基于智能Agent的电力信息网络安全态势感知模型研究

网络安全态势感知(NSSA)是实现网络安全监控的一种有效的技术手段,对提高网络运行安全管控水平和主动防御能力有着重要的作用。在现有的NSSA模型研究的基础上,结合电力信息网络的现状与需求,提出了一种基于智能Agen、的NSSA感知模型。模型从数据采集处理层、评估分析层、协调管理层和态势决策层几个层次介绍了涉及的Agent模型和功能模块,对电力信息网络安全监控和管理具有一定的指导意义。     

基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型

网络安全态势感知NSSA(Network Security Situation Awareness)是目前网络安全领域的热点研究内容,开展NSsA的研究,时提高我国的网络安全水平有着重要的意义.本文提出了一个NSSA模型,利用多层前馈神经网络,对采集的多个异质的传感器数据进行了融合.为提高融合的实时性,本文还设计了简单易行的特征约简方法,大大降低了融合引擎的输入维敷.最后,本文利用安全态势生成算法,对网络安全事件进行了加权量化.实验表明,本文所提出的模型和方法是可行的和有效的.     

基于条件随机场的网络安全态势量化感知方法

网络安全态势感知(NSSA)是目前网络安全领域研究的一个热点问题.首次提出一种基于条件随机场的(CRFs)网络安全态势量化感知方法.该方法以入侵检测系统的报警信息作为网络安全态势感知的要素,结合主机的漏洞和状态,定义网络安全威胁度来更好地体现网络的风险,并对攻击进行分类,简化CRFs模型的输入,同时选择了有效的特征属性,通过DARPA 2000数据的仿真实验生成了明确的网络安全态势图,表明提出的方法能够很好地反映网络风险,量化网络安全态势.     

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.     

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。     

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。     

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。     

多模态特征融合的网络安全态势评估

近年来,我国各行各业的建设发展迅速。随着互联网技术的迅速普及,隐私泄露和信息安全事故频繁发生,网络安全隐患逐渐凸显。在此背景下,国内外研究人员提出了多种安全防护措施,如物理分析、网络结构分析、系统安全分析和网络安全态势感知(NSSA)等。NSSA技术首先用于模拟战场上的交战各方,然后据此规划战略和战术。     

基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用

随着网络空间安全重要性的不断提高,网络安全态势感知的研究与应用越来越得到关注.网络安全态势感知是一种基于环境的、动态的、整体的洞察安全风险的能力,网络安全态势感知的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全发展趋势具有重要意义.基于态势感知的概念模型,介绍了网络安全态势感知的关键技术,对比了不同机器学习算法...     

网络安全态势感知技术与系统

网络安全态势感知系统是实现网络安全实时监测与及时预警的新型感知技术.本文主要针对网络安全态势感知系统的模型与关键模块运行进行分析,以供相关研究人员进行借鉴与探讨.     

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。     

一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究

为了准确评估网络系统的安全状态,文章提出一种基于隐Markov模型(HMM)的网络安全态势感知方法.首先通过对系统多种安全检测数据融合,得到系统的网络结构、资产、威胁和脆弱性数据的规范化数据;接着对系统中的每个资产,将该资产受到的威胁和存在的脆弱性结合起来,分析影响该资产的安全事件序列,分别建立该资产保密性、完整性和可用性三个安全性分量的HMM,采用滑动窗口机制将观测序列分段训练,并采用带遗忘因子的更新算法得到HMM的各个参数;然后根据HMM和观测序列分析该资产安全状态,评估该资产的安全态势分量;最后综合分析网络中所有资产的安全态势分量,评估网络的安全态势分量,并根据应用背景评估网络的整体安全态势.实验分析表明,基于HMM的网络安全态势感知方法符合实际应用,评估结果准确有效.     

A BIPMU-based network security situation assessment method for wireless network

With the rapid development of information technology, wireless network has been accepted by the public and widely used in the daily life and work. Especially with the comprehensive deployment of 5G network technology, the application scope of wireless network is continuously increasing, which can greatly reduce the IT infrastructure overhead and human resource investment. Although the tremendous advantages, wireless network inevitably suffers from some severe security challenges. For example, the network data is characterized by large volumes, variety and high dimensions, which would greatly affect the efficiency and accuracy of network security situation assessment (NSSA). To solve this problem, we first design a novel model based on parsimonious memory unit (PMU), namely, bidirectional parsimonious memory unit (BIPMU). Compared with PMU, BIPMU can not only learn and characterize data through its time series relationship, but also comprehensively and effectively manage the potential connection of long-term and short-term dependence on time series data. Subsequently, we adopt BIPMU to design a novel NSSA method to evaluate the real-time security situation of wireless network. Finally, we develop a prototype implementation of our proposed NSSA method and provide the performance evaluation. The experimental results demonstrate that compared with the previous NSSA methods, our proposed NSSA method is much more attractive in efficiency and accuracy.     

基于大数据的网络安全态势感知及主动防御技术研究与应用

针对电力信息系统网络安全态势感知及主动防御问题,介绍了网络安全态势感知相关概念及技术。为了监控网络安全态势,研究了利用大数据分析技术开展基于多源日志的网络安全态势感知,提出了态势感知平台部署架构及主动防御模型思想,并将其技术应用于某电力公司网络信息系统环境。通过在公司内外网网络出口部署全流量数据采集分析器,对原始网络流量进行实时采集和存储,并借助大数据可视化分析工具与丰富的数据展示组件,实现对分析结果的多维度图形化直观展现。经实验测试实现了攻击事件及安全态势的实时监控预警,保障了公司信息系统的安全稳定运行。     

基于知识发现的网络安全态势感知系统

由于网络安全告警数据的复杂性和多样性,使得难以精确地分析和评估网络安全态势。通过总结网络安全态势感知的最新研究进展和现存问题,提出了一种基于知识发现的网络安全态势建模与生成框架,在该框架的基础上设计并实现了网络安全态势感知系统Net-SSA。该系统主要由安全态势建模和安全态势生成两部分组成。安全态势建模就是基于D-S证据理论构建适应于度量网络安全态势的形式模型,用于支持态势传感器的安全事件融合和关联分析。安全态势生成就是通过知识发现方法,挖掘网络安全态势数据集中的频繁模式和序列模式,并且将其转化成安全态势的关联规则,从而支持网络安全态势图的自动生成。通过相应的实验过程和结果分析,表明该系统能够支持网络安全态势的准确建模和高效生成。     

网络安全态势感知在网络安全监控中的作用

通过网络安全态势感知模型的典型模型的了解和介绍,在网络安全监控中可使用面向安全管理平台的态势感知模型。实现了对相应资源信息的采集以及事件的预处理等,建立了态势的安全管理平台的网络安全势态模式。同时引入了数据挖掘,作为对数据融合的补充,同时建立了基于模型的安全管理实例,实现了应有的效果。