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。     

基于攻击图的网络脆弱性量化评估研究

目前,网络脆弱性量化评估面临的主要挑战之一是识别网络中存在的脆弱性和它们之间的相互关系以及由此产生的潜在威胁,本文提出了一种基于属性攻击图的网络脆弱性量化评估方法。首先对属性攻击图和有效攻击路径进行了形式化定义,在此基础上提出了采用"最大可达概率"指标来度量目标网络中关键属性集合的脆弱性,并设计了最大可达概率计算算法,该算法解决了属性攻击图的含圈路径问题;为解决实际评估中原始数据缺失的问题,提出了"可信度"的概念,它能有效反映缺失数据对评估结果的影响。     

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。     

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.     

基于不确定攻击图的攻击路径的网络安全分析

随着科学技术的发展,现有攻击图生成算法在描述突发网络拥塞、网络断开、网络延迟等意外情况时存在不足;并且对于在攻击图中同样可以达到目标状态的攻击路径,哪一条路径网络更可靠等问题还未开始研究。通过不确定图模型提出了一种攻击图的生成算法,从攻击者的目标出发,逆向模拟生成攻击图,可以较好地模拟现实攻击情况并找出最可靠攻击路径,而且可以避免 在大规模网络中 使用模型检测方法出现状态空间爆炸的问题,以帮助防御者更好地防御网络漏洞攻击。实验结果表明,该方法能够正确生成攻击图,并且对大型网络的模拟也很实用。     

基于攻击图节点概率的网络安全度量方法

为了保护网络中关键信息资产, 评估分析网络的整体安全性, 提出了一种基于攻击图节点概率的网络安全度量方法。该方法改进了原子攻击节点自身概率的计算模型, 引入累积可达概率, 在此基础上, 研究了网络安全风险评估模型。实验结果表明, 所提评估方法能够准确地评估目标状态的安全级别和网络的整体风险。     

基于BNAG模型的脆弱性评估算法

为准确评估计算机网络的脆弱性,结合贝叶斯网络与攻击图提出一种新的评估算法。构建攻击图模型RSAG,在消除攻击图中环路的基础上,将模型转换成贝叶斯网络攻击图模型BNAG,引入节点攻击难度和节点状态变迁度量指标计算节点可达概率。实例分析结果表明,该算法对网络脆弱性的评估结果真实有效,能够体现每个节点被攻击的差异性,并且对于混合结构攻击图的计算量较少,可准确凸显混乱关系下漏洞的危害程度。     

基于攻击图的网络安全概率计算方法

针对基于攻击图的概率计算中循环路径导致的攻击图难以理解和概率重复计算问题以及渗透之间的相关性导致的概率错误计算问题,通过将攻击图与通用安全脆弱点评估系统结合,删除攻击图中的不可达路径,简化了攻击图,提出了适用于大规模网络的最大可达概率的概念和计算方法,解决了概率重复计算问题,有效避免了相关性导致的概率错误计算问题,并通过真实实验和模拟实验验证了所提方法的合理性和有效性.与相关的研究成果相比,最大可达概率计算方法可以适应于更复杂的攻击图,具有很好的扩展性.     

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.     

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。     

一种面向攻击图的即时验证方法

攻击图将原本孤立的攻击行为关联起来,描述潜在攻击路径,是一种网络脆弱性分析技术.现有方法通常从攻击目标节点开始进行反向搜索,找出所有可能的攻击路径,从而对网络进行安全分析.本文在攻击图的基础上,提出了一种基于正向搜索的即时验证方法.该方法快速搜索网络中的一条完整攻击路径,通常只需构造网络系统的部分状态空间,从而减轻了内存不足和状态爆炸等问题,可作为已有方法的补充.实验表明本文方法具备良好的性能和可扩展性.     

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威胁的攻击图,并给出内部社交网络威胁的攻击成功率计算方法。基于真实网络拓扑和脆弱性信息的实验结果表明,与现有攻击图的相关方法相比,该方法可有效发现网络中潜在的借助社交网络入侵的攻击路径。     

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。     

基于强度系数的内部网络攻击图研究*

当前的网络攻击图大多是以攻击代价为主要指标,均是假定成本以及收益等各关键要素之间是相互独立的,而忽视了对这些关键要素之间的关联性进行定量分析。为了解决该问题,首先定义了一种基于状态转移的内部网络攻击模型;通过引入强度系数这一变量来定量分析攻击复杂度和被发现的风险值之间的关系;然后给出上述变量实现定量分析攻击复杂度和被发现风险值之间关系的具体实现方式;其次,从优化花费的计算着手,根据该变量进而得到改进后的攻击图生成算法。仿真实验结果表明,此攻击图算法更能反映现实攻击过程,能得到更加精简、直观的攻击图。     

基于攻击图的网络安全度量研究

随着现代社会对网络系统依赖程度的日益增强,网络安全问题受到普遍关注。网络安全度量是指在理解网络环境的基础之上,建立合适指标体系和度量方法,评估网络的安全性。本文采用攻击图这种网络脆弱性分析技术,在对目标网络和攻击者建模的基础之上,根据两者之间的相互关系生成攻击图模型,分析不同的攻击路径。借鉴CVSS对单一漏洞的量化指标,以及节点间概率转换关系,提出攻击伸缩性机理。结合CVSS指标和攻击图,计算攻击伸缩性数值,并以此作为网络安全度量的方法,最后总结了当前网络安全度量的发展现状以及面临的挑战。     

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.     

基于贝叶斯攻击图的最优安全防护策略选择模型

目前基于攻击图的网络安全主动防御技术在计算最优防护策略时,很少考虑网络攻击中存在的不确定性因素。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的最优防护策略选择（Optimal Hardening Measures Selection based on Bayesian Attack Graphs,HMSBAG）模型。该模型通过漏洞利用成功概率和攻击成功概率描述攻击行为的不确定性;结合贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,进而评估当前网络风险;构建防护成本和攻击收益的经济学指标及指标量化方法,运用成本-收益分析方法,提出了基于粒子群的最优安全防护策略选择算法。实验验证了该模型在防护策略决策方面的可行性和有效性,有效降低网络安全风险。