基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法

该文针对网络攻防领域攻击策略生成问题的特性,从攻击者角度研究网络攻击图。根据漏洞信息对攻击模板进行实例化,维护原子攻击以及攻击的前提条件和攻击效果等因果关系,形成扩展网络攻击图,并进一步提出基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法,该算法能够动态的预测下一步网络攻击效果,求出达到该攻击效果的攻击链及其成功概率,为网络攻击过程的顺利实施提供决策支持。通过网络攻防实验,验证了网络攻击图的扩张和网络攻击策略生成算法的正确性。     

一种基于网络会计信息攻击图算法设计方法

网络攻击已成为网络安全技术研究的主要问题,入侵形式的多样性、入侵技术的复杂性使得攻击呈大规模、协同化和多层次趋势发展,网络攻击问题已成为当前研究的热点。通过分析多种网络攻击行为以及工作原理,提出一种基于攻击图的算法,并对其进行深入分析,以用来防范网络攻击问题。     

面向工控网络安全和漏洞分析的攻击图生成研究

针对目前大部分工业控制网络缺乏必需的通信攻击防御能力问题,提出了一种攻击图生成技术,从而达到对工业控制网络的安全分析和漏洞分析的目的,给出了工业控制网络攻击图的生成算法及构建步骤,并应用生成的攻击图对工业控制系统网络进行了渗透测试和漏洞分析。最后通过"震网"病毒对生成的攻击图进行了实验,实验结果表明,按照上述理论生成的攻击图确实有效可行。     

基于贝叶斯网络的攻击事件智能发掘模型

针对目前传统入侵检测系统难以得出网络攻击行为之间存在的关联关系问题,以攻击图表示模型为指引,提出一种基于贝叶斯网络的攻击事件智能发掘模型。本文以先验知识建立贝叶斯攻击行为关联图。基于属性相似度聚合网络攻击行为,针对网络攻击场景设计高效的ExApriori算法发掘攻击行为间的关联规则,并建立攻击行为组集。利用贝叶斯攻击行为关联图的参数对攻击行为组集进行计算,实现对攻击事件的发掘。实验表明,本模型能有效提取网络攻击事件及发现攻击路径,为网络攻击事件的发现与应对措施提供理论支持和技术支撑。     

基于K-means算法与蜜罐技术的网络攻击主动防御方法

针对当前防御方法在抵御网络攻击时存在入侵成功概率高、入侵时间短的问题,引入K-means算法和蜜罐技术,开展对网络攻击主动防御方法的设计研究。利用K-means算法对网络运行环境的安全状态进行识别;利用蜜罐技术实现对网络攻击主动防御引擎的开发;为向主动防御提供依据,构建网络攻击告警联动属性攻击图,实现对网络攻击的主动防御,并对防御事件进行聚类处理。通过对比实验的方式,将所提防御方法与基于网络防御知识图谱的防御方法应用到同一实验环境中,证明所提方法防御性能更强。     

基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法研究

现有基于攻击图的入侵路径研究在计算状态转移概率时，缺乏对除基本网络环境信息以外因素的考虑，为了全面且合理地分析目标网络的安全性，提出了一种基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法。首先，在攻击图的基础上，提出了一种基于漏洞生命周期的状态转移概率归一化算法；其次，使用该算法将攻击图映射为吸收马尔可夫链，并给出其状态转移概率矩阵；最后，对状态转移概率矩阵进行计算，全面分析目标网络的节点威胁程度、攻击路径长度、预期影响。在实验网络环境中应用所提方法，结果表明，所提方法能够有效分析目标网络中的节点威胁程度、攻击路径长度以及漏洞生命周期对网络整体的预期影响，有助于安全研究人员更好地了解网络的安全状态。     

基于神经网络学习的网络防火墙拦截效能评估

为了提高对网络防火墙拦截效能智能评估能力,提出一种基于网络攻击特征大数据采样和卷积神经网络学习的网络防火墙拦截效能智能评估方法。采用攻击强度评估方法进行防火墙的拦截能力评估,结合卷积神经网络学习方法进行攻击大数据特征提取,以入侵信息拦截的概率为评价对象,结合定量递归分析方法进行网络防火墙拦截效能自适应动态评估。仿真测试结果表明,该模型能有效评估网络防火墙的拦截效能,提高对入侵信息的拦截检测能力。     

基于机器学习的网络攻击检测综述

当前网络安全问题是一个瓶颈问题,在网络入侵检测中机器学习可以看作是为了通过学习和积累经验提高攻击检测系统的性能而建立的计算机程序。机器学习应用于网络攻击检测,对网络的大量数据进行分析并通过学习算法自动产生规则,从而使网络具有自动识别攻击的能力。本文在详细介绍网络攻击检测系统机器学习原理的基础上,对现有的各种方法进行了评述并结合网络攻击检测的应用需求,阐述了网络攻击检侧系统机器学习技术的发展方向。     

基于网络规划识别的入侵检测结构

网络攻击已经成为严重威胁网络安全的重要手段,识别和防范网络攻击已经成为网络安全研究的重要趋势。例如TCP SYN拒绝服务攻击、ICMP洪水攻击和UDP洪水攻击等多种攻击方式,因此针对网络攻击识别与防范已经成为网络研究人员的一个重要的研究领域。本文就是以Snort入侵检测系统作为基础,利用网络规划识别技术进行网络攻击行为监测系统结构研究。     

网络攻击的探索与研究

随着计算机网络入侵技术的不断发展,网络攻击行为表现出不确定性、复杂性和多样性等特点,网络攻击的研究已成为热点。笔者对己知的网络攻击的分类、常见的攻击方法进行分析,详细介绍了网络攻击的步骤,并概况了网络攻击未来的发展趋势。     

Network intrusion intention analysis model based on Bayesian attack graph

Aiming at the problem of ignoring the impact of attack cost and intrusion intention on network security in the current network risk assessment model,in order to accurately assess the target network risk,a method of network intrusion intention analysis based on Bayesian attack graph was proposed.Based on the atomic attack probability calculated by vulnerability value,attack cost and attack benefit,the static risk assessment model was established in combination with the quantitative attack graph of Bayesian belief network,and the dynamic update model of intrusion intention was used to realize the dynamic assessment of network risk,which provided the basis for the dynamic defense measures of attack surface.Experiments show that the model is not only effective in evaluating the overall security of the network,but also feasible in predicting attack paths.     

