基于增强攻击树的复杂攻击分析与防御

随着攻击技术的发展,网络攻击日趋复杂。文章对复杂攻击进行了分析,在传统攻击树的基础上研究了增强攻击树的概念,并基于增强攻击树以DOS攻击为例对复杂攻击进行了建模研究,最后提出了一种针对复杂攻击的防御模型。     

基于节点置信度的攻击图分析

网络攻击图是用数学方法对网络状态进行抽象得到的图结构。对网络攻击图的分析在入侵检测及网络攻击预警方面有着广泛的应用前景。在引入网络攻击图的概念和贝叶斯网的分析方法后,可对传统的攻击图生成和分析方法进行改进并得到基于节点置信度的攻击图生成和分析方法。该方法在进行网络入侵告警的同时,能够对未来的网络入侵概率和网络入侵方向进行预测,指导安全人员对网络入侵防御进行反应。     

基于攻击图模型的网络安全态势评估方法

针对网络攻击出现的大规模、协同、多阶段的特点,提出一种基于攻击图模型的网络安全态势评估方法.首先,结合攻击事件的时空特征融合多源告警数据构建网络攻击行为特征;其次,基于告警信息映射攻击节点,关联多步攻击的路径;再次,在构建攻击图的基础上,结合转移序列构建攻击节点转移概率表,将转移概率引入攻击图中,推断攻击者的攻击意图;...     

一种基于属性邻接矩阵和博弈理论的风险控制模型

为了网络安全管理员能够在有限的资源条件下及时加固关键节点,减少网络攻击带来的损失,设计一种基于属性邻接矩阵和博弈理论的风险控制模型。该模型利用BFS攻击图简化算法删减攻击图中出现的环路和冗余节点,将简化后的攻击图转化为属性邻接矩阵,最后利用博弈理论得出可能的攻击路径和最优防御策略。实验结果表明,与传统风险控制方法相比,该模型解决了顶点和边数过多导致图结构过于复杂的问题,更具可视性地得出了攻击路径和原子攻击序列,可为信息系统管理员提供科学的理论参考。     

有组织的网络攻击行为结果的建模

用数学的方法分析了有组织的网络攻击行为对网络信息系统造成的影响，首先对攻击者、被攻击对象、攻击行为和攻击结果进行定义，提出三条模型假设，然后分别针对个人攻击结果和有组织的攻击结果进行建模，对模型结果进行了讨论，最后提出几点安全建议并说明了进一步研究的思路。     

基于攻击效用的复合攻击预测算法

网络攻击以复合攻击形式为主,但当前的安全设备只能检测无法预测,针对这个问题,提出了一种基于攻击效用的复合攻击预测方法,通过该方法识别攻击者的最终意图,预测攻击者下一步可能进行的攻击行为.该方法利用攻击意图描述复合攻击过程,建立了基于攻击意图的复合攻击逻辑关系图,并引入攻击效用的概念,表示入侵者在攻击过程中完成每步攻击所获得的收益的大小,是复合攻击预测的重要参考.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

基于攻击树的自动攻击模型研究

文章首先介绍了攻击树的概念,对拒绝服务攻击进行了攻击树建模,在攻击树理论的基础上,提出了一种自动攻击模型。     

改进攻击树的生成及应用研究

作为研究攻击形式最有价值的方法之一,传统的攻击树并不能很好地刻画出攻击的这类特征,从而影响到整个攻击模式的准确性描述。文章通过分析攻击树在实际应用中的缺陷,在攻击树模型中引入了时间序列和概率的概念,并对改进后的攻击树的生成算法和应用进行了深入的研究,结果表明改进后的攻击树模型具有很好的实用性和有效性。     

基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法

该文针对网络攻防领域攻击策略生成问题的特性,从攻击者角度研究网络攻击图。根据漏洞信息对攻击模板进行实例化,维护原子攻击以及攻击的前提条件和攻击效果等因果关系,形成扩展网络攻击图,并进一步提出基于扩展网络攻击图的网络攻击策略生成算法,该算法能够动态的预测下一步网络攻击效果,求出达到该攻击效果的攻击链及其成功概率,为网络攻击过程的顺利实施提供决策支持。通过网络攻防实验,验证了网络攻击图的扩张和网络攻击策略生成算法的正确性。     

基于效果的网络攻击分类方法

为了对网络攻击效能进行更加合理、科学的评估,首先要对各种各样的网络攻击进行解析,分析清楚各种网络攻击的原理以及攻击所造成的影响.网络攻击不胜枚举,而攻击造成的影响可以归为有限的几类.本文在总结了几种常规网络攻击分类方法后提出了一种基于攻击效果的网络攻击分类方法,并且在此分类方法的基础上提出了相应的评估指标体系,通过这些指标可以对各种网络攻击效果进行定量定性的分析,进而评估网络攻击的效能,为后续研究打下理论基础.     

Multitier ensemble classifiers for malicious network traffic detection

A malicious network traffic detection method based on multi-level distributed ensemble classifier was proposed for the problem that the attack model was not trained accurately due to the lack of some samples of attack steps for detecting attack in the current network big data environment,as well as the deficiency of the existing ensemble classifier in the construction of multilevel classifier.The dataset was first preprocessed and aggregated into different clusters,then noise processing on each cluster was performed,and then a multi-level distributed ensemble classifier,MLDE,was built to detect network malicious traffic.In the MLDE ensemble framework the base classifier was used at the bottom,while the non-bottom different ensemble classifiers were used.The framework was simple to be built.In the framework,big data sets were concurrently processed,and the size of ensemble classifier was adjusted according to the size of data sets.The experimental results show that the AUC value can reach 0.999 when MLDE base users random forest was used in the first layer,bagging was used in the second layer and AdaBoost classifier was used in the third layer.     

