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91.
92.
在复杂网络环境中,态势感知技术根据警报数据实时捕捉多种安全要素及其引起的态势变化,对网络安全进行感知和预测,在安全建设中发挥着重大作用。然而,互联网中海量威胁日志和事件信息带来了极高的分析复杂度,甚至造成了评估和感知技术的误判问题,给安全管理带来了极大挑战。因此,警报事件的过滤起到了重要作用,并且过滤的细粒度、准确性是后续可靠安全态势评估的基础。文中提出了一个面向多源网络攻击告警的层次化数据过滤模型EHFM,并将其应用于一个安全态势感知系统中。EHFM包含5层过滤器,为多源告警日志设计了统一格式,提出了联合性能熵之差的概念,并结合模糊层次分析等方法,对大量的警报进行统一、精细、定制化的过滤,从而提升安全态势评估算法的准确性、灵活性,解决了网络攻击告警规模过大导致的安全状态误判问题。通过对上述EHFM过滤模型和态势感知系统的代码实现,该方案的可行性得到了证明。经过大量实验,结果表明,该方案能够对恶意事件进行精细的分类和过滤,有效避免外界环境因素带来的误判,在大规模网络攻击告警的场景下提升安全态势评估算法的准确性。 相似文献
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传统互联网提供了端到端的传输服务,在过去的半个世纪得到了蓬勃发展。然而,近年来基于该体系的网络攻击已经引起了严重的安全问题。顺应下一代内生安全性网络的发展趋势,以未来多标识场景为研究背景,文中提出了层次化的安全高效防护架构,从网络层到应用层提供全面的保护。该安全架构在网络层提出了内嵌身份认证和包签名的多标识路由寻址方案,保障入网实体可信、数据防篡改且可追溯;在应用层,该架构设计了结合加权中心性算法的拟态防护方案,选择网络核心组件进行重点保护,以尽可能低的防护开销提升服务的鲁棒性,抵御潜在攻击。对于所提方案,同时进行了理论分析和多种场景下的原型实验。实验结果证明,该方案以较低的防守代价,提供了良好的传输性能,使得基于TCP/IP的攻击方法论失效,对传统网络体系下的各种攻击手段免疫,证明了所提安全防护架构的有效性。 相似文献