面向指挥控制系统的网络态势感知评估指标体系

小型指挥控制节点是信息化战争的重要组成,网络态势感知技术能为以网络化为核心的指挥控制系统的管理维护提供自动化预警和辅助。针对指挥控制系统在信息互通、系统可靠和计算高效方面的需求,笔者以感知网络运行、网络安全和网络资产为目的建立了一个态势评估指标体系,并给出指标的规范化度量选取,该体系能够全面描述网络的安全性、稳定性和生存性态势。     

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。     

网络态势感知研究

随着Internet规模的迅速扩大,复杂性和不确定性也随之增加,基于融合的网络态势感知必将成为网络管理的发展方向.在分析现有网络管理不足以及发展需求的基础上,介绍了网络态势感知的起源、概念、目标和特点.首先,提出了一个网络态势感知研究框架,介绍了研究历程,指出了研究重点以及存在的问题,并将现有评估方法分为3类:基于数学模型的方法、基于知识推理的方法、基于模式识别的方法.然后详细讨论了模型、知识表示和评估方法这3方面的研究内容,总结存在的共性问题,着重评价了每种评估方法的基本思路、评估过程和优缺点,并进行了对比分析.随后介绍了网络态势感知在安全、传输、生存性、系统评价等领域的应用研究.最后指出了网络态势感知的发展方向,并从问题体系、技术体系和应用体系3方面作了总结.     

网络态势感知研究

随着Internet规模的迅速扩大,复杂性和不确定性也随之增加,基于融合的网络态势感知必将成为网络管理的发展方向.在分析现有网络管理不足以及发展需求的基础上,介绍了网络态势感知的起源、概念、目标和特点.首先,提出了一个网络态势感知研究框架,介绍了研究历程,指出了研究重点以及存在的问题,并将现有评估方法分为3类:基于数学模型的方法、基于知识推理的方法、基于模式识别的方法.然后详细讨论了模型、知识表示和评估方法这3方面的研究内容,总结存在的共性问题,着重评价了每种评估方法的基本思路、评估过程和优缺点,并进行了对比分析.随后介绍了网络态势感知在安全、传输、生存性、系统评价等领域的应用研究.最后指出了网络态势感知的发展方向,并从问题体系、技术体系和应用体系3方面作了总结.     

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.     

安全态势感知研究

经济的发展为技术的进步奠定了坚实的物质基础,技术的发展是一把双刃剑,因为技术的不断革新使得技术的内部结构不断复杂化,对于管理行业来说是一项较为严峻的挑战,传统的安全管理模式已经很难满足当前的安全需求,因此加强新技术的研发,实现对技术的动态监测显得尤为重要,安全态势感知技术就是一种全新的安全管理技术.本文针对安全态势感知工作进行研究和分析,并进行了简要的总结.     

网络态势感知系统研究综述

开展网络态势感知系统NSAS（Network Situation Awareness System，也称Cyberspace Situation Awareness System）的研究，对于提高我国网络系统的应急响应能力，缓解网络攻击所造成的危害，发现潜在恶意的入侵行为，提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。本文首先给出了态势感知的概念及发展NSAS的必要性；其次介绍了网络态势感知的概念，并对相关概念以及NSAS与IDS（Intrusion Detection System）的区别与联系进行了讨论，详细综述了国内外NSAS的研究现状。以此为基础提出了NSAS的框架．并着重对相关的关键技术与难点问题进行了论述。最后给出了NSAS今后的发展方向。     

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...     

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。     

基于Netflow的网络安全态势感知系统研究*

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基本原理及其数据格式;提出了基于Netflow的网络安全态势感知系统结构;重点研究了实现本系统相关的关键技术.经试验表明,该方法合理可行.     

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。     

基于遗传算法的网络安全态势感知研究

对网络安全态势准确感知能实现对网络攻击的提前拦截和防范,针对传统的匹配检测方法对网络安全态势预测的精度不好的问题,提出一种基于遗传算法的网络安全态势感知模型,首先构建复杂网络环境下的病毒入侵的安全状态分布模型,进行网络安全态势的特征信息提取,然后采用遗传算法对提取的病毒入侵信息流进行相关性检测,实现安全态势预测和准确感知。仿真实验结果表明,该方法进行网络病毒入侵的准确检测概率较高,对安全态势预测的精度较高,保障了网络安全。     

工控网络安全态势感知算法实现

为了探知工控系统的网络安全态势,准确判断系统运行状况,提出了安全态势感知方法.针对已有的完整性攻击研究,建立基于拜占庭将军问题的工控网络安全态势感知模型以及相应的安全态势感知算法.本文提出的算法主要通过三个部分实现:首先对控制回路内的各节点信息进行采集与处理,得到系统中各节点状态;然后,利用所得节点状态,执行算法流程,确定系统内存在的恶意节点;最终获取准确的工控网络安全态势.实验结果表明:该态势感知模型与算法能准确提炼系统中的恶意节点并判断当前系统安全态势.     

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。     

网络安全态势感知中态势评估关键技术研究

提出了一种安全态势评估模型。利用反正切函数和修正函数来设计证据理论中的经验函数,将证据理论引入到安全态势评估中,对部署在网络中的多种传感器设备提供的安全数据进行关联、融合,绘制安全态势曲线,给出当前网络的安全态势。对所提出的安全态势评估模型和算法进行了测试、验证。结果表明证据理论的应用很好地解决了网络安全态势评估问题。介绍了如何将这种评估模型应用到大规模网络安全态势评估中去。     

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。     

基于免疫危险理论的网络安全态势定量感知模型*

针对基于免疫的异常入侵检测技术自体/非自体区分困难、漏报误报率高而导致网络安全态势感知结果不准确的问题,受免疫危险理论启发,提出了一个新的网络安全态势感知模型。模型采用分布式结构设计,部署在主机上的传感器利用人工抗体实时检测网络攻击,并依据攻击类别和频度计算危险信号大小;模型中的安全态势评估中心通过分析、融合来自主机的多数据源危险信号,进而定量感知主机和整个网络的安全态势。理论分析和仿真结果表明该模型是有效的,并解决了网络安全类的人工免疫系统难以区分自体/非自体之不足,为实时、定量感知网络安全态势提供了一     

基于多层次多角度分析的网络安全态势感知

精确描述网络系统的安全态势是当前网络安全研究的热点,目前对网络系统安全性的理解和预测,大多进行的是定性方面的分析,并且由于出发点、目的等的不同,很难得到一个让各方都满意的结果。本文在准确感知网络系统安全性相关数据的基础上,提出包括网络安全态势专题评估、要素评估和整体评估的多层次多角度评估模型来对网络系统安全性进行评估,保证了评估结果准确、客观和全面。