基于攻防随机博弈模型的防御策略选取研究

由于网络安全攻防双方的目标对立性和策略依存性,使得最优防御策略选取问题十分复杂.形式化定义了网络安全防御策略选取问题.提出了一种刻画网络安全攻防矛盾,解决防御策略选取问题的攻防随机博弈模型.该模型是矩阵型攻防博弈模型和Markov决策过程的扩展,是多人、多状态的动态攻防推演模型.将攻击者在网络实体上的特权状态作为攻防随机博弈模型的元素,建模网络攻防状态的动态变化,并预测攻击行为和决策最优防御策略.给出了基于上述模型的防御策略选取算法.用一个网络实例分析了该模型和算法在攻击策略预测和防御策略决策方面的有效性.     

基于网络攻防博弈模型的最优防御策略选取方法

为了降低安全风险损失,并在有限的资源下做出最优网络防御决策,设计了一种网络攻防博弈最优策略选取方法。首先,建立网络攻防博弈模型,证明了该模型混合策略纳什均衡的存在性;然后,给出了基于该模型的网络攻防策略选取算法,包括基于网络攻防策略图的攻防策略搜索算法、攻防双方不同策略下基于通用漏洞评分系统的效用函数量化计算方法和混合策略纳什均衡求解方法等;最后,在一个典型的网络攻防实例场景下对模型的有效性进行了分析和验证。实验结果表明,该模型能够有效地生成最优防御决策方案。     

基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略选取方法

网络攻防对抗的本质是攻防双方非对等主体之间的博弈过程。针对现有网络防御策略研究中攻防博弈双方主体地位对等的先验假设缺陷,将博弈论非对等局中人思想引入网络防御策略生成模型构建过程,提出一种基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略生成方法,通过建立网络模型,利用Stackelberg安全博弈强均衡策略算法生成网络的最优防御策略,既充分考虑攻防行为中双方关系彼此影响,又能确保防御策略生成的准确性。实验结果表明所提模型和方法的可行性和有效性。所提模型和方法能够加强系统的安全性。     

基于激励机制的网络攻防演化博弈模型研究

随着网络信息系统的日益复杂化,网络的安全性和用户隐私性引起了人们的高度重视,寻找能够维护网络安全、分析和预判网络攻防形式的新技术尤为重要.由于演化博弈理论的特性与网络攻防的特性较为契合,因此,本文对网络环境进行了分析,构建网络攻防场景,并在惩罚机制的基础上引入激励机制,提出了基于激励机制的攻防演化博弈模型.通过给出群体不同的问题情境,利用复制动态方程对局中人的策略选取进行演化分析.另外,在第三方监管部门对局中人管理的基础上,分析不同攻击时长时攻击群体的演化规律,证明攻击具有时效性.通过激励机制对防御群体策略选取的影响以及引入防御投资回报,来进一步证明增加激励机制的可行性.根据实验验证表明,本文提出的攻防演化博弈模型在不同的问题情境下均可达到稳定状态并获得最优防御策略,从而有效减少防御方的损失,遏制攻击方的攻击行为.     

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...     

面向分布式网络结构的APT攻击双重博弈模型

针对目前分布式网络结构缺少防御高级持续威胁（APT）攻击的安全理论模型问题,提出了一种基于纳什均衡理论和节点博弈的博弈模型。首先,通过APT攻击常用手段和分布式网络结构的特点,分析判断攻击者可能采取的攻击路径并提出网络安全防御框架;其次,通过节点博弈计算漏洞风险系数,在纳什均衡理论的基础上建立基于攻击路径的博弈模型（OAPG）,计算攻防双方收益均衡点,分析攻击者最大收益策略,进而提出防御者最优防御策略;最后,用一个APT攻击实例对模型进行验证。计算结果表明,所提模型能够从APT攻击路径对网络攻防双方进行理性分析,为使用分布式网络的机构提供一种合理的防御思路。     

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。     

动态攻击网络Markov演化博弈安全分析模型

网络攻击或防御策略选取的随机性会导致系统状态变化的随机性,网络攻防的过程也定然是收益矩阵各不相同的多状态上的对抗。使用Markov决策过程对这一随机性进行刻画,将单状态的博弈模型扩展到多状态,形成了多状态多智能体的Markov演化博弈模型;在形式化建模的基础上,证明了均衡策略的存在;通过非线性规划的求解方法得到了攻防策略方案。最后以一个典型的企业网络攻防过程为例,使用该模型进行了仿真分析和推演,结果表明该模型符合实际应用,评估结果准确,有助于攻防博弈研究的发展。     

基于非零和攻防博弈模型的主动防御策略选取方法

针对现实网络攻防环境中防御措施的滞后性以及攻防对抗过程中双方收益不完全相等的问题,提出一种基于非零和博弈的主动防御策略选取方法。首先依据攻击者与系统的博弈关系,结合网络安全问题实际情况提出网络安全博弈图;其次在此基础上给出一种基于非零和博弈的网络攻防博弈模型,结合主机重要度以及防御措施成功率计算单一安全属性攻防收益值,进而根据攻防意图对整体攻防收益进行量化;最后通过分析纳什均衡得到最优主动防御策略。实例验证了该方法在攻击行为预测和主动防御策略选取方面的有效性和可行性。     

基于模糊静态贝叶斯博弈的网络主动防御策略选取

针对网络攻防过程中攻防双方存在无法完全获知对方信息以及无法对双方损益作出准确判定的问题,提出了一种基于模糊贝叶斯博弈模型的网络最优防御策略选取方法,结合网络攻防对抗双方信息不完全性的特点构建了模糊静态贝叶斯博弈模型.在此基础上引入三角模糊数描述攻防双方的效用函数,采用基于模糊概率及均值的方法获得清晰效用函数值,进而通过求解模型的纳什均衡获得最优防御策略;最后给出了最优防御策略选取流程.理论分析和仿真实验表明,该方法能够对不同攻击行为概率作出有效预测,为主动防御提供决策支持.     

