了系统的服务能力和工作效率。     

基于情景感知的网络安全风险评估模型与方法

现有情景感知框架对网络安全风险评估没有精确的量化方法,为此,结合DS证据理论和协商目标风险分析系统,提出一种基于情景感知框架的网络安全风险评估模型.基于DS理论进行网络安全威胁信息融合和情景识别,采用概率风险分析进行逐层风险量化和网络安全风险判别,并以低轨道卫星通信网为例进行网络安全风险评估仿真实验,结果验证了该评估模型和方法能有效识别威胁情景,并提高风险评估判别的准确性.     

工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型

针对当前工业信息物理系统的安全风险评估模型极少考虑系统的动态进程对评估准确性的影响,给出一种工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型.首先,运用贝叶斯网络对攻击在网络层的入侵过程建模,计算网络攻击成功入侵的概率;然后,在攻击成功入侵的前提下,采用卡尔曼状态观测器实时观测被控对象的状态,研究系统的动态表现,定量分析系统的表现损失,从经济损失的角度量化攻击对系统造成的影响,并结合攻击成功入侵的概率,实现对系统安全风险的动态评估.最后,通过Matlab对攻击下沸水发电厂模型的运行状态进行仿真,结果表明所提模型能有效地评估工业信息物理系统的风险.     

基于COOPN的泛在网安全风险评估建模方法

在无线接入、射频识别、网络应用、人机交互等新技术的推动下,人与人、人与物乃至物与物之间随时随地沟通的泛在网络正逐步构建。与此同时,信息安全事件发生的范围也随之扩大。为了全面地应对信息安全风险,要对信息安全风险进行建模评估。传统的方法已经不能完全适应新的泛在网络安全需求,需要对现有建模方法进行改进,以实现对泛在网络风险的建模评估。与现有方法相比,基于COOPN（CORAS-based Object Oriented Petri-net）的建模评估方法既继承了现有方法扩展性好、复用性高、可精细化描述的特点,又增加了形式化的描述以及动态分析能力。仿真实验证明该方法能够有效地进行泛在网络信息安全建模评估。     

基于证据理论的网络安全风险组合评估方法

研究网络安全风险评估问题,网络安全风险具有时变性和非线性等特点,采用单一的方法难对其进行准确评估,为提高网络安全评估准确率,提出一种证据理论的网络安全风险评估算法。首先采用层次分析对网络评估指标体系权重值确定,然后采用支持向量机和BP神经网络对网络安全风险进行评估,最后采用证据理论对两者的评估结果进行融合,获得网络安全风险最终评估结果。通过网络安全数据集进行仿真,结果表明,组合方法充分利用支持向量机和BP神经网络的优点,能够全面反映网络安全状态,提高了网络安全风险评估的准确率,评估结果更加可靠,便于采取相应的安全防范措施,可以最大限度的降低网络风险带来的经济损失。     

基于模拟攻击的高校网络安全风险评估研究

针对高校网络目前存在的安全风险,提出一种新型的基于模拟攻击的高校网络安全风险评估模型。该模型综合考虑了单机脆弱性和网络攻击威胁,首先结合原有基于单机脆弱性测出的风险值,模拟攻击者利用网络弱点的入侵过程,产生攻击状态图;然后基于生成的攻击状态图和原有风险值,识别攻击者入侵网络所利用的攻击行为、可能路线及导致的安全状态变化,评估潜在威胁的位置;并对新方法的风险值给出了定量分析,从而为针对性地实施风险控制决策提供更准确的依据。实验结果表明,该模型是正确的,并且平均要比目前存在的风险评估模型多发现大约50%的安全风险。由此可以看出,本模型方法的评估结论较传统方法更为准确。     

