基于智能规划的多步攻击场景识别算法

多步攻击的识别过程与智能规划的求解过程具有一定的对应性。提出了一种基于智能规划的多步攻击识别模型,将智能规划的方法应用于多步攻击识别的领域,并以此为基础实现相应的识别算法。采用DARPA数据集进行实验,这种算法在多步攻击识别领域,具有较好的有效性和可行性,能够达到可接受的准确率和完备率。     

基于深度学习和智能规划的行为识别

现有行为识别方法在未能持续覆盖造成视频监控盲区所引起行为数据缺失的情况,难以有效实施特征分析、行为分类补全,无法准确识别出智能体完整的行为动作序列.为此,本文提出一种基于深度学习和智能规划的行为识别方法.首先,利用深度残差网络对图像进行分类训练,然后使用递归神经网络对图像特征进行提取深度信息以增强分类效果;其次,运用智能规划的STRIPS （Stanford Research Institute Problem Solver）模型,将深度学习提取的图像特征命题信息转化为规划领域的模型描述文档,并使用前向状态空间搜索规划器推导出完整的行为动作序列.在HMDB51等行为识别公共数据集中,本方法与生成式对抗网络、深度卷积逆向图网络、深度信念网络、支持向量机等同类先进方法相比展现出更好的性能.     

基于有限理性的网络防御策略智能规划方法

考虑到网络防御主体通常具有资源受限等特点，基于智能化攻防对抗的理念研究了有限理性条件下的网络防御策略智能规划与自主实施。首先，融合攻击图、通用与领域专有知识构建网络防御安全本体；在此基础上，利用知识推理推荐安全防御策略，以更好地适应受保护网络信息资产的安全需求及当前所面临的攻击威胁；最后，结合有限理性的智能规划方法，实现网络安全防御资源受限、网络信息资产动态变化等约束条件下的防御策略自主规划与实施。实例表明，动态攻击下所提方法具有稳健性。将所提方法与现有基于博弈论及攻击图方法进行对比，实验结果表明在对抗一次典型的APT攻击时所提方法的防御有效性提高了5.6%～26.12%。     

空地多目标序贯攻击水平最优航迹实现

单机或多机协同执行对地面多目标攻击任务将成为未来空地战争的一种重要形式。采用分段规划策略建立了空地多目标序贯攻击模型,应用经典的可行方向法对模型求解,使用VC++开发工具编写了具有很强实用性、灵活性和可扩展性的作战规划软件,最后通过实例验证了该软件的规划性能。     

领域独立智能规划技术及其面向自动化渗透测试的攻击路径发现研究进展

攻击路径发现是自动化渗透测试领域的重要研究方向。该文综合论述了领域独立智能规划技术在面向自动化渗透测试的攻击路径发现上的研究进展及应用前景。首先介绍了攻击路径发现的基本概念并按照技术原理将其划分为基于领域相关和领域独立规划技术的攻击路径发现方法。然后介绍了领域独立智能规划算法,包括确定性规划算法、非确定性规划算法和博弈规划的技术原理和发展状况并就各类方法在攻击路径发现中的应用进行了综述。接着分析总结了渗透测试过程的特点,对比了领域独立智能规划算法应用在面向自动化渗透测试的攻击路径发现时的优缺点。最后对攻击路径发现将来的发展方向进行了总结和展望,希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值。     

基于智能规划的工作流任务识别算法

针对传统算法将活动看成是彼此之间相互独立的事件,无法准确识别的问题,提出一种基于智能规划的工作流任务识别算法,利用工作流与智能规划在执行序列和操作规则方面存在的共性.通过高层次的抽象描述,自动推导出活动之间的内在逻辑联系,且能从外部信息充分挖掘潜在的知识,将工作流任务识别问题转变为对应的智能规划识别问题来进行求解,有效地解决了传统算法识别困难和对噪声数据敏感的问题.实验结果表明,本文提出的算法是可行的.     

