基于精简状态空间的攻击图生成算法*

针对网络攻击图算法状态空间过大、攻击路径不明确等制约着攻击图在网络安全分析中应用的问题,提出了一种基于精简状态空间的改进算法。该算法以网络状态作为一个整体进行分析,动态生成网络中所有可达的网络状态,并枚举出所有攻击路径。由于明确界定了网络状态空间,使算法生成的状态空间得到控制。改进了攻击图表示方法,使得攻击路径清晰。通过实例分析证明了算法模型适合全面分析网络安全性和攻击者可能采取的行为方式。     

基于可能图的攻击意图检测方法

攻击图模型是网络风险评估的主要技术之一,其通过攻击步骤之间的因果关系来描述攻击者从初始状态到目标状态的攻击过程,分析的整个过程也是以某种形式化方式表述的图数据为基础的,但分析时很少考虑网络链路、网络拥塞、入侵报警等不确定性。结合不确定图的概念将攻击图扩展为可能攻击图(PAG),给出了可能攻击图的构建方法,同时基于可达概率提出了最大可达概率求解算法和最大攻击子图生成及最大可能攻击路径选取算法。实验结果表明,本文所提方法能够在可接受的时间内生成可能攻击图,并能够有效地推测出攻击意图,为作为网络管理员的管理方提供决策依据。     

基于贪心策略的多目标攻击图生成方法

为解决网络脆弱性分析中攻击图生成方法存在的状态组合爆炸问题,使生成的攻击图能用于网络中多个目标主机的脆弱性分析,本文提出了一种基于贪心策略的多目标攻击图生成方法。该方法引入节点关联关系,采用贪心策略精简漏洞集,从所有攻击路径中选取使攻击者以最大概率获取网络节点权限的攻击路径,生成由这些攻击路径所构成的攻击图。算法分析和实验结果表明,该方法的时间和空间复杂度都是网络节点数和节点关联关系数的多项式级别,较好地解决了状态组合爆炸的问题,生成的攻击图覆盖了攻击可达的所有节点,能够用于网络中多个目标主机的脆弱性分析。     

基于期望收益率攻击图的网络风险评估研究

随着互联网应用和服务越来越广泛,层出不穷的网络攻击活动导致信息系统的安全面临极大的风险挑战。攻击图作为基于模型的网络安全风险分析技术,有助于发现网络节点间的脆弱性和评估被攻击的危害程度,已被证实是发现和预防网络安全问题的有效方法。攻击图主要分为状态攻击图和属性攻击图,由于状态攻击图存在状态爆炸的问题,研究者大多偏向于基于属性攻击图的网络风险评估研究。针对现有的属性攻击图研究过度依赖网络节点本身脆弱性和原子攻击本质属性进行量化分析,忽略了理性攻击者通常以攻击利益最大化来选择具体的攻击路径,提出了基于期望收益率攻击图的网络风险评估框架和攻击收益率量化模型。所提网络风险评估框架以公开的漏洞资源库、漏洞挖掘系统发现的新漏洞以及与网络攻防相关的大数据为基础数据源,以开源大数据平台为分析工具,挖掘计算攻击成本和攻击收益相关要素;借用经济学中的有关成本、收益以及收益率等概念构建原子攻击期望收益率计算模型;通过构建目标网络的属性攻击图,计算攻击路径上的原子攻击期望收益率,生成所有可能攻击路径的期望收益率列表;以期望目标为出发点,依据特定的优化策略（回溯法、贪心算法、动态规划）展开搜索,得到最大收益率的...     

基于攻击距离的攻击图优化方法

传统网络攻击图的生成随着网络规模扩大存在状态爆炸问题,网络安全管理员往往拿着冗余的攻击图不知所措。为了消除攻击图中不必要的攻击路径,保留下最优的攻击路径以供管理员防御参考,本文利用攻击距离对复杂的攻击图进行了优化。实验结果表明,利用此方法优化后的攻击图保留了最有可能的攻击路径,降低了攻击图的规模,随着网络规模的扩大,效果也越来越明显。     

基于攻击模式的反向搜索攻击图生成算法

在使用攻击图方法分析网络中脆弱性之间关系时,网络规模一直是制约攻击图生成算法效率的根本因素.本文提出了一个基于攻击模式的高效攻击图反向生成算法.首先,对已有网络模型做出改进,提出了新型的基于网络中关键属性的模型,该模型使用子网掩码压缩网络连接关系,达到缩小网络规模的目的.其次,使用网络模型中的关键属性对脆弱性进行描述,...     

