基于博弈论的移动目标最优防御策略研究

基于博弈论的网络安全防御大多数使用完全信息静态博弈或不完全信息动态博弈理论建立攻防模型,但完全信息静态博弈使用场合受限,实用性不强,所以使用不完全信息动态博弈建立攻防模型更贴近实际情况,而以往由不完全信息动态博弈建立的攻防模型认为观测到的攻击策略为真实攻击策略则没有考虑观测到的攻击策略很可能会出现误差。为此,引入最小风险的贝叶斯决策的思想,将防御系统对攻击策略发生误判、错判时,采取的防御策略对系统带来的风险考虑在内,建立了基于不完全信息动态博弈的移动目标最优防御策略模型。该策略模型通过分析防御决策风险大小,使防御策略收益量化更加精准、全面,并利用不完全信息动态博弈的精炼贝叶斯均衡选取最优防御策略。通过实例进行分析,验证了模型的有效性。     

基于微分博弈的移动目标防御最优策略

目前,针对移动目标防御最优策略研究大多采用经典单/多阶段博弈和Markov博弈模型,无法在连续实时网络攻防对抗中进行灵活决策.为实现实时选取最优移动目标防御策略,在研究节点级传染病模型与微分博弈理论的基础上,提出了一种移动目标防御微分博弈模型,对网络空间重要节点构造安全状态演化方程与攻防收益目标函数,并设计开环纳什均衡求解算法以得出最优防御策略.仿真结果表明,该方法可有效对网络攻击进行实时防御,并且可针对网络关键节点制定相应移动目标防御策略.     

基于自适应ε支配的快速多目标遗传算法

多目标遗传算法(MOGA)大体上可以分为两个步骤:构造非支配集和保持解分布度。而ε支配能将两者有机地结合起来,具有良好的时间效率及分布度。但是采用ε支配时,其ε参数难以设定,为此文章提出了一种基于自适应ε支配的快速多目标遗传算法(AEMOGA)。通过与其它的2个多目标遗传算法NSGA2和SPEA2比较,实验结果表明该文提出的算法具有良好的时间效率分布性、收敛性及时间效率。     

基于移动目标防御信号博弈的容器迁移策略

容器作为虚拟机的轻量级替代产品,以其灵活、高效的特点促进了云计算的发展,但同时也面临着同驻攻击、逃逸攻击等安全威胁。针对云环境中的容器安全威胁,构建了基于移动目标防御的信号博弈模型,并提出了多阶段最优防御策略求解算法,通过博弈模型和求解算法选取最优策略,同时通过容器调度方法对容器进行调度,可以增强容器安全性。仿真实验结果表明,提出的迁移策略获取的防御收益相较于Kubernetes自带迁移策略提升了3.6倍,同时容器同驻率降低了79.62%,对现实容器云环境下的防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。     

移动目标防御技术研究进展

易攻难守是当前网络安全面临的核心问题之一.移动目标防御为解决这一问题提供了一种全新思路,其核心思想是通过内部可管理的方式对被保护目标的攻击面实施持续性的动态变换以迷惑攻击者,从而增加攻击者实施成功攻击的代价和复杂度,降低其攻击成功的概率,提高系统弹性和安全性.首先对移动目标防御的基本概念加以介绍,并依据研究内容的不同对已有的研究成果进行分类;然后对每类成果加以描述、分析和总结;最后对当前研究现状进行总结,并对未来研究方向进行了展望.     

一种基于MIPv6的移动目标防御反审查方法

虽然互联网已经成为生活中各个方面的中心,但仍有很多用户无法通过互联网自由地获取信息。攻击者可以通过部署审查者实现对用户特定信息的屏蔽。从网络信息提供者的角度出发,提出一种面向用户的反审查方法,使攻击者的攻击代价大大增加。通过使用移动IPv6来形成移动目标防御策略,使Web服务器从逻辑上表现为移动节点(实际上没有移动)。对该方案进行建模(概率模型)分析,提出一个关键参数—分群比,将攻击者所需资源与实际条件限制进行对比。在该模型的基础上搭建现实原型(对服务器软件和内核进行简单修改而不改变标准移动IPv6协议),以此证明可以在不改变现有网络基础设施的情况下使用该方法。通过实验分析该方法性能开销。     

基于移动目标防御的内网防渗透技术研究

内网安全是当前计算机网络安全中的一个重要研究领域。本文提出了一种基于移动目标防御（Moving Target Defense）思想的内网防渗透技术,在通信过程中将主机的真实地址修改为动态变化的虚拟地址,使得攻击者的扫描探测失效,从而难以获取内网主机地址并开展网络渗透,提升内网的安全性。正常用户可通过主机域名查询虚拟地址,开展正常通信。该技术最后实现为网络接入设备形态,已在内网环境中测试。     

基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。     

基于SCIT的移动目标防御系统分析研究

移动目标防御技术是近年来美国科学技术委员会提出的网络空间“改变游戏规则”的革命性技术之一。在SCIT模型基础上,提出一种基于服务器切换和清洗的移动目标防御系统,通过引入软件的多样性、系统的随机性和不可预测性使防护对象机动化,以改进其安全性。实验结果表明,改进后系统对攻击者的要求更高,系统被入侵的概率显著降低,系统安全性得到进一步提升。     

基于双重地址跳变的移动目标防御方法

网络系统的确定性和静态性使得防御处在被动之中,移动目标防御作为一种改变攻守态势的防御理念被提出.针对嗅探和扫描攻击,文章提出一种基于双重地址跳变的移动目标防御方法——DAH.通过双重虚拟地址跳变频率分级,有效解决通信服务质量和跳变频率之间的矛盾,利用低频虚拟地址跳变保证网络可用性,利用高频虚拟地址跳变抵御嗅探攻击.通过...     

