基于智能化状态转移以及权限改进的攻击图构建方法

针对当前攻击图在大范围网络应用中具有时间复杂度以及图形化描述不准确等缺陷,提出了一种基于智能化状态转移以及权限改进的攻击图构建方法:采用智能化状态转移途径构建攻击模型,依据该模型规划相应的攻击图,并在攻击图生成中引入了权限改进体制,该方法以主机间的连接分析为依据,根据网络攻击状态图中不同主机的原始权限,获取攻击权限的改进路径,能够针对网络变换情况调整主机的权限,进而确保相应网络的安全性,针对大规模复杂化网络攻击问题构建有效的攻击图,以确保整体网络的安全性和高效性.通过最终的仿真实验可得,该方法构建网络攻击图的时间较短,具备较低的时间复杂度和较高的扩展性,是一种高效的攻击图构建方法.     

基于攻击模式的攻击图自动生成方法研究

基于攻击图的网络漏洞分析是加强网络安全的重要方法。然而,当研究大规模网络时,怎样提高攻击图生成效率是当今研究的热点问题。该文在漏洞分析模型的基础上,提出一种攻击图自动生成方法的模型。从研究攻击者行为的角度入手,定义了攻击模式和相应的Prolog规则,来自动生成基本子攻击和攻击图,很大地提高了漏洞分析的效率。     

基于不确定攻击图的攻击路径的网络安全分析

随着科学技术的发展,现有攻击图生成算法在描述突发网络拥塞、网络断开、网络延迟等意外情况时存在不足;并且对于在攻击图中同样可以达到目标状态的攻击路径,哪一条路径网络更可靠等问题还未开始研究。通过不确定图模型提出了一种攻击图的生成算法,从攻击者的目标出发,逆向模拟生成攻击图,可以较好地模拟现实攻击情况并找出最可靠攻击路径,而且可以避免 在大规模网络中 使用模型检测方法出现状态空间爆炸的问题,以帮助防御者更好地防御网络漏洞攻击。实验结果表明,该方法能够正确生成攻击图,并且对大型网络的模拟也很实用。     

大规模网络中攻击图自动构建算法研究

随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,网络安全形势日趋严峻.攻击者往往采取多步骤网络攻击的方式对网内多个漏洞实施逐步击破,而攻击图正好刻画了目标网络内潜在威胁的传播路径.针对目前攻击图构建算法无法很好地适用于大规模目标网络的问题,通过深入分析传统攻击图构建算法的不足和目标环境的特点,提出了一种新的构建攻击图的方法.首先,采用攻击图建模语言(Attack Graphs Modeling Language,AGML)形式化描述漏洞知识库和目标环境;其次,提出了目标环境的预处理技术,为目标环境中的属性建立索引,然后利用攻击模式的实例化技术构建攻击图.通过对该算法的时间复杂度分析和模拟实验验证,表明该算法具有良好的可扩展性,能够为具有复杂网络拓扑结构的大规模目标网络自动构建攻击图.     

基于贪心策略的多目标攻击图生成方法

为解决网络脆弱性分析中攻击图生成方法存在的状态组合爆炸问题,使生成的攻击图能用于网络中多个目标主机的脆弱性分析,本文提出了一种基于贪心策略的多目标攻击图生成方法。该方法引入节点关联关系,采用贪心策略精简漏洞集,从所有攻击路径中选取使攻击者以最大概率获取网络节点权限的攻击路径,生成由这些攻击路径所构成的攻击图。算法分析和实验结果表明,该方法的时间和空间复杂度都是网络节点数和节点关联关系数的多项式级别,较好地解决了状态组合爆炸的问题,生成的攻击图覆盖了攻击可达的所有节点,能够用于网络中多个目标主机的脆弱性分析。     

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。     

基于攻击图的渗透测试方案自动生成方法

为满足网络安全管理需要,提出一种新的渗透测试方案自动生成方法。该方法利用被测试目标网络脆弱点间的逻辑关系,结合原子攻击知识库,通过前向广度优先搜索策略产生渗透攻击图,然后深度优先遍历渗透攻击图生成渗透测试方案,并基于该方法设计实现渗透测试预案自动生成原型系统。实例表明该方法能够有效生成可行的渗透测试方案。     

攻击图技术研究进展

目前网络攻击技术逐步多样化和智能化,攻击者对目标网络内存在的脆弱性会采取多步骤的组合攻击方式进行逐步渗透。攻击图是一种新型的网络脆弱性分析技术,它在对目标网络和攻击者建模的基础上,根据二者之间的相互作用关系计算产生攻击图,展示攻击者利用目标网络脆弱性实施网络攻击的各种可能攻击路径。该技术能够自动发现未知的系统脆弱性以及脆弱性之间的关系,因此是目前研究的热点之一。攻击图技术经历了从面向小型网络的手工分析到自动分析的发展,目前正在向面向大规模网络的自动分析发展。总结了攻击图技术的发展现状,阐述了它的巨大应用前景,最后分析了该技术目前所面临的主要挑战。     

网络攻击图在自动渗透测试中的应用

提出一种新的网络攻击图(NAG)自动生成及优化方法,针对NAG的状态空间爆炸问题,将其分为子攻击图和父攻击图。子攻击图描述从攻击发起主机到目标主机的具体攻击方案,父攻击图描述攻击者在网络主机间的权限转移过程。该方法通过简化NAG的结构减小其复杂度。     

基于网络漏洞的复合攻击预测方法研究

入侵检测系统可以检测到攻击,但不能预测攻击者下一步的攻击。本文分析了基于攻击为预测方法的不足,提出了一种基于网络弱点的攻击预测方法。该方法使用报警关联方法建立报警关联图,然后利用网络弱点和攻击的关系预测攻击者的下一步攻击。最后,通过实验验证了该方法的有效性。     

