计算机网络脆弱性评估技术研究

计算机网络安全脆弱性评估是网络安全领域的研究热点。该文提出了计算机网络脆弱性评估的研究目标，指出了在研究过程中存在的若干问题。从总体上分析了近年来针对计算机网络脆弱性评估的若干研究方法和技术，包括从网络连通性进行网络评估、基于入侵路径的网络安全性评估、基于图的网络脆弱性分析、网络脆弱性分析工具、基于Agent的网络脆弱性分析、运用层次分析法的网络脆弱性评估以及基于漏洞依赖关系图的网络脆弱性评估等，同时指出了每种方法的可取之处及存在问题。     

计算机主机及网络脆弱性量化评估研究

在计算机网络安全领域，针对计算机主机及网络的脆弱性量化评估是目前的研究热点。本文提出了一种网络脆弱性量化评估方法，并在该评估方法的基础上开发出了相应的评估系统。系统通过对主机漏洞存在可能性以及漏洞利用可能性进行量化评估，得到目标主机的脆弱性度量值。在此基础上，结合网络拓扑结构，利用优化的最短路径算法，分析网络中存在的危险路径和关键结点，从而可以有针对性地进行网络脆弱性修补，增强网络的总体安全性能。     

基于攻击图的工控系统脆弱性量化方法

提出了一种基于攻击图的工控系统脆弱性量化研究方法. 从工控系统中存在的漏洞利用难度和漏洞危害性两个维度出发, 同时结合具体的工业系统中有关防御强度、攻击强度、物理损失、信息损失等方面, 提出了一系列的脆弱性量化指标, 制定了比较全面的等级划分标准. 之后将量化指标与攻击图相结合, 利用攻击过程中每一步的原子攻击期望来对可能存在的所有攻击路径进行脆弱性分析. 最后以典型的锅炉控制系统作为实验背景进行了案例分析. 实验结果表明, 该方法能够较全面地分析工控系统中潜在的隐患威胁, 科学合理地评估各条攻击路径的脆弱性, 由此得到总攻击期望最大的攻击路径.     

计算机网络攻击效能评估研究

计算机网络攻击效能评估是计算机网络系统攻防对抗研究的重要而紧迫的内容。介绍了目前武器准备系统作战效能评估的发展现状、面临的主要问题和最新的发展方向;研究了基于机制、准则、指标三级的计算机网络攻击效能评估的指标体系的建立方法;在分析了计算机网络攻击效能评估的特点的基础上,提出了计算机网络攻击效能评估的网络熵评估模型、指标分析综合评估模型和模糊评价评估模型。     

计算机网络脆弱性浅析

针对Internet日益增多的攻击现状,防火墙、入侵检侧系统等网络安全技术发展日益成熟。但是现实中总有一些攻击能够成功,我们就有必要研究在遭受攻击情况下分析网络的脆弱性技术及及时的恢复技术,最小化对于网络不利影响。本文提出了计算机网络脆弱性的概念。分析脆弱性存在的深层原因,对网络脆弱性提供了初步的了解。     

计算机网络脆弱性浅析

针对Internet日益增多的攻击现状,防火墙、入侵检侧系统等网络安全技术发展日益成熟。但是现实中总有一些攻击能够成功,我们就有必要研究在遭受攻击情况下分析网络的脆弱性技术及及时的恢复技术,最小化对于网络不利影响。本文提出了计算机网络脆弱性的概念。分析脆弱性存在的深层原因,对网络脆弱性提供了初步的了解。     

对网络安全问题的探讨

分析了黑客经过侦察、扫描、攻击、维护访问权和掩盖踪迹等几个阶段实施攻击的一般过程和攻击工具的新特点，分析了系统脆弱性研究的概况，说明了源码分析、反汇编、调试、网络数据包分析、黑箱测试法、基本原理分析法和类推法等发现系统脆弱性的方法，提出了一些加强系统安全的措施。     

