基于模糊—隐马尔可夫模型的复合式攻击预测方法

通过对复合式攻击预测方法的研究,将关联规则、模糊评价法和隐马尔可夫模型相结合,提出了基于模糊—隐马尔可夫模型的复合式攻击预测方法。该方法首先将原始报警信息融合为超级报警信息,进而基于攻击行为的初始概率分布确定初始状态矩阵,根据关联规则确定状态转移矩阵,应用模糊判别法确定观察矩阵,最后应用隐马尔可夫模型中的Forward算法对报警信息隶属的攻击场景进行了识别,Viterbi算法对攻击意图序列进行了预测。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取

隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度.     

基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法研究

现有基于攻击图的入侵路径研究在计算状态转移概率时，缺乏对除基本网络环境信息以外因素的考虑，为了全面且合理地分析目标网络的安全性，提出了一种基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法。首先，在攻击图的基础上，提出了一种基于漏洞生命周期的状态转移概率归一化算法；其次，使用该算法将攻击图映射为吸收马尔可夫链，并给出其状态转移概率矩阵；最后，对状态转移概率矩阵进行计算，全面分析目标网络的节点威胁程度、攻击路径长度、预期影响。在实验网络环境中应用所提方法，结果表明，所提方法能够有效分析目标网络中的节点威胁程度、攻击路径长度以及漏洞生命周期对网络整体的预期影响，有助于安全研究人员更好地了解网络的安全状态。     

基于MLL-AT的网络攻击建模方法研究

研究了攻击树建模攻击的方法,主要研究目的是如何有效地用攻击树建模和表示多阶段网络攻击。对传统攻击树进行扩充和改进,重新定义了攻击节点,量化了叶子节点的攻击风险,提出了一种用MLL-AT(多级分层攻击树)建模攻击的思想和方法,并给出了一种基于攻击树的MLL-ATDL攻击描述语言。改进后的攻击树能更准确地建模攻击,尤其是表示多阶段网络攻击,并可以用于评估系统风险,区分不同攻击序列对系统的不同安全威胁程度。     

基于攻击图模型的网络安全态势评估方法

针对网络攻击出现的大规模、协同、多阶段的特点,提出一种基于攻击图模型的网络安全态势评估方法。首先,结合攻击事件的时空特征融合多源告警数据构建网络攻击行为特征;其次,基于告警信息映射攻击节点,关联多步攻击的路径;再次,在构建攻击图的基础上,结合转移序列构建攻击节点转移概率表,将转移概率引入攻击图中,推断攻击者的攻击意图;最后,针对最大可能的攻击路径,对大概率的攻击节点进行安全态势评估,科学量化网络攻击后潜在攻击节点的安全态势,为网络安全管理人员提前做好防护提供理论支撑和科学依据。     

基于细胞自动机模型电力网络攻击预测技术

传统电力网络攻击范围预测技术的预测范围不够广,导致电力网络安全性提升效果不明显。为此,提出基于细胞自动机模型的电力网络攻击预测技术。搭建电力细胞自动机模型,将细胞自动机中的细胞看作电力细胞,建立细胞活力值转换规则,将其与攻击者执行攻击概率相结合,预测电力细胞的发展变化。根据中心电力细胞及邻域电力细胞的变化趋势预测电力网络攻击。实验结果表明：在时间因素影响下,提出的基于细胞自动机模型电力网络攻击预测技术的预测攻击节点位置与原始节点基本一致,预测后负荷切除量始终在100 MW以下,本文所提技术的有效性更好。     

基于数据融合和HM Ms的风险评估方法

在信息安全领域,对信息系统进行风险评估十分重要,其最终目的是要指导决策者在"投资成本"和"安全级别"这两者之间找到平衡,从而为等级化资产风险制定保护策略和缓和计划。随着信息安全风险评估方法的不断发展,由于传统的风险评估方法对数据处理比较单一,对于系统总体风险评估较为薄弱.文中提出一种基于数据融合和隐马尔可夫模型的概率风险评估方法。使用数据融合技术,将多种安全工具提供的信息加以智能化分析、综合,产生比单一信息源更精确、完全和可靠的数据。基于数据融合模型的输出,使用隐马尔可夫模型进行风险评估,可以预测信息系统未来的安全状态,并通过用户的视角探索可能的安全状态,动态地量化企业信息系统资产,通过整合不同来源的信息,利用专家给出的概率信息确定动态变化资产未来的风险级别。     

一种基于加权隐马尔可夫的 自回归状态预测模型

针对电子系统状态趋势预测问题,提出了一种加权隐马尔可夫模型的自回归趋势预测方法.该方法以自回归模型作为隐马尔可夫的状态输出,利用加权预测思想对马尔可夫链中的隐状态进行混合高斯模型的加权序列预测,并利用最大概率隐状态下的自回归系数计算模型输出.通过对实际的复杂混沌序列和电子系统BIT状态数据进行趋势预测,并针对不同模型参数下的预测结果进行实验分析,结果表明该方法对系统状态变化的趋势具有较好的预测性能.     