基于攻击图的扩充Petri网攻击模型

鉴于网络攻击过程中存在攻击者被检测到的可能性,将攻击图转化成Petri网并进行扩展生成EPN模型,依据库所的攻击成本值求解网络攻击的最佳攻击路径和攻击成本,基于最大流概念定义系统最大承受攻击能力。从二维角度分析网络攻击,提出攻击可行性概念及基于攻击图的扩充Petri网攻击模型,该模型相关算法的遍历性由EPN推理规则保证。当原攻击图的弧较多时,算法的复杂度低于Dijkstra算法,攻击图的攻击发起点和攻击目标点间的路径越多,算法越有效。实验结果证明,该模型可以对网络攻击过程进行高效的综合分析。     

基于攻击源激发和攻击原子筛选的攻击图构建方法

针对现有攻击图在大规模网络应用中存在的时间复杂性高和图形化展示凌乱等不足, 提出一种新的构建方法：在目标网络模型和攻击者模型的基础上, 以攻击源为起点广度遍历网络主机, 针对主机间的网络连接, 通过攻击模式实例化和信任关系获取攻击原子集, 并根据攻击者贪婪原则和攻击原子发生概率计算尺度筛选攻击原子, 同时更新攻击原子作用对象状态。通过实验分析, 该方法面向网络主机实现一次遍历, 筛选关键攻击原子, 快速生成攻击图, 不仅具有较高的时间效率, 而且为安全事件分析提供客观的攻击路径信息。该方法能够满足大规模网络环境下的攻击辅助决策、入侵检测和网络安全评估等应用需求。     

网络攻击图生成算法研究

攻击模型能够对攻击过程进行结构化描述和有效分析,攻击图可以清楚地分析攻击者可能采取的攻击路径,两者对网络安全策略的制定具有重要的指导意义.设计了一种基于状态转移的网络攻击模型,并基于该模型设计了攻击图生成系统的架构和相应的攻击图生成算法,在攻击图生成算法中引入了代价分析机制和规模控制机制.仿真实验结果表明,利用所设计的模型和算法不仅能有效地预测攻击者可能采用的各种攻击路径和最佳攻击路径,而且能有效地控制攻击图的规模.     

基于漏洞关联攻击代价的攻击图生成算法

在已有的网络攻击图生成方法的基础上,从漏洞关联的攻击代价出发,设计了一种攻击图生成基本框架,提出了一种基于漏洞关联攻击代价的网络攻击图的自动生成算法。该算法能有效结合漏洞之间的相关性,科学地评估攻击代价,有效删除了攻击代价过高、现实意义不大的攻击路径,简化了攻击图,并通过实验检验了该算法的合理性和有效性。     

基于攻击能力增长的网络安全分析模型

网络脆弱性分析是近年来国内外研究的热点问题之一.基于攻击能力增长的网络安全性分析模型以攻击者的能力增长为主导,参考网络环境配置,模拟黑客攻击自动生成攻击图.使用攻击能力增长表示攻击者的最终目标使得攻击图的表示更为准确.最小攻击代价分析第1次考虑了相似攻击对攻击代价的影响,以便对各条路径的攻击代价进行计算;最小环境改变分析考虑入侵检测的因素对最可能的攻击路径进行分析,对于入侵检测系统的处理更加科学合理;两种分析都为改善网络配置提供了依据.与已有成果相比,模型提出的算法和方法更为实际可行.     

融合社交网络威胁的攻击图生成方法

针对现有攻击图生成和分析方法多数未考虑社交网络威胁的问题,提出一种基于知识图谱融合社交网络威胁的攻击图生成方法.根据攻击图的构建需求和收集的内网环境数据,设计融合社交网络威胁的网络安全本体模型和知识图谱,以实现对社交网络和物理网络数据的关联分析以及对攻击图输入信息的扩展,基于知识图谱采用广度优先搜索算法生成融合社交网络...     

