基于知识发现的网络安全态势感知系统

网络安全态势感知主要是站在整体大局的立场上去动态反映信息网络的安全环境,并从根本上对信息网络安全的发展趋势做出了评估和分析.作为网络安全领域的新热点,网络安全态势感知在学术的研究中取得了广泛的进展,但在系统构建和应用方面发展还不够迅速.在此背景下,提出了一种基于知识发现的网络安全态势建模和生成框架,通过一系列的实验过程以及结果分析,表明了该系统能够支持网络安全态势感知的不断发展.     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。     

一种基于粗糙集理论的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知是目前网络安全领域研究的一个热点问题.本文提出利用粗糙集理论进行网络安全态势感知,该方法把网络攻击行为作为网络安全要素,定量分析了各安全要素或安全要素组合对网络安全的威胁程度,最终建立了具有攻击行为、网络服务和安全态势3个层次的网络安全态势感知模型,并通过仿真实验生成了明确的网络安全态势图.采用粗糙集理论使得系统能够高效处理海量网络安全状态数据,生成易理解的攻击检测规则,清楚直观地反映攻击行为对网络整体安全状况的影响.     

网络安全态势感知系统结构研究

网络安全态势感知是实现网络安全监测和预警的一种新技术,融合防火墙、防病毒软件、入侵监测系统（IDS）、安全审计系统等安全措施的数据信息,对整个网络的当前状况进行评估,对未来的变化趋势进行预测。深入分析国内外相关研究后,建立了一个网络安全态势感知概念模型和体系结构,分析研究构成网络安全态势感知系统的数据的特征提取、网络安全评估、网络应急响应、网络安全预警等重要组成部分,这将为下一步安全态势感知系统的实现奠定理论的基础。     

基于态势感知的船舶网络安全监测预警技术研究

我国船舶制造业与发达国家相比仍处于智能化制造起步阶段,船舶制造企业网络安全意识薄弱,然而随着船舶制造智能化高速发展,船舶制造工控系统与物联网、互联网逐步融合,制造企业对网络安全的要求也越来越高。针对漏洞风险的安全通告和单位内部的安全告警缺少统一的监测预警机制,难以做到安全问题的提前感知和及时处理等。通过引入多源异构数据处理技术、多维交叉层次时序关联分析技术和基于人工智能的数据融合预测技术等态势感知关键技术,对网络整体安全状况进行评估,并提出PSO-RBF神经网络预测模型对安全态势进行预测,最后实验验证该模型的有效性和可行性,为信息安全管理者提供可靠的数据参考和决策支持。     

面向大规模网络的安全态势实时量化感知模型

网络安全态势感知能够实时发现潜在的网络风险,对提高网络的应急响应和主动防御能力起着重要的作用。现有的各种态势感知算法在规模上和时间上都不能适应大规模网络实时态势感知的要求,提出了基于指标体系的实时大规模网络安全态势量化感知模型,首先建立了层次化的指标体系,通过数据融合、关联分析等方法对网络安全日志数据进行处理,再针对各个属性采用不同的量化方法,将其聚集成综合网络安全态势指数。最后通过系统实际部署运行过程中的两个案例对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行实例分析,结果证明了所提模型和算法的有效性和合理性。     

电力行业网络安全态势感知研究

随着电力行业信息化的发展,为了应对新的安全威胁,安全保护系统提出了新的挑战,本文重点介绍电力行业的网络安全的发展需求,运用大数据和机器学习技术等,为解决电力网络安全方面面临的监控、分析和决策问题建立安全有效的网络安全态势感知系统.该系统可以为整个网络提供大量的安全信息自动分析和深度挖掘,通过人工智能和机器学习构建安全威...     

基于支持向量机和自适应权重的网络安全态势评估模型

网络安全是近年来国内的重点研究领域,没有网络安全就没有国家安全.针对网络安全中数据源多样性、复杂性等特点,提出了一种基于支持向量机及自适应权重的网络安全态势评估模型.该模型由训练和预测模块组成,训练模块采用先验知识方法获取网络安全关注的重点数据,结合支持向量机和权重策略寻求评估模型.预测模块进行实时网络安全态势评估.通过实验过程和结果分析,表明该模型较好的支持小型网络安全态势的实时预测评估.     

基于时空维度分析的网络安全态势预测方法

现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响,且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响,提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素,然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集,最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响,从而得出网络的安全态势.通过对公用数据集网络的测评分析表明,该方法符合实际应用环境,且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性.     

基于人工智能的网络安全态势感知技术研究

目前,网络安全问题备受社会关注与重视,因此加强对安全态势感知技术相关方面的研究具有重要意义。为了提高安全态势感知准确率,文章阐述安全态势感知的相关概念与基于人工智能的网络安全态势感知技术的总体结构,介绍了信息融合、安全风险等级与分析、大数据可视化及事件过滤技术多种关键的态势感知技术,并对基于人工智能的网络安全态势技术与应用进行相关研究,以期为安全态势感知技术的发展与应用提供借鉴与参考。     

基于深度学习的电网安全态势感知方法

为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。     

网络态势感知中的报警记录觉察研究

网络态势感知中的报警觉察在处理粒度、规模、目标等方面均不同于传统入侵检测中的报警分析,更加侧重于人的理解。本文在现有基于相似度报警分析方法的基础上设计了一种"基于相似度的宏观网络报警觉察算法",重新定义了报警属性相似度,将"优序对比法"引入属性权重设定,最后提出以"人的瞬时理解力"为依据的阈值选择方案。实验显示该方法能帮助网络管理人员从整体上把握网络异常的时间、范围、类型,理解网络的态势。     