基于期望收益率攻击图的网络风险评估研究

随着互联网应用和服务越来越广泛,层出不穷的网络攻击活动导致信息系统的安全面临极大的风险挑战。攻击图作为基于模型的网络安全风险分析技术,有助于发现网络节点间的脆弱性和评估被攻击的危害程度,已被证实是发现和预防网络安全问题的有效方法。攻击图主要分为状态攻击图和属性攻击图,由于状态攻击图存在状态爆炸的问题,研究者大多偏向于基于属性攻击图的网络风险评估研究。针对现有的属性攻击图研究过度依赖网络节点本身脆弱性和原子攻击本质属性进行量化分析,忽略了理性攻击者通常以攻击利益最大化来选择具体的攻击路径,提出了基于期望收益率攻击图的网络风险评估框架和攻击收益率量化模型。所提网络风险评估框架以公开的漏洞资源库、漏洞挖掘系统发现的新漏洞以及与网络攻防相关的大数据为基础数据源,以开源大数据平台为分析工具,挖掘计算攻击成本和攻击收益相关要素;借用经济学中的有关成本、收益以及收益率等概念构建原子攻击期望收益率计算模型;通过构建目标网络的属性攻击图,计算攻击路径上的原子攻击期望收益率,生成所有可能攻击路径的期望收益率列表;以期望目标为出发点,依据特定的优化策略（回溯法、贪心算法、动态规划）展开搜索,得到最大收益率的完整攻击路径,为网络风险评估提供依据。仿真实验结果表明了所提期望收益率攻击图网络风险评估方法的有效性及合理性,能够为发现和预防网络安全问题提供支撑。     

基于AHP-SVM的信息系统风险评估

风险评估保证信息系统安全的一种重要技术,信息系统风险受到众多影响,具有动态性和时变性,为了提高信息系统风险评估的精度,提出一种层次分析法和支持向量机的信息系统风险评估模型（AHP-SVM）.首先对当前信息系统风险研究现状进行分析,并根据专家构建评估指标体系,然后利用层次分析法对评估指标权重进行估计,并根据支持向量机建立信息系统风险的评估模型,最后利用信息系统风险数据对对评估结果的可靠性进行测试.结果表明,本文模型可以合理确定评估指标的权重,可以描述信息系统风险因子与期望值间的变化关系,获得了理想的信息系统风险评估结果,具有一定的实际应用价值.     

一种松耦合网络安全态势感知模型

提出一个基于Kaplan-Meier生存性分析的松耦合网络安全态势评估模型,用于对网络的历史安全状态进行评估以及对未来安全趋势进行预测。采用生存性分析理论实现多源数据融合与态势评估方法的松耦合,利用KDD99评估数据集建立包含多种节点的网络安全态势评估实例进行仿真分析,以阐明该模型在适应网络结构以及多源数据动态变化方面的优势,在此基础上绘制安全态势曲线图,并与历史安全趋势进行比较,结果证明该评估模型具有较高的准确性与较强的适用性。     

基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析

针对信息物理融合系统（CPS）中的网络安全攻击会导致系统失效的问题，提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法。首先，对动态故障树和攻击树集成建模，构建攻击-动态故障树（Attack-DFTs）模型；然后，分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型，并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法，即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径；最后，通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证。案例分析结果表明，所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列，有效实现了CPS的综合安全评估。     

基于层次分析涉密信息系统风险评估

信息技术的发展使得政府和军队相关部门对信息系统安全问题提出更高要求。涉密信息系统安全有其独特性,风险评估区别于普通信息安全系统。文章以涉密信息系统为研究对象,首先阐述涉密信息系统的特点,针对其独特性对现有信息安全风险评估方法进行分析评价。然后将基于层析分析法的评估模型引入到涉密信息系统安全风险评估中。为涉密信息系统进行风险评估提供一种新的技术思路。最后通过实例分析,所提模型在处理涉密信息系统评估过程中对得到的离散数据分布无要求,与德菲尔法以及 BP 神经网络相比,该模型具有一定实用性和可扩张性,适合用于实际地涉密信息系统风险评估中。