基于攻击能力增长的网络安全分析模型

网络脆弱性分析是近年来国内外研究的热点问题之一.基于攻击能力增长的网络安全性分析模型以攻击者的能力增长为主导,参考网络环境配置,模拟黑客攻击自动生成攻击图.使用攻击能力增长表示攻击者的最终目标使得攻击图的表示更为准确.最小攻击代价分析第1次考虑了相似攻击对攻击代价的影响,以便对各条路径的攻击代价进行计算;最小环境改变分析考虑入侵检测的因素对最可能的攻击路径进行分析,对于入侵检测系统的处理更加科学合理;两种分析都为改善网络配置提供了依据.与已有成果相比,模型提出的算法和方法更为实际可行.     

多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究

针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估模型;然后对大规模网络攻击阶段进行识别,计算网络攻击成功的概率和网络攻击阶段的实现概率;最后利用CVSS中的3个评价指标对网络安全态势进行评估。实例分析证明,所提方法更加符合实际应用,评估结果准确且有效。     

基于随机森林的网络入侵检测方法

为了提高网络安全水平,及时对网络攻击进行主动检测,提出了一种基于随机森林的网络入侵检测模型。该模型能够对大流量攻击进行分布式检测,且检测算法在引入了两个随机性后,即可降低网络流量内不同属性特征字段的噪声,并消除关联性,以便更为便捷、迅速地对攻击进行主动检测。将经典的Adaboost组合多分类器方法与提出的算法在检测率、正确率、精确率三个方面进行对比,体现了该算法的优越性,为大数据时代下网络安全提供了更好的保护。     

基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型

高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat, APT)是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集，隐匿地实现网络空间的数据窃取。电力网络具有天然的稳定性需求，其覆盖广、涉及面大、灾后损失大。当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题。本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型。通过设计电力网络的全域可信系统模型，采用流形进行安全边界扩散，将碎片化节点进行柔性关联，确保全域安全控制。构建APT攻击的时效模型，实现攻击对可信系统的损害分析。将APT攻击特征等效为蚁群信息素，实现对APT攻击的自动跟踪和适应。通过实际测试表明，蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6%。     

基于攻击图节点概率的网络安全度量方法

为了保护网络中关键信息资产, 评估分析网络的整体安全性, 提出了一种基于攻击图节点概率的网络安全度量方法。该方法改进了原子攻击节点自身概率的计算模型, 引入累积可达概率, 在此基础上, 研究了网络安全风险评估模型。实验结果表明, 所提评估方法能够准确地评估目标状态的安全级别和网络的整体风险。     

网络安全态势IAHP量化评估方法

从攻击和防御两个角度出发提出了一种基于IAHP的网络安全态势量化评估方法,建立了多层次多角度网络安全态势量化评估模型,并综合考虑攻击威胁和防御机制对服务、主机和网络的影响,给出了相应的量化计算方法,同时提出了一种一致性自动修正算法,判断修正不满足一致性要求的矩阵,获得满足实际需求的权值,并将其运用到所提出的评估模型中。实验结果表明,该方法能够有效地评估服务、主机和网络的安全态势。     

基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法

通过对已有网络安全态势评估方法的分析与比较,发现其无法准确反映网络攻击行为逐渐呈现出的大规模、协同、多阶段等特点,因此提出了一种基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法。首先,对网络中的报警数据进行因果分析,识别出攻击意图与当前的攻击阶段;然后,以攻击阶段为要素进行态势评估;最后,构建攻击阶段状态转移图(STG),结合主机的漏洞与配置信息,实现对网络安全态势的预测。通过网络实例对所提出的网络安全态势评估模型验证表明,随着攻击阶段的不断深入,其网络安全态势值也随之增大,能够更加准确地反映攻击实情;且在态势预测中无需对历史序列进行训练,具有更高的预测效率。     

融合攻击图和博弈模型的网络防御策略生成方法

近些年威胁网络安全的事件日趋频繁,黑客的攻击手段越来越复杂,网络安全防护的难度不断增加。针对实际攻防环境中攻击策略复杂多变和攻击者不理性的问题,文章将攻击图融入攻防博弈模型,并引入强化学习算法,设计了一种网络主动防御策略生成方法。该方法首先基于改进攻击图的网络脆弱性评估模型,成功压缩策略空间并有效降低建模难度,然后对网络攻防进行博弈模型构建,将攻击者和防御者对网络的攻防策略问题设计为一个多阶段的随机博弈模型,引入强化学习Minimax-Q设计了自学习网络防御策略选取算法。防御者在经过对一系列的攻击行为学习之后,求解出针对该攻击者的最优防御策略。最后,本文通过仿真实验验证了该算法的有效性和先进性。     

一种基于量子密码的卫星网络窃听攻击检测方法

鉴于窃听攻击是对卫星网络实施各类高级攻击行为的基础,结合量子密码在未来卫星网络的应用趋势,提出了一种基于量子密码的卫星网络窃听攻击检测方法。首先,基于卫星网络节点在空间分布上的分层特点,构建了层簇式的卫星网络窃听攻击检测模型。实际检测过程中,相邻卫星节点检测到窃听攻击威胁时,将相关预警信息经簇首节点融合后通过安全信道传送到地面控制中心,随后再根据地面控制中心反馈的安全链路构建方案构建节点间的安全通信链路。最后,对方案的安全性及有效性进行了分析。相关成果可为进一步深入开展卫星网络安全防护技术研究打下一定的基础。