基于移动agent的网络攻击效果评估数据采集

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。该文提出了一种基于移动agent的计算机网络攻击效果评估数据采集模型，由研究网络信息系统的性能入手，给出攻击效果评估指标集，研究了移动agent技术，给出了基于移动agent的计算机网络攻击效果评估数据采集系统的实现思路和相应模型的校验方法。     

Efficiency Evaluation Model of System Security Measures in the Given Vulnerabilities Set

评估信息系统安全措施效用是改进系统信息安全绩效的一条重要途径.传统方法在评估安全措施效用时并没有考虑业务数据流、攻击流和安全措施要素之间的相互作用和影响,无法保证评估过程和结果的有效性.提出了一种给定脆弱性环境下的信息系统安全措施效用评估方法,应用颜色Petri网为系统业务数据流、攻击流和安全措施要素进行统一建模.通过设计节点间脆弱性利用图生成算法和改进的Dijkstra算法识别所有可能破坏信息系统安全属性的最短攻击路径,使用层次评价模型评估系统安全措施的效用.给出了一种基于多属性决策的系统最优信息安全效用提升方案选择算法.改善评估过程对人员主观经验的依赖问题,有助于保证评估结果的一致性和可追溯性.以一个具体的Web业务系统为例进行实验,验证了所提出的模型和方法的正确性和有效性.     

一种给定脆弱性环境下的安全措施效用评估模型

评估信息系统安全措施效用是改进系统信息安全绩效的一条重要途径.传统方法在评估安全措施效用时并没有考虑业务数据流、攻击流和安全措施要素之间的相互作用和影响,无法保证评估过程和结果的有效性.提出了一种给定脆弱性环境下的信息系统安全措施效用评估方法,应用颜色Petri网为系统业务数据流、攻击流和安全措施要素进行统一建模.通过设计节点间脆弱性利用图生成算法和改进的Dijkstra算法识别所有可能破坏信息系统安全属性的最短攻击路径,使用层次评价模型评估系统安全措施的效用.给出了一种基于多属性决策的系统最优信息安全效用提升方案选择算法.改善评估过程对人员主观经验的依赖问题,有助于保证评估结果的一致性和可追溯性.以一个具体的Web业务系统为例进行实验,验证了所提出的模型和方法的正确性和有效性.     

基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价

研究计算机网络安全领域的网络脆弱性评价,提出一种基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价方法。该方法对可能存在的网络攻击行为建模并构造攻击图,并以此为分析模型,借助风险评估技术确定安全度量的指标和计算方法,实现对网络脆弱性的评价。     

基于访问路径的网络安全脆弱性分析*

脆弱性分析是网络安全风险分析与控制的关键技术,脆弱性也是网络攻防双方争夺信息优势的焦点。阐述了网络攻防控制的作用原理,提出了相对脆弱性分析的概念,从结构脆弱性分析的角度,分析了信息网络中访问路径上的节点脆弱性,给出了分析模型以及计算关键节点和访问路径综合脆弱性的分析方法,对分析算法进行了描述。该算法可计算出信息网络中任意两对节点之间访问路径的最大综合脆弱性,为网络安全控制提供了有效评估手段。     

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。     

一种基于攻击图的安全威胁识别和分析方法

业务系统安全管理需要网络攻击图来评估系统整体安全性或态势,同时又需要对那些可能严重危害系统安全的脆弱性利用威胁进行重点分析和优先处置.现有安全威胁识别和分析方法无法兼顾这两个方面,也无法处理脆弱性利用威胁分析过程中的不确定性问题.作者提出了一种安全威胁识别和分析方法.利用颜色Petri网(CPN)定义网络攻击图,并给出了网络攻击图生成NAGG算法,根据攻击模型分析结果生成网络攻击图;给出了基于CPN仿真的网络攻击图分解NAGD算法,可一次性分解出各脆弱性利用威胁对应的子攻击图,所述子攻击图不存在循环路径且最长攻击路径不超过预设值.并给出了一种脆弱性利用威胁度评估VETE算法,将子攻击图转换为不确定性推理规则集,采用D-S证据推理计算各子攻击图所对应安全威胁的威胁度,以确定安全威胁处置优先级.最后以一个典型Web应用系统为例,验证了所述安全威胁识别和分析方法的有效性.     