无人作战飞机在线航路规划算法

针对无人作战飞机单机自主对地攻击过程中航路在线规划问题,在以栅袼形式表示的数字地图中,通过对威肋源建模、数据结构组织、估价函数建立、优化算法等多个方面进行改进,提出了一种基于A*算法的改进型规划模型.在保证规划有效性的同时,减小了搜索空间,进而提高了规划算法的实时性.仿真结果表明,该模型能够有效减弱规划结果对于栅格数字地图精度的依赖程度,为进一步开展在线规划及无人作战飞机实时路径重规划研究提供了券者.     

一种基于智能规划的信息安全风险过程建模方法

 为了评估网络信息系统的安全风险,提出了基于智能规划的信息安全风险过程建模方法:使用规划领域的定义语言描述信息安全的风险领域和风险问题,修改后的bifrost规划引擎调用相关算法构建系统所有的渗透路径,最后通过Graphviz Toolkit接口绘制出规划渗透图表现系统安全风险过程.     

面向空间机器人在轨操控的任务规划模型研究

任务规划技术是空间机器人实现自主在轨操控的核心,要进行规划问题的求解,必须要将实际的规划问题变为计算机可理解语义的数据模型。虽然目前在人工智能规划领域有多个成熟模型,且描述能力已经较为完备,但是由于空间机器人在轨工作的特殊性,还没有一种规划模型可以直接应用。根据空间机器人任务规划的要素和关系特性,在规划领域定义语言(PDDL)的基础上拓展了对资源和活动实例的定义,活动的持续时间和活动效果属性,提高了描述的准确性。     

基于立体网络模型的机群杀伤链架构与规划研究

机群联合作战是现代战争的重要模式之一,高效运用以预警机为核心的机群杀伤链,协调调度多平台和多任务,架构和规划难题是核心关键.文中研究分析了机群杀伤链规划的现实问题,提出了 一种基于立体分层网络模型的杀伤链架构,改进了多激素蚁群算法用以解决多杀伤链规划,建立了基于立体网络模型的评价指标体系.仿真实验结果表明,研究工作从问...     

Markov微分博弈模型及其在网络安全中的应用

当前基于博弈理论的网络安全研究成果难以应用于实时、连续、随机对抗的网络攻防过程.本文针对网络安全防御的实时性和网络状态变化的随机性,基于动态、实时对抗的视角分析攻防行为,在结合微分博弈模型和Markov决策方法的基础上进行扩展,构建Markov攻防微分博弈模型,分析具有多个阶段且每阶段持续时间较短的攻防过程;提出多阶段博弈均衡解计算方法,设计多阶段最优防御策略选取算法.仿真实验结果表明,模型和算法有效且可行.     

基于多阶段攻防信号博弈的最优主动防御

从网络攻防对抗的实际场景出发,针对具有不完全信息约束的多阶段动态攻防过程,构建了多阶段攻防信号博弈模型.针对多阶段攻防过程中信号作用衰减的问题,提出信号衰减因子进行量化描述.在此基础上,设计了多阶段攻防博弈均衡的求解方法,并给出了最优主动防御策略选取算法.通过仿真实验验证了本文模型和方法的有效性,并且分析总结了多阶段攻防博弈的规律.     

基于MLL-AT的网络攻击建模方法研究

研究了攻击树建模攻击的方法,主要研究目的是如何有效地用攻击树建模和表示多阶段网络攻击。对传统攻击树进行扩充和改进,重新定义了攻击节点,量化了叶子节点的攻击风险,提出了一种用MLL-AT(多级分层攻击树)建模攻击的思想和方法,并给出了一种基于攻击树的MLL-ATDL攻击描述语言。改进后的攻击树能更准确地建模攻击,尤其是表示多阶段网络攻击,并可以用于评估系统风险,区分不同攻击序列对系统的不同安全威胁程度。     

