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.     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

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。     

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。     

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。     

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     

面向大规模网络的安全态势实时量化感知模型

网络安全态势感知能够实时发现潜在的网络风险,对提高网络的应急响应和主动防御能力起着重要的作用。现有的各种态势感知算法在规模上和时间上都不能适应大规模网络实时态势感知的要求,提出了基于指标体系的实时大规模网络安全态势量化感知模型,首先建立了层次化的指标体系,通过数据融合、关联分析等方法对网络安全日志数据进行处理,再针对各个属性采用不同的量化方法,将其聚集成综合网络安全态势指数。最后通过系统实际部署运行过程中的两个案例对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行实例分析,结果证明了所提模型和算法的有效性和合理性。     

基于多源知识融合的网络安全态势评估方法

网络安全态势评估是当前网络安全领域的研究热点之一。本文对国内外已有的安全态势评估方法进行分析和比较,从主机节点和链路方面对网络安全态势进行评估,提出了一种基于多源知识融合的网络安全态势评估模型。通过将多数据源信息融合获得节点安全态势,利用网络时效熵得到链路安全态势,最后将两者融合计算实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件进行仿真实验,对所提出的的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果能够客观反映网络安全态势的变化,准确的对网络安全态势进行评估。     

基于ARIMA模型的网络安全威胁态势预测方法

针对网络安全威胁态势变化趋势预测的困难性,利用网络安全威胁态势值具有时间序列的特点,提出了一种基于ARIMA的模型的网络安全威胁态势预测方法。该方法首先分析服务、漏洞、弱点等与网络安全相关的信息,合理地计算出网络安全威胁态势值,进而使用ARIMA模型的预测方法对所得序列的变化趋势进行预测。实验结果表明,该方法不仅能够反映真实的网络安全威胁态势的变化趋势,而且其预测的精度也较高。     

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。     

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。     

基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测。利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图。     

基于熵值法的网络安全态势组合预测模型

研究网络优化入侵检测问题,网络安全态势受网络攻击行为、病毒、自身漏洞、木马等多种因素影响,具有高度的非线性、时变性、突变性等复杂特点,采用传统单一预测方法只能反映部分信息,无法进行准确的预测。为提高网络安全态势预测精度,提出一个熵值学的网络安全态势组合预测模型。首先利用熵值法为单一网络安全态势预测模型分配加权系数,然后根据单一模型的预测结果进行加权运算,得到了网络安全态势的组合预测结果,最后利用具体网络安全态势数据进行仿真测试。仿真结果表明,组合预测模型提高了网络安全态势预测精度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。     

基于支持向量机和自适应权重的网络安全态势评估模型

网络安全是近年来国内的重点研究领域,没有网络安全就没有国家安全.针对网络安全中数据源多样性、复杂性等特点,提出了一种基于支持向量机及自适应权重的网络安全态势评估模型.该模型由训练和预测模块组成,训练模块采用先验知识方法获取网络安全关注的重点数据,结合支持向量机和权重策略寻求评估模型.预测模块进行实时网络安全态势评估.通过实验过程和结果分析,表明该模型较好的支持小型网络安全态势的实时预测评估.     

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。