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。     

基于最优攻击路径的网络安全增强策略研究

为实现目标网络的适度安全,提出了一种基于最优攻击路径的网络安全增强策略制定方法。该方法对攻击目标进行风险评估,在分析攻击图最优攻击路径的基础上制定安全增强策略。为了获取最优攻击路径,提出了一种基于蚁群优化算法的最优攻击路径生成方法,并改进了信息素更新方式。仿真实验表明,所提方法能够有效地产生安全策略集,改进后的蚁群算法具有较强的全局搜索能力和更好的收敛性。     

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,得到最大收益率的完整攻击路径,为网络风险评估提供依据。仿真实验结果表明了所提期望收益率攻击图网络风险评估方法的有效性及合理性,能够为发现和预防网络安全问题提供支撑。     

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。     

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...     

基于层次扩展SPN的网络攻击模型

当前网络攻击模型对于复杂系统的建模能力较差。为此,提出一种基于层次扩展随机Petri网的全网攻击模型。该模型对宏观网络攻击和微观主机攻击具有较好的综合描述能力,适用于网络协同式组合攻击行为的模拟,并能够有效解决网络状态空间爆炸问题。基于该模型,提出一种生成算法,通过对网络粗糙攻击路径的定义,给出挖掘主机结点间潜在的攻击关系算法。经过子网扩展后,利用蚁群算法找出k条最优攻击路径,通过对粗糙攻击路径和精确攻击路径的综合评价,给出网络危险性定量评估方法。     

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。     

大规模网络中攻击图自动构建算法研究

随着计算机技术和网络通信技术的飞速发展,网络安全形势日趋严峻.攻击者往往采取多步骤网络攻击的方式对网内多个漏洞实施逐步击破,而攻击图正好刻画了目标网络内潜在威胁的传播路径.针对目前攻击图构建算法无法很好地适用于大规模目标网络的问题,通过深入分析传统攻击图构建算法的不足和目标环境的特点,提出了一种新的构建攻击图的方法.首先,采用攻击图建模语言(Attack Graphs Modeling Language,AGML)形式化描述漏洞知识库和目标环境;其次,提出了目标环境的预处理技术,为目标环境中的属性建立索引,然后利用攻击模式的实例化技术构建攻击图.通过对该算法的时间复杂度分析和模拟实验验证,表明该算法具有良好的可扩展性,能够为具有复杂网络拓扑结构的大规模目标网络自动构建攻击图.     

面向大规模网络安全加固的攻击图分析方法

针对以往攻击图分析方法复杂度较高,风险判别标准单一,生成的策略加固代价较高,难以适用于大规模网络环境等问题,提出了一种面向大规模网络安全加固的启发式攻击图分析方法。结合路径长度和通用漏洞评分系统对潜在攻击进行风险评估,通过设置阈值限制搜索范围,采用启发式算法降低求解加固策略的时间复杂度。实验结果表明,该方法能够在合理的运行时间内,明显地降低网络安全加固所需的代价,具有良好的可扩展性,能够适用于大规模网络。     

A Network Security Risk Assessment Method Based on a B_NAG Model

Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship.     

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.     

基于单点多步博弈的网络防御策略选取方法

当前复杂环境下网络安全问题频发,而现有攻防博弈网络防御模型未考虑网络攻击单点多步的特性,无法有效进行网络防御.针对网络攻防实际需求,通过模拟攻防环境和过程,提出一种基于单点多步网络攻防博弈模型的防御策略选取方法.建立单点多步攻防博弈模型,将全局博弈缩小为漏洞上的局部博弈以适应各种防御体系的攻防分析,采用漏洞评分系统量化...     

针对复合攻击的网络攻击预测算法

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。针对该问题,提出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,并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,建立基于攻击意图的复合攻击逻辑关系图,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大小,是复合攻击预测的参考。实验结果验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

IPSec VPN安全性漏洞分析及验证

网络边界是提供访问服务的主要通道,而IPSec VPN作为网络边界防护中的关键技术,对于保障网络整体安全至关重要。分析IPSec VPN中IKE协议激进模式和OSPF路由选择协议的安全性漏洞,研究三种常规OSPF路由欺骗方式在IPSec VPN中间人攻击中的性能表现,构建IPSec VPN流量劫持模型及攻击数据包,设计IPSec VPN流量劫持算法与KEYMAT密钥获取算法。通过搭建仿真环境并选取双LSA注入路由欺骗攻击方式,实现跨网段IPSec VPN中间人攻击并验证了IPSec VPN协议的脆弱性,该结论对于网络边界设备防护、骨干网络流量保护具有重要作用。