基于不完全信息动态博弈的网络攻防态势感知

为反映网络攻防对峙形势并解决策略相依问题,提出不完全信息的动态攻防博弈模型。通过扩展对象Petri网的定义,使变迁及其输出弧上携带攻防策略及其效用信息,定义网络攻防对峙模型。在定义攻防行动顺序的基础上,提出利用攻防对峙模型构建博弈扩展形的方法,据此可得到攻防博弈均衡策略。     

基于信号博弈的主动防御模型

为了更贴近网络实际,针对当前网络攻防信息不均衡和网络对抗动态性的问题,提出了一种具有主动防御功能的信号博弈模型。在不完全信息约束条件下,通过释放不同防御虚假信号,构建了攻防策略博弈树对攻击者和防御者策略进行了建模,并利用网络伪装信号降低攻击策略的成功率;对存在的各类均衡进行了分析,设计了博弈模型求解方法,并在此基础上给出了最优防御策略。最后,通过仿真实验证明了模型的可操作性和有效性,并对实验结果进行了分析和总结。     

融合攻击图和博弈模型的网络防御策略生成方法

近些年威胁网络安全的事件日趋频繁,黑客的攻击手段越来越复杂,网络安全防护的难度不断增加.针对实际攻防环境中攻击策略复杂多变和攻击者不理性的问题,文章将攻击图融入攻防博弈模型,并引入强化学习算法,设计了一种网络主动防御策略生成方法.该方法首先基于改进攻击图的网络脆弱性评估模型,成功压缩策略空间并有效降低建模难度,然后对网...     

基于粗糙贝叶斯博弈的网络攻防策略

为了解决复杂网络上攻防策略研究中存在的问题,提出了基于粗糙贝叶斯攻防博弈模型的分析方法。扩展传统对象Petri网并在其节点域和变迁域上引入粗糙集理论,定义了网络攻防对峙模型。通过在论域攻防策略集上划分等价类,提出了特征攻击策略集的提取方法。在此基础上定义了粗糙攻防博弈模型(RA-DGM)以及攻防效用函数,并给出了该模型的贝叶斯均衡以及最大攻防策略集的求解算法。该分析方法能够有效缩减博弈分析中策略空间的规模,适合于复杂网络攻防行为研究。实例说明了该模型的正确性及其对冗余信息的处理性能,基于该模型的攻防策略分析方法也更为合理、有效。     

基于非零和随机博弈的APT攻击主动防御策略选取

为解决APT（高级持续性威胁）攻防对抗过程中的防御滞后性问题,并在有限资源下做出最优主动防御决策,针对APT攻击过程中攻防双方意图、可行策略集随攻击阶段推进而演变的特点进行了研究,基于非合作博弈理论构建了多阶段APT攻防随机博弈模型AO-ADSG（APT-oriented attack-defense stochastic game）。针对APT攻防对抗中双方效用不对等的现象引入非零和思想,设计符合APT攻击特征的全资产要素效用量化方法;在分析博弈均衡的基础上给出最优防御策略选取算法。最后,通过“夜龙攻击”模拟实验验证了提出方法的可行性及正确性。     

面向网络实时对抗的动态防御决策方法

如何基于网络外在威胁实施防御决策是构建网络信息防御体系的核心问题,针对实时攻击带来的动态威胁进行科学有效的防御决策是构建网络动态应急防御体系的关键。针对动态防御决策问题,首先基于属性攻击图理论设计了一种网络生存性博弈模型,利用攻防矩阵表示攻防策略和路径,并给出了攻防强度和网络生存性量化方法;其次提出了单步与多步的攻、防策略支出计算方法,并基于攻防策略支出给出防御决策;最后通过实验进行防御决策技术的有效性验证。     

一种基于攻防图的网络安全防御策略生成方法

复杂的网络多步攻击是当前典型的强目的性网络攻击方式,状态攻防图技术是对其进行建模分析的一种有效方案。但是,当前主流的状态攻防图技术在实施过程中存在众多局限性,如原子攻击成功概率的计算、攻击危害指数定义,使得在实际应用中如果实施人员的经验不足,则很难反映出真实网络安全态势。分析现有基于状态攻防图的网络安全防御策略生成方法的不足,改进脆弱点危害评分标准,引入攻击累计成功概率及主机信息资产值的概念,重新定义原子攻击危害指数与攻击路径危害指数的计算方式,对安全策略生成所需考虑的因素进行扩充,对安全策略的生成方法进行优化,实现攻击场景建模和攻击意图挖掘。最后通过算例分析验证了改进的方法更加易于实施和客观分析,为管理人员做出合理的防御决策提供了有效的辅助。