网络安全态势感知系统简述

任务关键网络系统作为一类特殊的网络信息系统在影响人民生活和社会发展的诸多领域得到了广泛应用。然而,不断恶化的网络环境使得该类系统面临的安全问题日益突出,在依靠传统网络安全技术无法满足人们对其安全需求的背景下,网络安全态势感知研究便应运而生。综述了网络安全态势感知系统的国内外研究现状;介绍了Netflow基本原理。     

网络安全态势感知综述

以网络安全态势感知所要解决的问题为切入点,详细介绍了网络安全态势感知的基本概念、模型和体系框架.并从网络安全态势要素提取、态势理解/评估、态势预测等方面阐述了网络安全态势感知的主要技术及其发展情况.最后指出网络安全态势感知面临的一些问题和未来的研究方向.     

网络安全态势感知模型研究

网络安全态势感知是实现网络安全监控的一种新技术,也是目前信息安全的研究热点之一.在理清国内外研究现状的基础上,提出了基于简单加权法和灰色理论的网络安全态势感知模型.模型的建立主要分为当前网络安全态势评估建模和未来网络安全态势预测建模两部分,当前网络安全态势评估模型是依据各种服务受到攻击的威胁程度采用简单加权法建立的,而未来网络安全态势预测模型则是依据过去和当前网络安全态势采用灰色理论建立的.经仿真实验验证,该模型合理可行.     

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。     

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。     

大规模网络安全态势感知及预测

从对网络安全态势感知及预测技术的需求展开,介绍了网络安全态势感知的基本概念、系统模型,从数据融合、态势感知指标体系、数据挖掘、态势可视化技术等方面,介绍了网络安全态势感知及预测的主要技术及发展状况。最后,分析指出了网络安全态势感知领域存在的困难问题和未来发展方向。     

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。     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

基于能力机会意图模型的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知是提高安全管理员对网络整体安全状况掌控能力的重要技术手段。针对现有网络安全态势感知方法评估要素不够全面的问题,从攻击方、防护方、网络环境三方面出发构建了网络安全态势感知的能力机会意图模型,引入不确定推理模型解决了安全态势要素间的不确定影响关系,给出了能力指数、机会指数和意图指数的计算方法,并介绍了详细的网络安全态势感知方法。使用林肯实验室的公开数据集进行了实验,结果表明本文方法评估要素更为全面,评估结果符合实际情况。     

多评估时间段的网络安全态势感知方法

分析比较了已有的安全态势评估方法,提出了一种基于时间维的网络安全态势评估方法,重点论述网络安全态势短期评估与长期评估使用不同方法的必要性。其中短期评估以防火墙、入侵检测等安全设备产生的告警信息作为数据基础,依据告警确定目的主机的状态得分进而得到整体短期安全态势;长期评估指标体系将短期评估结果纳入其中,综合静态指标数据,以熵值法确定指标权重。此评估方法将网络安全态势短中长期评估细分,弥补了态势评估在时间段划分方面的缺失。     

基于集对分析的网络安全态势评估

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施,提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理,得到服务器和攻击的规范化数据,然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势,最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型,以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析,证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分,更好地得出整个网络简单的安全态势。     

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.     

网络安全态势感知研究综述

随着科学技术的发展,网络规模在不断的扩大,复杂性也在逐渐的增强,面临的网络安全问题也越来越严峻。传统的网络安全技术已经无法满足网络快速发展的需要,无法全面的防御网络攻击行为,必须对新的网络安全技术进行大力研究和开发。网络安全态势感知能够对影响网络安全的因素进行量化分析,为保障网络安全提供重要的依据,因此,对网络安全态势感知进行研究意义重大。本文将在网络安全态势感知概念模型的基础上,对网络安全态势感知的相关研究进行探讨。     

基于信息融合的网络安全态势评估模型

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击评估不准确和网络安全态势评估不全面的问题,提出了一种基于信息融合的网络安全态势评估模型。首先,提出了以数据包信息为原始数据的DDoS攻击威胁评估方法,提高了评估的准确性;然后,对原有的通用弱点评价体系(CVSS)进行改进并对漏洞脆弱性进行评估,使得评估更加全面;其次,结合客观权重和主观权重,并以序列二次规划(SQP)算法对组合权重进行寻优,降低了融合的不确定性;最后,将三者进行融合得到网络的安全态势。通过搭建入侵检测平台,利用不同的规则库,针对相同DDoS 攻击的报警数会相差3 个数量级,与依赖报警数评估方法相比,以数据包信息评估DDoS 攻击的方法可得到准确的DDoS攻击威胁态势。仿真对比结果表明,提出的模型和方法能够提高评估结果准确度。     

基于链路性能分析的网络安全态势评估研究

针对网络安全态势评估的融合特性和现有层次化态势评估方法存在对未知攻击感知不足的问题,提出融合链路安全态势值来计算网络安全态势值的方法。借助网络性能分析的相关理论,提出了基于链路性能分析的网络安全态势评估模型。在态势值计算过程中,首先计算不同时段各链路的安全态势值,并把结果以矩阵形式表现出来;然后,将各链路安全态势值进行加权融合,得到不同时段的网络安全态势值,并以向量形式表示。实验结果证明,所提方法能够反映网络局部和整体的安全状况变化,并且对未知攻击具有良好的感知能力,给网络安全管理带来了方便。     

基于神经网络的网络安全态势感知

随着国家经济的发展,科学技术也在不断的提升,在此基础上形成的互联网络结构也得到了相应的发展,但是伴随着社会的复杂程度的加深,其网络安全也存在较多问题,因此,针对目前网络安全态势感知不足的问题,利用多种方式对其进行比较分析,借助网络安全态势值的非线性时间序列特点,以神经网络为核心点,处理相关的混沌与非线性数据,并以此为理论基础提出RBF神经网络,进行网络安全的态势预测。此种方法是利用RBF神经网络来明晰神经网络,并找到其中的前N个数据,以及随后的M个数据,借助专业的方法进行非线性映射关系计算,利用这种关系可以很好的进行神经网络安全态势值的预测。     

考虑时间参数的网络安全态势评估模型研究

针对已有网络安全态势评估由于缺乏考虑数据源时变性而造成的证据源证据不可靠、评估出现误差的问题,引入时变函数来刻画多源证据的时变性,提出时变D-S证据理论,用以提高证据的可靠性。使用改进的时变D-S证据理论方法对多传感器的证据进行融合,得到威胁的发生概率,并在此基础上提出带有时间参数的网络安全态势评估层次化模型;最后利用网络实例数据,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证。实验对比结果表明,该模型对实际网络运行情况的评估更符合实际情况。