基于不确定图的网络漏洞分析方法

网络漏洞分析是提高网络安全性的重要基础之一.以主机为中心的漏洞分析方法可在多项式时间内生成攻击图,但是没有考虑网络链路本身存在的不确定性.提出了一种基于不确定图的网络漏洞分析方法,采用链路不确定度以准确地描述网络链路状态,使得求解最佳利用链成为可能.在此基础上,提出了一种时间复杂度为O(n4)的不确定攻击图生成算法;基于不确定攻击图提出了一种时间复杂度为O(n3)的最佳利用链生成启发式算法.实验结果表明,该方法能在可接受的时间内生成不确定攻击图,找到一条攻击效益最佳的漏洞利用链.     

两种网络环境中权限提升攻击分析与对比

为了分析分离映射网络对权限提升攻击的缓解作用,提出了一种基于损失期望的攻击图建模评估方法.首先根据网络状态和脆弱性信息确定属性节点和原子攻击节点,生成攻击图,然后根据攻击者选取的攻击序列计算其对目标网络造成损失的期望值.基于该方法对两种网络环境中权限提升攻击情况进行了建模分析对比,结果表明分离映射网络对权限提升攻击起到了良好的缓解作用,较传统网络具有明显的安全优势.     

A Network Security Risk Assessment Method Based on a B_NAG Model

Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship.     

一种基于攻击图的安全威胁识别和分析方法

业务系统安全管理需要网络攻击图来评估系统整体安全性或态势,同时又需要对那些可能严重危害系统安全的脆弱性利用威胁进行重点分析和优先处置.现有安全威胁识别和分析方法无法兼顾这两个方面,也无法处理脆弱性利用威胁分析过程中的不确定性问题.作者提出了一种安全威胁识别和分析方法.利用颜色Petri网(CPN)定义网络攻击图,并给出了网络攻击图生成NAGG算法,根据攻击模型分析结果生成网络攻击图;给出了基于CPN仿真的网络攻击图分解NAGD算法,可一次性分解出各脆弱性利用威胁对应的子攻击图,所述子攻击图不存在循环路径且最长攻击路径不超过预设值.并给出了一种脆弱性利用威胁度评估VETE算法,将子攻击图转换为不确定性推理规则集,采用D-S证据推理计算各子攻击图所对应安全威胁的威胁度,以确定安全威胁处置优先级.最后以一个典型Web应用系统为例,验证了所述安全威胁识别和分析方法的有效性.     

基于粗糙图的网络风险评估模型

针对在进行网络安全分析时所获得的信息系统是不完备的、粗糙的这一特性,将网络攻击过程类比于粗糙不确定性问题的关系挖掘过程,提出基于粗糙图的网络风险评估模型。该模型由部件节点粗糙关联网络、攻击图的粗糙图生成算法以及网络风险最大流分析算法三部分主要内容组成;并以一个具有代表性的网络系统实例阐明了该模型的使用方法,验证了模型的正确性。模型优势分析表明其较以往的攻击图、风险评价模型更能真实地反映实际情况,所获得的评估结论、安全建议等也更加准确、合理。     

基于攻击图的分布式网络风险评估方法

对信息系统进行有效的风险评估,选择有效的防范措施,主动防御信息威胁,是解决信息系统安全问题的关键所在。将攻击图模型应用于信息安全的风险评佑。首先针对信息安全风险评佑的不确定性和复杂性,将脆弱点关联技术用于风险评估。其次,针对攻击图所描述的攻击路径对于定量指标的分析缺乏相应的处理能力,而风险因素的指标值具有很大的不确定性等问题,采用攻击路径形成概率对信息安全的风险因素的指标进行量化,对原子攻击成功概率进行预处理,提出了基于攻击图模型的分布式风险评佑方法。该方法充分利用网络系统中各个主机的计算能力,极大地缩短了攻击图生成时间。