网络安全态势感知研究综述

网络安全态势感知不同于传统的安全措施,它可以对网络中各种活动的行为进行辨识,从宏观的角度进行意图理解和影响评估,进而提供合理的决策支持,在提高网络的监控能力、应急响应能力及预测网络安全的发展趋势等方面都具有重要的意义。分别对态势感知和网络安全态势感知的定义进行了归纳梳理,对经典的态势感知模型和新发展的网络安全态势感知模型进行了总结与对比;介绍了网络安全态势感知的关键技术,主要分为基于层次化分析、机器学习、免疫系统和博弈论的技术;介绍了近年来网络安全态势感知在因特网、工控网和物联网中的应用;对其未来发展趋势和待解决的问题进行了总结与展望。     

一种基于流立方体的网络安全态势感知模型

网络安全态势感知是网络安全监控技术一个新的发展方向,对网络安全态势的掌握对于网络安全而言具有重要的意义。在已有的关于数据立方体模型的研究基础之上,本文提出了一种基于流立方体模型的网络安全态势感知模型,以描述和抽象化网络安全态势感知中涉及的多维分析结构,从网络安全事件统计数据流的数据特征出发分析网络安全态势。给出了基于频率、趋势和熵值这三种数据特征的模型实例,利用流立方体相邻层次间单元的关系证明了这三种数据特征可以只从原始数据计算底层单元的特征,而上层单元的数据特征则可以通过对底层数据特征的运算而直接得到,从而实现高效计算。实际应用系统的构建和利用网络安全数据的测试实验表明了所提模型和方法的有效性。     

网络安全组态势感知及其带粒子群优化的效用分析方法

针对网络安全系统中个体态势感知的局限性,提出网络安全组态势感知的概念,讨论了其发展的必要性,同时对相关概念的区别和联系进行了分析.通过设计基于粒子群优化算法的聚类分析,对网络安全环境中的个体态势感知与组态势惑知的关系进行了定量研究.模拟实验结果表明,网络安全系统中组态势感知能力优于个体态势感知能力,且其感知能力与任务的工作负荷大小有关.     

基于安全本体的协同报警分析研究

用户的网络管理需要建立一种新型的综合网络安全管理解决方案,即统一网络安全管理.关注其中的一个关键功能--协同报警分析,在把握现有研究方向的基础上,提出一个网络安全报警分析基本框架.现今存在的主要问题在于如何保证安全报警的环境资产信息、背景知识与攻击知识的统一表达.目前,针对这一问题仍缺乏一个实践可行的有效方法,这将直接影响到统一网络安全管理的最终实现.在协同报警分析过程中引入CIM模式扩展的OWL+SWRL安全本体来统一表达信息与知识,并提出一个极具潜力的方法用以完善现有协同报警分析技术,作为实现统一网络安全管理的重要步骤.     

网络安全态势感知模型设计和实现

随着网络技术的发展,互联网技术得到突飞猛进的发展,但是在高速发展的背后,给很多网络黑客可乘之机,网络入侵行为逐渐泛滥化,给网络安全带来巨大的挑战.传统的网络维护技术早已不能满足当前技术水平.网络安全态势感知是一门应对网络入侵的新技术,给网络监管人员提供维护网络安全的途径,对当前信息技术的发展有重要的意义.本文将以网络安全态势感知模型的设计为基础,对其提供合理化的建议,以达到维护网络安全的作用.     

基于遗传算法的网络安全配置自动生成框架

合理配置网络安全设备以对信息系统实施必要的访问控制,是网络安全管理的一项重要任务。随着网络规模的不断扩大,各种用户权限之间会形成复杂的依赖关系,传统基于人工的方式配置网络访问控制策略,主要是依据业务系统的实际需求,按照最小权限的原则进行分配,这种分配方式忽略了权限之间的依赖关系,容易产生过授权的现象,从而为网络带来安全隐患。为解决该问题,提出了一个基于遗传算法的安全配置自动生成框架。首先,以网络规划信息和配置信息为基础,确定用户可能的权限,提取网络基础语义,构建相应的网络安全风险评估模型,实现不同安全配置的安全评估;然后,对网络中所有可能的安全配置进行合理编码,确定遗传算子和算法参数,生成初始种群;最后,通过遗传算法,自动选取较优个体来生成子代个体。该框架能够通过自动比较不同的安全配置下的网络安全风险,以及在可能的配置空间内自动搜索安全配置的最优解,来实现网络安全设备访问控制策略的自动生成。构造一个拥有20个设备、30个服务的模拟网络环境对该框架进行验证,在该模拟环境下,该框架能够在种群样本数目为150的条件下,不超过10次迭代即可找到较优的安全配置。实验结果充分表明,该框架能够根据网络的安全需求,自动生成合理的网络安全配置。     

基于自律计算的网络安全态势感知模型

针对当前网络安全管理的复杂性和态势感知过程缺乏自适应性等问题,提出一个基于自律计算的网络安全态势感知模型。利用自律反馈机制对态势提取进行实时分析;根据提取的态势信息,从攻击和防御两个角度出发,采用层次分析法建立多层次多角度的网络安全态势评估模型;依据过去和当前网络安全态势,采用改进的遗传神经网络方法建立网络安全态势预测模型。仿真实验结果表明,具有自律反馈机制的态势感知模型可以有效增强系统的自适应能力。