基于改进模糊C-均值聚类的DDoS攻击安全态势评估模型

新型网络环境下,传统的网络态势评估方法已经不能有效地评估分布式拒绝服务攻击DDoS的安全态势。提出了基于改进模糊C 均值FCM聚类的DDoS攻击的安全态势评估模型。该模型根据新老用户网络流IP地址状态变化和单双向网络流的融合特征,计算出网络系统各节点的风险指标,通过汇聚网络中各个节点的风险指标生成整个网络的安全态势信息,再用改进的模糊C-均值聚类算法将融合的安全态势信息分为五个安全等级,最后采用风险等级识别模型对整个网络的DDoS攻击安全态势进行定量评估。实验结果表明,该模型能够合理有效地评估DDoS攻击的安全态势,比现有的评估方法更准确灵活。     

一种基于攻击树的VANET位置隐私安全风险评估的新方法*

为了系统分析评估车载自组织网络中位置隐私所面临的风险,建立了以位置隐私泄露为攻击目标的攻击树模型方法,在攻击树的基础上采用布尔代数法求出各种可能的攻击序列,并通过对叶子节点进行多属性赋值最后计算出了系统总的风险值和各攻击序列发生的概率,由此为决策者采取相应的位置隐私保护措施提供依据。     

一种基于攻击图的5G网络安全风险评估方法

为解决5G网络的安全风险评估问题，提出基于攻击图的评估框架，包括攻击图构造和风险评估两部分。给出5G网络拓扑模型和攻击模版的通用定义，可以适应网络的不同部署方式，具有灵活性。将其作为攻击图生成算法的输入条件，设定攻击者初始位置后，采用广度优先算法构造属性攻击图。该攻击图生成算法可以减少图中节点数量，来限制图的规模，防止空间爆炸。在风险评估过程中，提出漏洞关联性评估思路，以单一评估CVSS 3.0版本为基础，引入漏洞间的关联概率，量化攻击行为间的相互影响。实验结果表明，该方法能有效地评估5G网络面临的安全威胁和风险等级，有助于部署合理的安全防护措施。     

一种基于层次分析法的攻击树模型改进

针对传统攻击树模型在计算攻击事件发生概率时未考虑各安全属性权值的不足,设计了一种基于层次分析法的攻击树模型。在计算攻击事件发生概率时,首先给每个叶节点赋予不同安全属性;然后根据攻击者意图和系统特征比较各安全属性对攻击事件发生概率的影响程度,构造判断矩阵;最后对所得矩阵进行一致性检验,若符合要求,则将其特征向量进行归一化处理,即得各安全属性权值。实际应用表明,利用该方法计算所得出的攻击事件发生概率更贴近系统实际。     

效率优先的主机安全属性漏洞树建模研究

攻击图、攻击树与攻击网是网络安全测试和评估的重要建模方法,但这些方法在建模过程中存在无序性以及在攻击选择上缺乏针对性。为克服以上不足,本文以目标网络中存在的漏洞为树的叶节点,以漏洞利用攻击方式为节点之间的边,对各个节点主机的安全属性分别进行攻击建模,并在综合分析攻击的成果效率和时间效率的基础上,提出了效率优先的主机安全属性漏洞树建模方法。最后,通过举例分析证实了所提方法的可行性和有效性。     

基于攻击树与CVSS的工业控制系统风险量化评估

针对如何进行工业控制系统(ICS)全面客观的风险量化评估与分析,提出了一种新的ICS风险量化评估方法。该方法首先建立系统攻击树与攻击者模型,然后根据ICS的安全特性利用CVSS对攻击树叶子节点进行综合客观的量化,并给出资产价值损失的复数表达式,结合概率风险评估方法分别计算得到攻击序列、目标节点的风险概率与风险值。最后通过攻击者模型综合攻击序列与攻防两端的分析,提取系统最大风险环节与组件。案例分析表明该方法能减少风险要素量化过程中人为主观因素的影响,得到风险的综合定量描述,并找到系统最大风险环节和最需要防护的组件,从而采取有针对性的防护措施实现合理高效的风险消除和规避,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于模糊攻防树和熵权法的工控系统脆弱性量化评估方法

为了提高脆弱性量化评估结果的可靠性,提出一种基于模糊攻防树和熵权法的工控系统脆弱性量化评估方法。该方法以攻击防御树为模型,首先将模糊集合理论与专家评价相结合,然后聚合多位专家对同一安全属模糊评价,在模糊聚合过程中利用模糊距离计算专家模糊评价的偏离度以提高模糊聚合的可靠性,并采用熵权法确定叶子节点量化过程中各安全属性的权重。最后计算叶子节点及攻击序列概率。案例分析表明,该方法能有效提高评估结果的可靠性,为工控系统信息安全防护提供重要依据。     

煤矿企业工业控制系统入侵检测算法

针对现有煤矿企业工业控制系统入侵检测算法未考虑防御因素影响、实现复杂等问题,从攻击进程和防御体系2个方面,提出了一种基于攻防树模型的煤矿企业工业控制系统入侵检测算法。首先,通过对攻击叶节点的攻击属性进行量化并构建指标体系得到攻击叶节点被攻击概率,进而得出攻击路径的入侵成功率,并结合攻击路径的入侵回报率得到攻击路径的入侵概率;然后,引入基于漏报率和误报率的入侵报警率,得到被动防御概率,通过漏洞发现率和漏洞修复率得到主动防御概率;最后,根据攻击路径的入侵概率、被动防御概率和主动防御概率,得出攻击路径最终入侵概率。实例结果表明,该算法能有效检测煤矿企业工业控制系统入侵概率,提高入侵检测的准确性。     

