基于动态概率攻击图的云环境攻击场景构建方法

针对复杂多步攻击检测问题,研究面向云计算环境的攻击场景构建方法.首先,构建了动态概率攻击图模型,设计了概率攻击图更新算法,使之能够随着时空的推移而周期性更新,从而适应弹性、动态性的云计算环境.其次,设计了攻击意图推断算法和最大概率攻击路径推断算法,解决了误报、漏报导致的攻击场景错误、断裂等不确定性问题,保证了攻击场景的...     

组合Web服务访问控制策略合成研究

针对Web服务多域环境下组合服务的访问控制策略合成问题,首先提出基于属性的Web服务访问控制策略描述框架,并结合原子属性值限制的属性描述方法,对服务访问控制策略进行了形式化表达。然后,通过分析服务组合描述文档中的控制结构,并研究访问控制策略合成算子和访问控制策略规则的合成运算,提出组合Web服务访问控制策略合成方法,实现了组合服务访问控制策略的合成。最后,结合实例给出组合Web服务的访问控制策略合成流程,验证了合成方法的实用性。     

云计算安全审计技术研究综述

目前安全问题已经成为阻碍云计算推广和发展的巨大障碍,云计算环境特有的数据和服务外包、虚拟化、多租户和跨域共享等特点使得其面临的安全威胁相比传统IT环境更复杂多样,对安全审计技术也提出了更高的要求。首先分析了云计算环境下安全审计面临的主要挑战,提出云环境下的安全审计参考框架,从用户维、业务维、数据维、设施维等4个维度上对云环境进行全方位的“体检”。然后针对不同维度,围绕日志审计、存储审计、配置审计3个方面的研究进行了评述,以期为我国未来云计算安全审计的发展研究提供有益的参考。     

基于GNN双源学习的访问控制关系预测方法

随着大数据技术的迅速发展和广泛应用,用户越权访问成为制约大数据资源安全共享、受控访问的主要问题之一。基于关系的访问控制（ReBAC,relation-based access control）模型利用实体之间关系制定访问控制规则,增强了策略的逻辑表达能力,实现了动态访问控制,但仍然面临着实体关系数据缺失、规则的关系路径复杂等问题。为克服这些问题,提出了一种基于GNN双源学习的边预测模型——LPMDLG,将大数据实体关系预测问题转化为有向多重图的边预测问题。提出了基于有向包围子图的拓扑结构学习方法和有向双半径节点标记算法,通过有向包围子图提取、子图节点标记计算和拓扑结构特征学习3个环节,从实体关系图中学习节点与子图的拓扑结构特征;提出了基于有向邻居子图的节点嵌入特征学习方法,融入了注意力系数、关系类型等要素,通过有向邻居子图提取、节点嵌入特征学习等环节,学习其节点嵌入特征;设计了双源融合的评分网络,将拓扑结构与节点嵌入联合计算边的得分,从而获得实体关系图的边预测结果。边预测实验结果表明,相较于R-GCN、SEAL、GraIL、TACT等基线模型,所提模型在AUC-PR、MRR和Hits@...     

基于数据流分析与识别的Web资源访问控制

针对动态Web页面资源中的实施细粒度和透明访问控制问题,定义片断的概念,提出基于数据流分析的“片断”级Web页面资源的访问控制方法,分析数据流中的请求信息与响应片断的关系,设计并实现了2种数据流片断识别算法。模拟系统的实验结果证明,该方法能有效识别动态Web页面资源的片断,满足细粒度访问控制的需求。     

基于因果知识和时空关联的云平台攻击场景重构

云计算环境下的攻击行为逐步表现出隐蔽性强、攻击路径复杂多步等特点,即一次完整的攻击需要通过执行多个不同的攻击步骤来实现最终目的。而现有的入侵检测系统往往不具有必要的关联能力,仅能检测单步攻击或攻击片段,难以发现和识别多步攻击模式,无法还原攻击者完整的攻击渗透过程。针对这一问题,提出了基于因果知识和时空关联的攻击场景重构技术。首先,利用贝叶斯网络对因果知识进行建模,从具有IP地址相关性的告警序列中发掘出具有因果关系的攻击模式,为后续关联分析提供模板依据。然后,借助因果知识网络,从因果、时间和空间多维度上对告警进行关联分析,以发现潜在的隐藏关系,重构出高层次的攻击场景,为构建可监管、可追责的云环境提供依据和参考。     

基于秘密共享密钥树的无线射频识别组证明协议

针对现有无线射频识别(RFID)组证明协议易受到重放、跟踪等安全威胁及组证明效率较低的问题,提出了基于秘密共享密钥树的RFID组证明协议。协议设计了基于秘密共享方案的组证明密钥结构,将组密钥多次拆分生成密钥树增加了密钥结构的复杂度,加大了攻击者试图恢复组密钥的难度,提高了安全性;阅读器与每个标签只需一次交互便可以完成标签合法性认证及组证明信息的收集,提高了组证明效率。表明该协议较联合证明协议、基于椭圆曲线密码体制(ECC)的组证明协议、基于树的组证明协议等在安全和性能方面具有明显提高。     

基于访问控制日志的访问控制策略生成方法

为解决其他访问控制机制向基于属性的访问控制机制迁移过程中所面临的策略生成问题,该文提出一种基于访问控制日志的访问控制策略生成方法,利用基于机器学习分类器的递归属性消除法实现策略属性的选择,基于信息不纯度从日志记录中提炼出蕴含的属性-权限关系,结合实体属性选择的结果,构建策略结构树,实现基于属性的访问控制(ABAC)策略的生成,并设计了基于二分搜索的策略生成优化算法实现对最优策略生成结果的快速计算。实验结果表明,只需原始实体属性集中32.56%的属性信息即可实现对日志中95%的策略覆盖,并且能够将策略规模压缩为原有规模的33.33%,证实了该方案的有效性,能够为ABAC策略管理提供有力支撑。     

基于双层角色映射的跨域授权管理模型

针对传统跨域授权管理模型角色设置方法单一,以及有可能出现隐蔽提升、职责分离冲突等问题,提出一种基于双层角色结构的跨域授权管理模型。通过在管理域内设置双层角色,使得角色的设置与管理更加符合现实需求;采用单向角色映射的方式杜绝映射环路;引入属性、条件等动态因素,实现了权限的动态调整。采用动态描述逻辑刻画了模型中的概念、关系及管理动作。对模型的安全性分析表明,该模型满足自治性和安全性原则。