面向对抗样本攻击的移动目标防御

深度神经网络已被成功应用于图像分类,但研究表明深度神经网络容易受到对抗样本的攻击。提出一种移动目标防御方法,通过 Bayes-Stackelberg 博弈策略动态切换模型,使攻击者无法持续获得一致信息,从而阻断其构建对抗样本。成员模型的差异性是提高移动目标防御效果的关键,将成员模型之间的梯度一致性作为度量,构建新的损失函数进行训练,可有效提高成员模型之间的差异性。实验结果表明,所提出的方法能够提高图像分类系统的移动目标防御性能,显著降低对抗样本的攻击成功率。     

基于Markov微分博弈的移动目标防御决策优化

随着网络攻防向实时连续和动态高频变化的方向发展,传统的离散多阶段网络攻防博弈模型已难以满足实际需求,而且传统网络攻防模型中的节点状态单一,难以准确描述实际网络对抗中节点类型的演化过程。将节点传染病动力学模型加以改进并应用到网络攻防对抗中,用来描述攻防过程中不同状态节点的演化过程及节点状态间的迁移关系。在构建移动目标Markov微分博弈防御模型时,各阶段内运用微分博弈模型分析,阶段间运用Markov决策过程描述状态转移,通过均衡分析和求解,设计防御决策优化算法。最后,通过仿真实验验证该模型和优化策略的可行性和有效性。     

移动目标防御综述:脆弱性分析及新场景应用

随着自动化和智能化攻击技术的发展,网络空间安全形势日益严峻,仅靠传统的防御机制已经无法满足当前安全防护的需求.移动目标防御(MTD)为了扭转网络攻防“易攻难守”的被动局面应运而生,通过增加网络和系统的不确定性、随机性和动态性对抗同类型攻击,通过有效降低其确定性、相似性和静态性降低攻击成功率.当前,移动目标防御的脆弱性也较少被系统分析,且移动目标防御在新场景下的具体应用较少被具体总结.鉴于此,首先阐述移动目标防御的产生背景和基础理论;其次,对移动目标防御相关研究进行综述,并分析移动目标防御的脆弱性;接着,总结移动目标防御在物理信息系统、云环境、智能电网和对抗样本防御等新兴领域的应用;最后,对移动目标防御的研究前景进行展望.     

敌对攻击环境下基于移动目标防御的算法稳健性增强方法

传统的机器学习模型工作在良性环境中,通常假设训练数据和测试数据是同分布的,但在恶意文档检测等领域该假设被打破。敌人通过修改测试样本对分类算法展开攻击,使精巧构造的恶意样本能够逃过机器学习算法的检测。为了提高机器学习算法的安全性,提出了基于移动目标防御技术的算法稳健性增强方法。实验证明,该方法通过在算法模型、特征选择、结果输出等阶段的动态变换,能够有效抵御攻击者对检测算法的逃逸攻击。     

基于改进的自适应遗传算法的GIS服务组合研究

摘要针对当前GIS系统中集成应用模型时存在的数据和功能冗余、模型难以复用等问题,将GIS应用模型分解为子模型,与GIS功能一起,以服务的方式提供给用户,并对这些GIS服务定义服务质量(QoS);最后,提出了一种基于改进的自适应遗传算法(MAGA)的服务组合方法,以实现GIS服务组合的全局优化。     

基于区块链的网络级移动目标防御系统设计

网络级移动目标防御技术是应对诸如泛洪攻击等攻击手段的有效方式.但现有网络级移动目标防御系统多采用单一静态中央控制器,这种集中式的管理架构易带来单点故障以及数据不可信等风险.针对上述问题,本文提出一种基于区块链的网络级移动目标防御方案,通过PoW共识机制实现中央控制器的动态切换,解决集中式中央控制器带来的单点故障问题并提...     

面向SDN的移动目标防御技术研究进展

软件定义网络是基于开放标准的灵活架构,通过控制层管理网络功能和服务,具有控转分离、集中控制的特性;移动目标防御技术致力于构建一个不断变换的环境以提高网络系统的视在不确定性,需要灵活可定制、集中可控制的网络架构加以实施,因此将移动目标防御与软件定义网络相结合已成为更具应用价值研究热点。首先,分别介绍了软件定义网络和移动目标防御的基本概念,概括了软件定义网络所面临的安全威胁,阐述了面向SDN的移动目标防御的实现模型;其次,分别从SDN数据层、控制层和应用层归纳了移动目标防御的技术方法;最后,总结了现有SDN动态防御面临的挑战,对面向SDN的移动目标防御技术发展方向进行了展望。     

一种HSS移动目标防御方法*

针对现有移动核心网中HSS面临的中间人攻击、DoS攻击等安全威胁,以及传统静态网络中攻击者对防御者的不对称性优势,在移动目标防御中动态地址的研究基础上提出一种HSS移动目标防御方法。对攻击源筛选问题进行建模分析,提出快速贪心算法和凸优化法高效地执行地址切换策略。仿真结果表明,快速贪心算法在阻断攻击源的同时大幅降低了时间复杂度;凸优化法通过增大求解空间减少了执行地址切换次数,降低了对核心网正常通信的影响