基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法

网络安全风险评估技术能够检测网络系统潜在的安全漏洞和脆弱性，评估网络系统的安全状况，是实现网络安全的重要技术之一．文中对基于多阶段攻击的网络安全风险评估方法进行了研究，给出了多阶段攻击的网络安全风险评估方法的评估过程，分析了该评估方法中的关键参数，构建了基于多阶段攻击的网络安全风险评估的模型，最后通过实践验证了该方法的有效性，一定程度上提高了评估结果的准确性和一致性。     

量子保密通信网络骨干链路流量规划

量子保密通信网络是一种新兴的安全网络。如何通过合理的流量规划方法提升量子保密通信网络骨干链路的带宽利用率、提升网络性价比是一个新问题。分析了量子保密通信网络流量规划的特殊性,给出了一种流量规划模型,可以实现下列 3 个方面的目标：在确定网络骨干链路密钥分发带宽的情况下,可以实现用户广域加密通信带宽的规划;借助路由规划可以提升用户广域加密通信带宽和量子链路密钥分发带宽的利用率;可以实现对网络瓶颈量子链路密钥分发带宽的合理调整。最后,通过数值模拟示例演示了本文所提出的流量规划方法的应用。     

基于攻击图模型的网络安全态势评估方法

针对网络攻击出现的大规模、协同、多阶段的特点,提出一种基于攻击图模型的网络安全态势评估方法.首先,结合攻击事件的时空特征融合多源告警数据构建网络攻击行为特征;其次,基于告警信息映射攻击节点,关联多步攻击的路径;再次,在构建攻击图的基础上,结合转移序列构建攻击节点转移概率表,将转移概率引入攻击图中,推断攻击者的攻击意图;...     

Optimal strategy selection approach of moving target defense based on Markov time game

For the problem that the existed game model was challenging to model the dynamic continuous characteristics of network attack and defense confrontation effectively,a method based on Markov time game was proposed to select the optimal strategy for moving target defense.Based on the analysis of the attack and defense confrontation process of moving targets,the set of moving target attack and defense strategies was constructed.The dynamics of the single-stage moving target defense process was described by time game.The randomness of multi-stage moving target defense state transformation was described by Markov decision process.At the same time,by abstracting the use of resource vulnerability by attack-defense participants as the alternation of the control of the attack surface,the versatility of the game model was effectively guaranteed.On this basis,the existence of equilibrium was analyzed and proved,and the optimal strategy selection algorithm was designed.Finally,the practicality of the constructed model and the effectiveness of the algorithm are verified by an application example.     

基于LSTM流量预测的路由规划和切换

随着近年网络技术的不断发展和演进,用户对网络资源的需求体量越来越大,内容越来越复杂,传统的网络架构很难满足当前灵活的网络需求。软件定义网络的革命性技术思想赋予了网络可编程性和可演进性,实现网络资源更灵活的管理。为了提高网络资源利用率,提出了基于LSTM模型的流量预测,为路由规划提供理论依据。通过提前预测网络流量,在流量激增之前进行防御措施保证网络的安全性和稳定性。实现基于流量预测的路由规划、无损路径切换等功能。     

基于细胞自动机模型电力网络攻击预测技术

传统电力网络攻击范围预测技术的预测范围不够广,导致电力网络安全性提升效果不明显。为此,提出基于细胞自动机模型的电力网络攻击预测技术。搭建电力细胞自动机模型,将细胞自动机中的细胞看作电力细胞,建立细胞活力值转换规则,将其与攻击者执行攻击概率相结合,预测电力细胞的发展变化。根据中心电力细胞及邻域电力细胞的变化趋势预测电力网络攻击。实验结果表明：在时间因素影响下,提出的基于细胞自动机模型电力网络攻击预测技术的预测攻击节点位置与原始节点基本一致,预测后负荷切除量始终在100 MW以下,本文所提技术的有效性更好。