基于攻击图的渗透测试方法

传统的病毒检测系统、网络防火墙、入侵检测系统等技术只能够检测出已知的大部分威胁,但却无法检测出网络中存在的潜在的问题。为此,文中提出了一种基于攻击图的渗透测试方法。首先,考虑到攻击持续时间、攻击类型等方面因素,对现有的攻击图方法进行改进,提出一种新的攻击图技术;其次,基于实际应用,从攻击的路径、时间、代价、方式等方面综合考虑,提出攻击图最优攻击路径选择策略;最后,设计基于攻击图的渗透测试模型,并进行了试验测试。测试结果表明,该渗透测试算法能够更好的模拟现实世界中的真实攻击。同时能够对当前设备的安全状态进行评估,可以在实际渗透测试中进行应用。     

Survey on application of attack graph technology

Attack graph technology was a measure to predict the pattern and process used by attacker to compromise the target network,so as to guide defender to take defensive measures and improve network security.The basic component,types of attack graphs and respective advantages and disadvantages of each type were reviewed.The application status of attack graph technology in risk assessment and network hardening,intrusion detection and alarm correlation,and other aspects were introduced.Several kinds of existing attack graph generation and analysis tools were also presented.At last a survey of some challenges and research trends in future research work was provided.     

攻击图的网络威胁自动建模方法研究

为了增强网络的安全性,对网络整体进行威胁分析和评估应用,结合攻击图的特点,研究并提出了一种攻击图的网络威胁自动化建模方法。在攻击图生成之前,抽象出网络威胁数学模型,包括主机信息、拓扑信息、漏洞信息和攻击者信息四个组成部分。并针对所建的网络威胁模型提出自动建模方法和具体的自动化流程。基于此,结合攻击事件的Büchi模型和CTL描述,使用符号模型检验算法自动生成攻击图,为攻击图的应用奠定基础。     

基于DFA的入侵检测方法研究

计算机网络安全环境不断恶化,各种网络攻击行为层出不穷,入侵检测技术作为一种主要的网络安全技术引起了人们的广泛关注。伴随着网络对实时性、吞吐量等的更高要求,入侵检测技术的检测效率逐渐成为系统的瓶颈问题。该文提出了一种基于DFA模式匹配引擎的入侵检测方法,该方法利用DFA在模式匹配方面的优越性以提高入侵检测系统的检测效率;之后,该文对该方法进行了相关性能分析。该文的研究将有助于入侵检测技术的不断完善与发展。     

一种基于攻击图模型的网络安全评估方法

随着网络的深入和快速发展,网络安全问题日益严峻,研究网络安全的评估方法,具有重要的现实意义。安全漏洞的大量存在是安全问题的总体形势趋于严峻的重要原因之一。详细介绍了攻击图建模方法,给出了攻击图自动生成算法,提出了一种利用数学模型分析攻击图,并对网络系统进行安全评估的方法,最后通过一个虚拟网络环境对网络安全评估方法进行了验证。该方法对攻击图的研究具有现实意义。     

攻击图展示技术研究

攻击图技术是一种基于模型的网络脆弱性评估方法。它通过对目标网络建模,以攻击规则对攻击者建模,然后根据二者之间的相互作用关系产生攻击图,展示目标网络内各个脆弱性之间的关系、脆弱性与网络安全配置之间的关系。早期的攻击图都是采用手工生成,速度慢效果差。为了方便研究人员使用攻击图分析目标网络安全状况,对攻击图的自动展示技术进行了研究。通过选用成熟的软件和设计合适的转换方法对攻击图进行解析,生成简洁清楚的攻击图,提高了攻击图的效能。     

The Calculation Method of the Network Security Probability of the Multi-rail Division Based on Fuzzy Inference

The traditional method uses terminal network monitoring method to estimate the security probability of multi-track segmentation network, but the detection performance is unsatisfactory. A security probability estimation and intrusion detection algorithm for multi-track segmentation networks in network attack environment based on fuzzy reasoning is proposed. The security probability estimation model of multi-track segmentation network in network attack environment is constructed. Fuzzy reasoning and probability density feature detection method are combined to evaluate the security data of multi-track segmentation network. The infection membership characteristics of multi-track segmentation network intrusion data are extracted, and the security probability calculation and virus attack detection of multi-track segmentation network are realized. The results show that the proposed algorithm has higher accuracy in calculating the security probability of multi rail segmented network, realizes the security probability calculation and data detection of multi rail segmented network, and enhances the security defense of multi rail segmented network.

     

基于层次化的入侵检测模型研究

随着互联网络的广泛应用,网络信息量迅速增长,网络安全问题日趋突出,入侵检测已经成为网络安全的重要组成部分.针对传统的入侵检测模型所存在的已知系统漏洞或攻击方法的知识缺陷,分析了当前入侵检测系统所存在的诸多问题,提出了基于入侵检测策略的层次化入侵检测模型,该模型可以监视已知入侵和检测未知入侵,对网络入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索.