一种快速宏观网络态势分析算法

为快速计算网络的宏观态势,提出了一种层次式态势量化算法,基于流量数据依次提取出服务级、节点级和网络级的流量态势量化值.该方法计算流量数据变化剧烈程度,从而反映网络的安全态势.用户可以按需要提取服务级、节点级和网络级的态势值,以此为依据辅助判断整个网络,特定节点的监控范围,或者某项服务的异常程度.该算法采用低复杂度算法,进行应用于在线态势评估.网路态势的阈值事先往往难以确定,因此网络管理员可根据网络的实际情况,选择适当的阈值.     

基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法

通过对已有网络安全态势评估方法的分析与比较,发现其无法准确反映网络攻击行为逐渐呈现出的大规模、协同、多阶段等特点,因此提出了一种基于攻击模式识别的网络安全态势评估方法。首先,对网络中的报警数据进行因果分析,识别出攻击意图与当前的攻击阶段;然后,以攻击阶段为要素进行态势评估;最后,构建攻击阶段状态转移图(STG),结合主机的漏洞与配置信息,实现对网络安全态势的预测。通过网络实例对所提出的网络安全态势评估模型验证表明,随着攻击阶段的不断深入,其网络安全态势值也随之增大,能够更加准确地反映攻击实情;且在态势预测中无需对历史序列进行训练,具有更高的预测效率。     

基于改进模糊C-均值聚类的DDoS攻击安全态势评估模型

新型网络环境下,传统的网络态势评估方法已经不能有效地评估分布式拒绝服务攻击DDoS的安全态势。提出了基于改进模糊C 均值FCM聚类的DDoS攻击的安全态势评估模型。该模型根据新老用户网络流IP地址状态变化和单双向网络流的融合特征,计算出网络系统各节点的风险指标,通过汇聚网络中各个节点的风险指标生成整个网络的安全态势信息,再用改进的模糊C-均值聚类算法将融合的安全态势信息分为五个安全等级,最后采用风险等级识别模型对整个网络的DDoS攻击安全态势进行定量评估。实验结果表明,该模型能够合理有效地评估DDoS攻击的安全态势,比现有的评估方法更准确灵活。     

基于链路性能分析的网络安全态势评估研究

针对网络安全态势评估的融合特性和现有层次化态势评估方法存在对未知攻击感知不足的问题,提出融合链路安全态势值来计算网络安全态势值的方法。借助网络性能分析的相关理论,提出了基于链路性能分析的网络安全态势评估模型。在态势值计算过程中,首先计算不同时段各链路的安全态势值,并把结果以矩阵形式表现出来;然后,将各链路安全态势值进行加权融合,得到不同时段的网络安全态势值,并以向量形式表示。实验结果证明,所提方法能够反映网络局部和整体的安全状况变化,并且对未知攻击具有良好的感知能力,给网络安全管理带来了方便。     

基于日志审计与性能修正算法的网络安全态势评估模型

文章分析和比较了目前的安全态势评估方法,提出了一种基于日志审计与性能修正算法的网络安全态势评估模型.首先利用日志审计评估节点理论安全威胁,并通过性能修正算法计算节点安全态势.然后利用节点服务信息计算网络安全态势,并且采用多种预测模型对网络安全态势进行预测,绘制安全态势曲线图.最后构建了一个网络实例,使用网络仿真软件对文中提出的态势评估模型和算法进行了验证.实验证明该方法切实有效,比传统方浇法更准确地反映了网络的安全态势和发展趋势.     

多源异构数据融合的网络安全态势评估体系研究

为保障网络安全运行,降低网络遭受攻击的几率,本文对多源异构数据融合的网络安全态势评估体系进行深入研究,提出了一个包括流量解析模块、属性提炼模块、决策引擎模块、多源融合模块、网络安全态势评估模块的网络安全态势评估体系,实现了网络流量的全面解析、网络攻击特征及其核心属性的读取、核心属性至攻击类型的映射、多决策引擎输出结果的融合,有效提升了网络安全态势评估效果。     

网络安全态势IAHP量化评估方法

从攻击和防御两个角度出发提出了一种基于IAHP的网络安全态势量化评估方法,建立了多层次多角度网络安全态势量化评估模型,并综合考虑攻击威胁和防御机制对服务、主机和网络的影响,给出了相应的量化计算方法,同时提出了一种一致性自动修正算法,判断修正不满足一致性要求的矩阵,获得满足实际需求的权值,并将其运用到所提出的评估模型中。实验结果表明,该方法能够有效地评估服务、主机和网络的安全态势。     

一种面向DDoS攻击的网络安全态势评估方法

从网络拥塞对应用服务器及网络结构造成的影响出发,引入图论的相关算法,提出一种面向DDoS攻击的网络安全态势评估方法,根据拥塞链路与服务器的距离以及拥塞链路是否处于网络映射图的最小边割集内,计算攻击行为对网络安全态势的影响值,以此进行态势的量化分析。最后使用网络仿真工具验证了该方法的适用性。     

基于朴素贝叶斯分类器的网络安全态势评估方法

针对目前网络安全态势评估范围局限、信息来源单一、时空复杂度较高且准确性偏差较大等问题,提出了一个朴素贝叶斯分类器的网络安全态势评估方法,充分考虑了多信息源与多层次异构信息融合,具有快速高效性,从整体动态上展示出网络当前安全状况,准确地反映了网络当前安全态势。最后利用网络实例数据,对所提出的朴素贝叶斯分类器的网络安全态势评估模型和算法进行了验证,实验结果表明了所提方法的正确性。     

针对WSN的DDoS攻击的改进概率包标记算法研究*

当无线传感器网络（WSN）遭受分布式拒绝服务（DDoS）攻击时,攻击者会传送大量攻击数据包到受害主机,使其迅速消耗资源而无法正常运作,最终造成网络瘫痪。为了检测针对资源有限的WSN的DDoS攻击,基于传统网络的概率包标记算法提出一个改进概率包标记算法,使其适应在WSN中检测DDoS攻击。改进的算法减少了重建攻击路径所需的攻击数据包,从而减少WSN的资源消耗,弥补了WSN资源有限的缺陷。