可信计算在VPN中的应用

对虚拟专用网VPN进行了研究。VPN使用户远程办公成为可能,但是VPN不能认证主机的配置,入侵者通过有VPN访问权限的主机获得非法的访问权限,使得终端不安全,同时相应的使网络接入也不安全。可以利用可信计算技术解决这些问题,其中可信平台模块通过绑定密钥认证VPN完整性,而可信网络连接认证网络连接安全性,以确保终端、网络接入和通信的安全可信。     

基于802．1X的可信网络连接技术

网络访问控制技术能有效防止不安全终端对网络的威胁。该文介绍网络访问控制技术的研究现状,针对其实现中存在的问题,提出基于802．1x的可信网络连接模型,给出网络连接的认证流程及终端隔离技术的实现方法。实验结果表明,该模型可以保证终端的可信接入,并对不安全终端进行隔离和修复。     

基于EAP-TLS的可信网络连接认证方案设计与实现

TNC架构在终端接入网络前对终端的平台身份和平台环境进行可信认证,保证了接入终端的可信,但这种可信认证存在单向性的局限,无法保证网络服务器的可信。EAP-TLS是802.1x中一种基于证书的扩展认证协议,支持双向认证机制。本文在分析TNC架构和EAP-TLS双向认证机制基础上,设计了一种基于EAP-TLS的可信网络连接双向认证方案,该方案能够对终端和服务器的平台身份、平台完整性和平台可信环境进行双向认证。在FHH@TNC开源架构搭建的可信网络环境上实现了客户端与服务器之间双向可信认证方案,并进行了方案测试,证明了方案的正确性。     

移动网络可信匿名认证协议

针对终端接入移动网络缺乏可信性验证问题,提出一种移动网络可信匿名认证协议,移动终端在接入网络时进行身份验证和平台完整性认证。在可信网络连接架构下,给出了可信漫游认证和可信切换认证的具体步骤,在认证时利用移动终端中预存的假名和对应公私钥对实现了用户匿名隐私的保护。安全性分析表明,协议满足双向认证、强用户匿名性、不可追踪性和有条件隐私保护。协议中首次漫游认证需要2轮交互,切换认证需1轮即可完成,消息交换轮数和终端计算代价优于同类可信认证协议。     

基于实时行为可信度量的网络访问控制模型

传统的可信网络访问控制方法实现了终端平台的身份认证和完整性认证,属于静态认证机制。然而在实际网络环境中,终端平台环境和用户行为经常处于变化之中,极易导致认证结果随终端环境和用户行为的变化而失效等误差,最终可导致错误授权。针对上述问题,提出一种基于全局可信的用户行为实时评估模型(RTEM-GT)。引入惩罚因子和时间因子将用户行为评估方法从单一评估上升到全局评估;在可信网络连接架构下,进一步设计基于用户行为可信策略的访问控制模型(AC-UBTP),进而提出网络连接与访问的动态授权机制。实验结果与分析表明,RTEM-GT能够实时准确地对用户行为进行可信判定,且更加切合实际。     

基于可信网络连接的安全接入技术

在网络访问控制中,验证终端实体的完整性状态,对于网络安全具有十分重要的意义。而传统的网络安全解决方案对此却无能为力。利用可信网络连接技术,可以评估并认证终端实体的完整性状态和安全级别,当终端的完整性及其它安全属性达到系统安全策略的要求时,方可允许该终端接入网络,这就增强了网络系统的安全性和可信性。     

可信网络连接在电力二次系统中的应用研究

基于可信网络连接(TNC)提出一种电力二次系统网络访问控制应用模型。通过将系统内的不同区域进行安全等级划分,实现了分层次网络访问;将不同终端进行可信等级划分,实现了不同终端的访问权限控制;加入纵向加密认证和横向隔离访问控制机制,实现了网络接入控制。终端测试结果表明,TNC不仅很好地满足了二次系统的安全防护需求,还具有一定的自修复能力,实现了对电力二次系统的网络访问控制管理。     

基于网络编码的可信网络连接改进模型与协议设计

可信网络连接(TNC)模型用于保证网络接入的安全,随着TNC模型研究和应用的不断深入,TNC架构自身的安全性问题显得非常重要.本文首先对传统TNC的模型和工作流程进行分析,指出由于下层传输协议的安全措施缺失,传统TNC模型存在安全隐患.然后,针对该隐患,设计基于网络编码的可信网络连接模型(NCBTNC)和协议,在不降低...     

802.1x协议安全量化分析的数学模型

网络访问控制技术能有效防止不安全终端对网络的威胁。作为一种可信网络连接协议,802.1x本身就具有安全性问题。首先建立基于半马尔可夫过程的随机模型,然后针对认证过程中存在的安全漏洞和威胁进行安全量化分析,最后推算出具体的安全性指标。     

一种基于可信平台模块的可信网络模型

针对网络中可信模型的建立问题,在现有可信计算理论、可信网络接入技术基础上,提出一种基于可信平台模块安全芯片的可信网络模型。该模型从终端建立可信链并将其传递到网络中,给出模型的架构及信息流分析,对信任度的度量进行形式化计算。性能分析结果显示,该网络模型具有较强的健壮性和较高的可信度。