一种基于攻击树的4G网络安全风险评估方法

针对4G网络的安全风险评估问题,提出一种基于攻击树模型的评估方法,以分析网络的风险状况,评估系统的风险程度和安全等级。对4G网络的安全威胁进行分类,通过梳理攻击行为和分解攻击流程来构造攻击树模型,利用多属性理论赋予叶节点3个安全属性并通过等级评分进行量化,结合模糊层次分析法和模糊矩阵计算叶节点的风险概率,根据节点间的依赖关系得到根节点的风险概率,最终得到4G网络的安全风险等级。实验结果表明,该方法能够准确评估4G网络的风险因素,预测可能的攻击路径,为安全防护策略选择提供依据。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于扩展攻击树的信息系统安全风险评估方法

目前定量的安全风险评估方法越来越受到人们的重视,在攻击树模型的基础上,对该模型进行扩展,提出了一种新的定量的风险评估方法。在对叶子节点(原子攻击)风险值的量化中,采用了多属性效用理论,使得评估更加客观。并对该方法的每一步骤都给出了具体的算法,为实现自动化的评估工具打下了基础。     

工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型

针对当前工业信息物理系统的安全风险评估模型极少考虑系统的动态进程对评估准确性的影响,给出一种工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型.首先,运用贝叶斯网络对攻击在网络层的入侵过程建模,计算网络攻击成功入侵的概率;然后,在攻击成功入侵的前提下,采用卡尔曼状态观测器实时观测被控对象的状态,研究系统的动态表现,定量分析系统的表现损失,从经济损失的角度量化攻击对系统造成的影响,并结合攻击成功入侵的概率,实现对系统安全风险的动态评估.最后,通过Matlab对攻击下沸水发电厂模型的运行状态进行仿真,结果表明所提模型能有效地评估工业信息物理系统的风险.     

基于系统状态集合的攻击模型及其应用

为了评价系统的安全状况,对可能发生的攻击行为进行预警,提出了一种基于系统状态集合的攻击模型,使用系统状态的集合对系统的安全威胁进行抽象,并将攻击过程描述为系统状态集合的改变。同时还描述了一种利用此攻击模型进行攻击检测和预警的方法。基于该模型,实现了一个安全预警的原型系统。实验结果表明该系统能够有效检测攻击过程,并预测出系统可能达到的危险等级。     

基于功率控制与中继协作的抗窃听攻击模型

在认知无线电网络中,由于无线通信的广播特性,容易造成链路被恶意窃听。文章首先分析主用户(授权用户)网络中直接传输下窃听概率与功率的关系。接着提出基于功率控制与中继协作的抗窃听攻击模型,计算两种不同情形下的最佳传输功率。第一种情形为窃听者只能窃听中继节点的信号,第二种情形为窃听者可以同时从源节点和中继节点窃听到信息。最后,文章通过分析安全容量给出最佳中继的选择标准。数值分析结果表明,文章模型可以通过增加中继节点的个数来降低窃听概率。此外,相较于其他模型,文章模型在抵御窃听攻击方面能达到更优的效果。     

基于攻防树的APT风险分析方法

针对目前缺少APT攻击中系统威胁风险评估理论模型的问题,提出了一种基于攻防树的网络攻击风险分析方法。将APT攻击过程分为攻击阶段与防护阶段,定义不同阶段内的参数计算方法,首先通过漏洞收集和攻击事件捕获构建攻击行为节点,并将防护对策映射为防护行为节点;其次形式化定义了漏洞成功利用概率、攻击成本、防护成本和系统损失度等参数,利用ADTool工具生成攻防树和节点参数值;然后引入攻击回报与防护回报的概念,作为系统风险分析的依据;最后构建了基于攻防树的攻击风险分析框架,并通过一个APT攻击实例对框架效果进行了验证。计算结果表明,可通过攻击回报等参数数值的变化评估采取防护对策的效果。该方法对攻防双方策略互相影响的场景描述更加贴近实际,实现了系统威胁风险度分析与防护策略效果评估的目的。     

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。     

基于贝叶斯攻击图的最优安全防护策略选择模型

目前基于攻击图的网络安全主动防御技术在计算最优防护策略时,很少考虑网络攻击中存在的不确定性因素。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的最优防护策略选择（Optimal Hardening Measures Selection based on Bayesian Attack Graphs,HMSBAG）模型。该模型通过漏洞利用成功概率和攻击成功概率描述攻击行为的不确定性;结合贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,进而评估当前网络风险;构建防护成本和攻击收益的经济学指标及指标量化方法,运用成本-收益分析方法,提出了基于粒子群的最优安全防护策略选择算法。实验验证了该模型在防护策略决策方面的可行性和有效性,有效降低网络安全风险。     

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.     

基于动态故障树的信息物理融合系统风险分析

针对信息物理融合系统（CPS）中的网络安全攻击会导致系统失效的问题，提出一种基于动态故障树的CPS风险建模及分析方法。首先，对动态故障树和攻击树集成建模，构建攻击-动态故障树（Attack-DFTs）模型；然后，分别采用二元决策图和输入输出马尔可夫链给出攻击-动态故障树中的静态子树和动态子树的形式化模型，并在此基础上给出攻击-动态故障树的定性分析方法，即分析网络安全攻击导致系统失效的基本事件路径；最后，通过一个典型的排污系统应用实例对方法的有效性进行验证。案例分析结果表明，所提方法能够分析CPS中由于网络安全攻击导致系统失效的事件序列，有效实现了CPS的综合安全评估。     

配电网IEC60870-5-104协议的抗中间人攻击算法

馈线终端单元（Feeder Terminal Unit,FTU）采用IEC60870-5-104协议进行远动信息传输。但是由于该104协议报文采用明文传输,缺乏基于数字签名的认证机制,导致其存在中间人攻击的安全隐患。为了验证104协议通信存在的问题,本文构建了馈线终端FTU与主站的通信系统,验证了中间人攻击截获的104协议数据,为了增强协议安全,提出了一种基于身份认证的（BM-RAP,Bellovin-Merri based RSA&AES Protocol）改进方法,在虚拟机实验环境下,完成一次主从站身份认证时间在20-80毫秒之间,实验结果表明,该方法增强了抵御中间人攻击的能力。     

面向智能攻击的行为预测研究

人工智能的迅速发展和广泛应用促进了数字技术的整体跃升,然而基于人工智能技术的智能攻击也逐渐成为一种新型的攻击手段,传统的攻击防护方式已经不能满足安全防护的实际需求.通过预测攻击行为的未来步骤,提前部署针对性的防御措施,可以在智能攻击的对抗中取得先机和优势,有效保护系统安全.首先界定了智能攻击和行为预测的问题域,对相关研究领域进行了概述;然后梳理了面向智能攻击的行为预测的研究方法,对相关工作进行分类和详细介绍;之后分别阐述了不同种类的预测方法的原理机制,并从特征及适应范围等角度对各个种类的方法做进一步对比和分析;最后展望了智能攻击行为预测的挑战和未来研究方向.