基于攻击树的协同入侵攻击建模

由于现代入侵方法从单步入侵转变到协同入侵,文章在传统攻击树基础上,提出了分层次攻击树,并用模块化的方法为协同攻击建模,以IP-spoofing攻击为例说明了建模方法。     

计算机网络安全评估建模研究

安全性分析研究工作需要把计算机网络与安全相关的系统资源和安全因素抽取出来建立一种面向安全性分析的安全模型。从安全需求的类别、等级和面临的主要威胁出发,分析了系统设备、访问权限、主体连接关系和弱点,从攻击者目的是提升特权的角度对攻击作了形式化的描述。针对计算机系统的安全故障树方法和网络信息系统的攻击图方法应用了这一安全分析建模工作。     

基于 K 均值多重主成分分析的 App-DDoS 检测方法

针对应用层分布式拒绝服务攻击,利用Web日志的数据挖掘方法提出一种K均值多重主成分分析算法和基于该算法的App-DDoS检测方法。首先,通过分析正常用户和攻击者的访问行为区别,给出提取统计属性特征的方法;其次,根据主成分分析法的数据降维特性并利用最大距离划分法,提出一种K均值多重主成分分析算法,构建基于该算法的检测模型。最后,采用CTI-DATA数据集及模拟攻击获取的数据集,进行与模糊综合评判、隐半马尔科夫模型、D-S证据理论3种检测方法的App-DDoS攻击检测对比实验,实验结果证明 KMPCAA检测算法具有较好的检测性能。     

一种基于过程的网络攻击行为分析方法

针对日益严重的网络攻击,提出了一种基于过程的网络攻击行为分析方法,此方法能够有效地帮助人们分析、认识网络攻击行为,并可以协助安全管理员的安全管理工作。     

一种基于信号延迟的光网络攻击方式

针对光网络攻击易被发现的问题,提出一种基于信号延迟插入的光网络攻击方式。该方法在不改变链路光学性能的基础上,利用信号延迟在系统中引起较高的串扰,极大的降低了系统的性能。仿真和实验结果表明攻击后目标光链路的误码性能大幅劣化而其光域内参数几乎没有变化,具有较好的隐蔽性和良好的攻击效果。     

Intelligent Internal Stealthy Attack and its Countermeasure for Multicast Routing Protocol in MANET

Multicast communication of mobile ad hoc networks is vulnerable to internal attacks due to its routing structure and high scalability of its participants. Though existing intrusion detection systems (IDSs) act smartly to defend against attack strategies, adversaries also accordingly update their attacking plans intelligently so as to intervene in successful defending schemes. In our work, we present a novel indirect internal stealthy attack on a tree‐based multicast routing protocol. Such an indirect stealthy attack intelligently makes neighbor nodes drop their routing‐layer unicast control packets instead of processing or forwarding them. The adversary targets the collision avoidance mechanism of the Medium Access Control (MAC) protocol to indirectly affect the routing layer process. Simulation results show the success of this attacking strategy over the existing “stealthy attack in wireless ad hoc networks: detection and countermeasure (SADEC)” detection system. We design a cross‐layer automata‐based stealthy attack on multicast routing protocols (SAMRP) attacker detection system to identify and isolate the proposed attacker. NS‐2 simulation and analytical results show the efficient performance, against an indirect internal stealthy attack, of SAMRP over the existing SADEC and BLM attacker detection systems.     

基于FPN的模糊攻击图模型及生成算法研究

以模糊Petri网（Fuzzy Petri net，FPN）理论为基础，定义了一种面向检测的新型网络攻击模型FPAN，提出了FPAN的生成算法．并通过实验验证了算法的正确性，该模型比攻树（Attack Tree）更能够反映各个步骤之间的关系．可重用性也更强，具有较好的实用性。     

基于攻击图的渗透测试方法

传统的病毒检测系统、网络防火墙、入侵检测系统等技术只能够检测出已知的大部分威胁,但却无法检测出网络中存在的潜在的问题。为此,文中提出了一种基于攻击图的渗透测试方法。首先,考虑到攻击持续时间、攻击类型等方面因素,对现有的攻击图方法进行改进,提出一种新的攻击图技术;其次,基于实际应用,从攻击的路径、时间、代价、方式等方面综合考虑,提出攻击图最优攻击路径选择策略;最后,设计基于攻击图的渗透测试模型,并进行了试验测试。测试结果表明,该渗透测试算法能够更好的模拟现实世界中的真实攻击。同时能够对当前设备的安全状态进行评估,可以在实际渗透测试中进行应用。     

一种基于网络熵的计算机网络攻击效果定量评估方法

提出了一种基于网络信息熵的计算机网络攻击效果定量评估模型。从计算机网络受攻击前后安全特性变化的角度,提出了网络熵的概念。由选取和简化合适的网络安全性能指标体系入手,借助于层次分析法(AHP),着重分析了网络熵差的计算方法,并给出了基于网络熵的攻击效果评估系统的实现思路和相应的模型校验方法。经过初步测试和计算,结果表明该模型能够比较合理地反映实际的网络攻击效果。