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。     

基于攻击树和CVSS的网络攻击效果评估方法

为有效解决网络攻击效果评估中对指标数据的过度依赖性,提高网络攻击效果评估的准确性,提出了一种基于攻击树和CVSS的网络攻击效果评估方法 。首先,采用攻击树模型描述系统可能存在的攻击路径,并利用模糊层次分析法对各叶节点的发生概率进行求解;然后,基于CVSS漏洞信息建立网络攻击效果量化评估模型;最后,采用实例进行验证分析说明。该方法能够充分利用己有的攻击行为研究成果,评估结果较为客观,且思路清晰,算法简单,具有较强的通用性和工程应用价值。     

基于攻击检测的网络安全风险评估方法

为了实时评估网络安全风险,建立了用于描述主机安全状态的隐马尔可夫模型,以入侵检测系统的报警信息作为模型输入,计算主机处于被攻击状态的概率.针对攻击报警,提出了一种新的攻击成功概率计算方法,然后结合攻击威胁度计算主机节点的风险指数.最后利用主机节点重要性权重与节点风险指数量化计算网络风险.实例分析表明,该方法能够动态绘制网络安全风险态势曲线,有利于指导安全管理员及时调整安全策略.     

基于攻击树模型的数传电台传输安全性评估

数传电台在数据采集与监视控制系统中广泛应用,其传输安全也受到越来越大的挑战。文章为了系统分析评估数据采集与监视控制系统中数传电台传输的安全性,针对数传电台传输阶段可能存在的风险,采用攻击树建模方法,对传统攻击树进行改进,重新定义了攻击节点,量化了叶子节点的攻击风险,建立了以威胁数据采集与监视控制系统安全为攻击目标的攻击树模型,在攻击树的基础上可以直观地反映各种可能的攻击图景。并根据攻击树计算出了各攻击图景发生的概率,根据多攻击图景考虑系统总的安全性。最后利用安全性灵敏度,定量分析各攻击方式发生概率变化对系统安全性的影响,找出对系统安全性影响较大的关键方式,提出提高系统安全水平的措施。文中攻击树模型可以用于评估系统风险,区分不同攻击方式对系统的不同安全威胁程度,由此为决策者采取相应的数传电台传输保护措施提供依据。     

A Network Security Risk Assessment Method Based on a B_NAG Model

Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship.     

攻击图与HMM工业控制网络安全风险评估

为了准确评估工业控制系统的网络安全风险,实现工业控制系统的有效防御,提出攻击图与HMM的工业控制系统风险评估方法,根据攻击行为的变化描述网络安全状态。首先建立工业控制网络攻击图模型,将网络攻击转化为网络状态转换问题,引入网络节点关联性（NNC）,对工业控制网络节点关联性进行研究,进一步分析网络的安全风险。然后HMM建立网络观测与攻击状态之间的关系,引入CVSS评价系统对工业控制系统的安全状态进行评价。最后,以火电厂集中控制系统为实验背景,进行案例分析。分析结果表明,该方法能够较全面分析工业控制系统的安全隐患,为安全管理人员采取有效的防范措施提供依据。     

Security adoption and influence of cyber-insurance markets in heterogeneous networks

Hosts (or nodes) in the Internet often face epidemic risks such as virus and worm attack. Despite the awareness of these risks and the importance of network/system security, investment in security protection is still scare, and hence epidemic risk is still prevalent. Deciding whether to invest in security protection is an interdependent process: security investment decision made by one node can affect the security risk of others, and therefore affect their decisions also. The first contribution of this paper is to provide a fundamental understanding on how “network externality” with “node heterogeneity” may affect security adoption. Nodes make decisions on security investment by evaluating the epidemic risk and the expected loss. We characterize it as a Bayesian network game in which nodes only have the local information, e.g., the number of neighbors, and minimum common information, e.g., degree distribution of the network. Our second goal is to study a new form of risk management, called cyber-insurance. We investigate how the presence of a competitive insurance market can affect the security adoption and show that if the insurance provider can observe the protection level of nodes, the insurance market is a positive incentive for security adoption if the protection quality is not very high. We also find that cyber-insurance is more likely to be a good incentive for nodes with higher degree. Conversely, if the insurance provider cannot observe the protection level of nodes, we verify that partial insurance can be a non-negative incentive, improving node’s utility though not being an incentive.     

基于贝叶斯攻击图的动态网络安全分析

针对目前攻击图模型不能实时反映网络攻击事件的问题,提出了前向更新风险概率计算方法,以及前向、后向更新相结合的动态风险概率算法.所提算法能够即时、准确地动态评估和分析网络环境变化问题,对网络攻击事件进行动态实时分析.首先对图中各个节点的不确定性进行具体量化分析,在贝叶斯网络中计算它们的静态概率,之后根据实时发生的网络安全...