攻击分类研究与分布式网络入侵检测系统

入侵检测是保护计算机系统安全的重要手段 .攻击分类研究对于系统地分析计算机系统脆弱性和攻击利用的技术方法有着重要的意义 ,这有助于构造高效的入侵检测方法 .通过对现有入侵检测方法和攻击分类方法的分析和研究 ,提出了一种面向检测的网络攻击分类方法—— ESTQ方法 ,并对其进行了形式化描述和分析 .根据ESTQ网络攻击分类方法构造了相应的检测方法 .以此为基础设计了一个具有分布式结构的网络入侵检测系统DNIDS,并进行了原型系统的实现和测试 .     

A Framework for Unified Network Security Management: Identifying and Tracking Security Threats on Converged Networks

A comprehensive network security management system must coordinate detection and scanning tools for converged networks; derive fully-integrated attack and network models; perform vulnerability and multi-stage attack analysis; support large-scale attack visualization; and possibly orchestrate strategic responses to unwarranted actions that cross network boundaries. We present an architecture that embodies these principles. The unified network security management system described in this paper gleans data from a suite of detection tools for various networking domains. Aggregate real-time network data supplies a comprehensive modeling framework used for further analysis, correlation, and visualization. The resulting system not only provides network administrators with a heads-up cockpit display of their entire network, it also supports guided response and predictive capabilities for multi-stage attacks in converged networks.Jerald Dawkins is Founder and Chief Scientist of Digital Enterprise Security Associates, LLC located in Tulsa, Oklahoma. His academic and professional endeavors have provided him with a background in computer security, attack management, risk analysis, and software engineering. He received his B.S. (Computer Science) degree from Fort Lewis College in 1999 and his M.S. and Ph.D. (Computer Science) from the University of Tulsa in 2003 and 2005, respectively.Kevin Clark is a Masters student at the University of Tulsa. He has been involved with research focusing on Security Risk Metrics, Automated Attack Generation and Analysis, and Attack Visualization.Gavin Manes is a Research Assistant Professor at the Center for Information Security and the University of Tulsa. His research interests are information assurance, digital forensics, telecommunications security, and critical infrastructure protection.     

An OVAL-based active vulnerability assessment system for enterprise computer networks

Many security problems are caused by vulnerabilities hidden in enterprise computer networks. It is very important for system administrators to have knowledge about the security vulnerabilities. However, current vulnerability assessment methods may encounter the issues of high false positive rates, long computational time, and requirement of developing attack codes. Moreover, they are only capable of locating individual vulnerabilities on a single host without considering correlated effect of these vulnerabilities on a host or a section of network with the vulnerabilities possibly distributed among different hosts. To address these issues, an active vulnerability assessment system NetScope with C/S architecture is developed for evaluating computer network security based on open vulnerability assessment language instead of simulating attacks. The vulnerabilities and known attacks with their prerequisites and consequences are modeled based on predicate logic theory and are correlated so as to automatically construct potential attack paths with strong operation power of relational database management system. The testing results from a series of experiments show that this system has the advantages of a low false positive rate, short running periods, and little impact on the performance of audited systems and good scalability. The security vulnerabilities, undetectable if assessed individually in a network, are discovered without the need to simulate attacks. It is shown that the NetScope system is well suited for vulnerability assessment of large-scale computer networks such as campus networks and enterprise networks. Moreover, it can also be easily integrated with other security tools based on relational databases.

计算机安全漏洞分类研究

计算机及网络安全问题的根源在于计算机漏洞的存在。漏洞是实施网络攻击和加强网络防护的关键因素,漏洞的分类研究是漏洞研究的基础。该文首先给出了计算机安全漏洞的定义并分析了漏洞分类的重要意义,然后介绍了典型的漏洞分类方法和目前常用的漏洞分类法,在此基础上,从多维分类方式和动态变化方式上提出了漏洞分类的进一步研究方法。     

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.