多阶段网络攻击模式挖掘研究

在对复杂网络攻击行为进行多阶段特性分析的基础上,本文提出了一种由攻击后果逆向回溯挖掘整个攻击统计特征模式的方法及模型。该模型以网络管理系统收集的网络异常流量为数据源,通过对不同阶段的攻击特征数据进行Granger因果关系检验,可以提取出描述其关联关系的高置信度攻击模式。文中最后采用五种DDoS工具进行实验研究,结果证实了所提方法及模型的可行性。     

一种量化的网络安全态势评估方法

本文根据网络中系统运行信息和系统配置信息,运用故障树模型对网络安全态势进行分层量化评估.经实验证实该评估方法能够较准确的反映网络安全运行态势.     

基于层次分析法的网络安全态势评估方法研究

网络安全态势评估的研究是一个非常复杂的课题。该文将层次分析法(AHP)应用于网络安全态势的评估中,在构建评估层次结构模型和判断矩阵的基础上,求出了各项评估指标的单项和综合权重,最后确定网络安全态势。     

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。     

基于多源异构数据融合的网络安全态势评估体系

针对基于单点网络数据很难准确地检测网络恶意活动且无法有效地分析网络状况的问题,本文通过引入多源异构数据融合策略,借鉴层次化网络分析思想,构建出包含流量探测模块、属性提炼模块、决策引擎模块、多源融合模块、态势评估模块等五大模块的网络安全态势评估体系。评估体系以BP神经网络为决策引擎分析各数据源的数据,使用指数加权D-S证据理论融合各决策引擎的输出结果,并基于层次化网络威胁评估方法评估网络威胁状况。实验结果表明:不同探测器探测到的数据对于识别不同类型攻击的优势不同;多源融合技术进一步将识别攻击类型的准确率提升到88.7%;层次化网络威胁评估方法能够有效地评估网络威胁状况。     

一种受危险理论启发的网络攻击态势评估方法

基于危险理论,提出了一种新的网络攻击态势评估方法。负责网络攻击检测的传感器部署在网络主机上,传感器中的人工免疫细胞受损或非正常死亡时发出危险信号;具有疫苗分发功能的评估中心通过接收、处理来自各传感器的危险信号并依据算法动态评估网络攻击态势。理论分析和实验结果表明该方法可行,能弥补基于自体/非自体识别机理的传统人工免疫网络态势感知技术自体集庞大、免疫耐受时间长等不足,为计算机网络与信息系统的安全测评提供了一种新途径。     

多媒体网络安全事件的态势评估方法研究

随着网络技术的飞速发展,各类安全设备产生太多的事件及对网络安全整体状态的监控问题.本文,针对网络安全事件数量众多不易获取的问题,建立了更加完善的安全态势评估模型,能够在具体网络环境中设计出切实可行的评估系统,向网络安全管理人员更有时效性,更为准确的网络安全态势知识.     

大规模网络安全态势感知及预测

从对网络安全态势感知及预测技术的需求展开,介绍了网络安全态势感知的基本概念、系统模型,从数据融合、态势感知指标体系、数据挖掘、态势可视化技术等方面,介绍了网络安全态势感知及预测的主要技术及发展状况。最后,分析指出了网络安全态势感知领域存在的困难问题和未来发展方向。     

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。     

一种面向攻击效果的网络安全态势评估方法

基于攻击和威胁的网络安全态势评估模型已经成为研究热点,攻击数量和攻击造成的影响效果是两个重要的确定态势值的因素。利用攻击数量因素来确定态势值已经得了良好的效果。但是从攻击对系统影响角度来确定态势值方面,仍然考虑不够。本文首先基于层次化网络安全态势评估模型,介绍利用攻击数量来计算网络安全态势值的公式。然后分析攻击对系统造成影响,利用攻击影响对公式修正,推导出充分考虑攻击数量和影响效果的公式。通过实验证明修正后的公式更加能反映实际情况。     

网络安全评估与攻击防范策略

该文针对网络安全中所出现的问题进行了详细的讨论。建议在网络发生安全问题之前对其进行评估,并给出了评估的流程和方法。总结了网络攻击的类型和手段,并针对各种攻击手段给出具体的防范策略。对实际的网络安全管理有一定的借鉴作用。     

基于Elman神经网络的网络安全态势预测方法

准确把握网络系统的安全态势,能够为网络管理者做出安全防护的决策提供有效的信息。在评估当前网络安全态势的基础上,利用加权后得到的网络安全态势值的非线性时间序列的特点,提出了一种基于Elman神经网络的态势预测方法,它利用Elman网络具有动态记忆功能和对历史数据具有敏感性等优点,对网络安全态势进行预测。通过实验仿真表明,该方法能够准确有效地预测网络安全态势。     

基于多源知识融合的网络安全态势评估方法

网络安全态势评估是当前网络安全领域的研究热点之一。本文对国内外已有的安全态势评估方法进行分析和比较,从主机节点和链路方面对网络安全态势进行评估,提出了一种基于多源知识融合的网络安全态势评估模型。通过将多数据源信息融合获得节点安全态势,利用网络时效熵得到链路安全态势,最后将两者融合计算实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件进行仿真实验,对所提出的的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果能够客观反映网络安全态势的变化,准确的对网络安全态势进行评估。     

一种基于免疫的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知技术作为积极主动的防御技术,目前已成为网络安全领域新的研究方向。在分析与总结国内外网络安全态势感知技术的基础上,提出了一种基于免疫的网络安全态势感知系统。该方法采用基于免疫的入侵检测模型作为态势感知的基础,实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络安全态势定量评估模型,并采用灰色马尔可夫模型对网络安全态势进行预测。实验结果表明,该方法有助于及时有效地调整网络安全策略,为系统提供更全面的安全保障,是网络安全主动防御的一个较好的解决方案。     

常见网络攻击手段及安全策略

本文详细描述了常见的网络攻击手段和攻击原理,针对这些攻击手段设置网络安全防护策略。     

基于攻击效果的WSN路由安全评估模型

为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的路由安全评估能力,提出了一种基于攻击效果的评估模型.根据路由攻击前后网络安全性能的变化,提出了"网络安全熵"的概念,选取并简化能客观真实地反映安全性的安全评估指标,分析了网络安全熵的计算方法.其次利用Monte Carlo方法进行统计,确定节点的安全度,对安全指标进行归一化处理,通过模型观察攻击效果,评估网络的安全性,并进行安全态势预测,从而提升了WSN网络安全评估的能力,且能够为制定反击敌方的恶意攻击的策略提供依据.经过应用实例的仿真计算与分析,表明该模型能够比较合理地评估网络安全.     

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.     

基于 APT 网络攻击的技术研究

面临相对滞后的防御手段,APT网络攻击的危害性越来越大。本文对APT网络攻击的概念进行阐述,同时分析APT网络攻击的入侵途径和具体流程,总结APT网络攻击的行为特征和发展趋势,并提出防御APT网络攻击的安全策略。