基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法

该文针对网络攻防领域攻击策略生成问题的特性,从攻击者角度研究网络攻击图。根据漏洞信息对攻击模板进行实例化,维护原子攻击以及攻击的前提条件和攻击效果等因果关系,形成扩展网络攻击图,并进一步提出基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法,该算法能够动态的预测下一步网络攻击效果,求出达到该攻击效果的攻击链及其成功概率,为网络攻击过程的顺利实施提供决策支持。通过网络攻防实验,验证了网络攻击图的扩张和网络攻击策略生成算法的正确性。     

基于HMM的动作识别结果可信度计算方法

针对当前动作识别可信度计算方法中混淆率高、不适用于迁移学习等问题,提出一种基于样本上下文信息的可信度计算方法（S-HMM, sliding windows hidden Markov model）。该方法使用隐马尔可夫模型（HMM, hidden Markov model）理论对识别结果序列建模,将样本所在序列识别正确的概率作为识别结果的可信度,避免了当前可信度计算方法依赖于样本在特征空间中分布的问题。实验使用真实场景中的数据进行仿真,结果表明,与现有方法相比,该方法可将可信度混淆率降低37%左右。     

信度向量正交投影分解的网络安全风险评估方法

传统安全风险评估方法大都存在着主观性和片面性问题,该文针对网络节点的漏洞和攻击层面的风险分析需求,提出了漏洞信度和攻击信度的概念,设计了一种信度向量正交投影分解的网络安全风险评估方法。该方法首先将攻击所依赖的漏洞信息和节点本身漏洞信息相关联,结合网络中各节点自身的权重,量化从节点至全网的安全风险分析;其次,在漏洞信度计算时,为了排除漏洞扫描工具自身的不确定因素和数据源的单一性,将多个扫描工具的检测结果融合,构成数据源;最后,基于欧式空间向量投影的思想提出了一个信度向量投影分解算法。实验结果验证了该文方法的有效性。     

Network intrusion intention analysis model based on Bayesian attack graph

Aiming at the problem of ignoring the impact of attack cost and intrusion intention on network security in the current network risk assessment model,in order to accurately assess the target network risk,a method of network intrusion intention analysis based on Bayesian attack graph was proposed.Based on the atomic attack probability calculated by vulnerability value,attack cost and attack benefit,the static risk assessment model was established in combination with the quantitative attack graph of Bayesian belief network,and the dynamic update model of intrusion intention was used to realize the dynamic assessment of network risk,which provided the basis for the dynamic defense measures of attack surface.Experiments show that the model is not only effective in evaluating the overall security of the network,but also feasible in predicting attack paths.     

基于攻击图模型的网络安全评估研究

介绍了利用攻击图模型方法分析计算机网络攻击行为的基本原理,给出了攻击图生成算法。研究了利用攻击图对网络系统安全性进行风险分析的方法。通过一个虚拟的网络环境对攻击图生成算法和网络系统的安全性分析评估方法进行了验证。     

一种基于攻击图模型的网络安全评估方法

随着网络的深入和快速发展,网络安全问题日益严峻,研究网络安全的评估方法,具有重要的现实意义。安全漏洞的大量存在是安全问题的总体形势趋于严峻的重要原因之一。详细介绍了攻击图建模方法,给出了攻击图自动生成算法,提出了一种利用数学模型分析攻击图,并对网络系统进行安全评估的方法,最后通过一个虚拟网络环境对网络安全评估方法进行了验证。该方法对攻击图的研究具有现实意义。     

项目反应理论在实时网络风险评估中的应用

为提高传统网络风险评估方法的准确性,针对大部分网络风险评估方法未考虑攻击能力值的问题,提出了一种基于项目反应理论的实时网络风险评估方法。该方法利用项目反应理论引入的攻击能力值参数以及服务安全等级参数,对传统攻击威胁值和攻击成功概率计算方法进行改进,并采用三标度层次分析法构建出更准确的服务重要性权重,最终获得符合网络环境的评估态势。仿真结果表明：该方法可以提高评估结果的准确度,并实时地绘制更符合真实网络环境的安全态势图。     

基于有限条件攻击的安全测试方法

在网络战环境下,为了提高通信网络的抗攻击能力,需要对通信网络的安全性进行较全面的攻击测试。文中提出了基于有限条件攻击的安全测试方法,并设计了有限制条件攻击测试模型和算法。有限制条件攻击测试模型由攻击、目标、响应、条件四部分构成。基于该方法设计并实现了相应的原型攻击测试系统,并对GSM等无线网络进行了攻击测试,表明该方法可行、有效。     

Real-time automated risk assessment in protected core networking

Protected Core Networking (PCN) is an approach to creating a secure and flexible network and communications infrastructure that supports network enabled capability (NEC) operations. The real-time automated risk assessment (R-TARA) provides a theoretically and practically sound method for risk assessment in the Protected Core. The purpose of the R-TARA is multifold. On the one hand it provides a global metric, which could be used by the network operator to assess the overall security level of the network and its evolution over time. On the other hand, the results of R-TARA can be used in order to achieve dynamic accreditation. Finally, R-TARA local risk metrics, e.g. susceptibility to DoS attacks, can be used for dynamic routing decisions. We propose use of Bayesian networks, known from operational risk assessment, for PCN risk assessment and we provide analytical and simulative evaluation of R-TARA mechanisms.     

基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法

网络安全风险评估技术能够检测网络系统潜在的安全漏洞和脆弱性，评估网络系统的安全状况，是实现网络安全的重要技术之一．文中对基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法进行了研究，给出了多阶段攻击的网络安全风险评估方法的评估过程，分析了该评估方法中的关键参数，构建了基于多阶段攻击的网络安全风险评估的模型，最后通过实践验证了该方法的有效性，一定程度上提高了评估结果的准确性和一致性。     

在线监测的路由器安全威胁态势量化评估方法

在对路由器安全问题本质分析基础上提出路由器安全效能的概念并对路由器攻击进行分类,提出一种在线监测的路由器安全威胁态势量化评估的计算方法。该方法在对路由器攻击分类的基础上,以路由器带宽占用率和CPU平均使用率计算服务下降型威胁安全风险因子,以威胁发生可能性和威胁严重程度计算权限提升型安全风险因子,结合路由器本身的重要性计算其安全风险,进而分析路由器的安全威胁态势。实验表明：所提方法能够很好地反映路由器的安全风险,为网络管理员提供直观的安全威胁态势,以便调整路由器安全策略,更好地提高其安全性能。