基于通用攻击树的脆弱性评估与风险概率研究

通用攻击树模型以各分支节点为单位对网络安全脆弱性进行层次分析并计算其风险概率。文章采用通用攻击树模型描述网络攻击各节点,分析各节点的脆弱性评估要素,计算各节点的风险概率,并结合实例分析模型在网络攻击事件中的脆弱性评估与风险概率的应用过程。     

基于贝叶斯攻击图的动态网络安全分析

针对目前攻击图模型不能实时反映网络攻击事件的问题,提出了前向更新风险概率计算方法,以及前向、后向更新相结合的动态风险概率算法.所提算法能够即时、准确地动态评估和分析网络环境变化问题,对网络攻击事件进行动态实时分析.首先对图中各个节点的不确定性进行具体量化分析,在贝叶斯网络中计算它们的静态概率,之后根据实时发生的网络安全...     

面向主体脆弱性的权限控制安全分析模型

在网络攻击过程中脆弱性存在于节点的部件主体上,针对该问题,将攻击描述细化到网络部件级,在原权限控制模型中增加对部件间权限、连接关系、属性的描述及脆弱性重写规则,构造NCVTG模型,提出复杂度为多项式时间的NCVTG模型图权限转移闭包生成算法用以评估网络的动态变化,给出当前脆弱性状态下的所有攻击路径。实验结果证明,该模型可对网络安全性进行综合分析,预测所有可能的攻击。     

面向大规模工控网络的关键路径分析方法

针对大规模工控网络攻击图的量化计算耗时高、消耗资源大的问题,提出了一种大规模工控网络的关键路径分析方法。首先利用割集思想结合工控网络中的原子攻击收益,计算贝叶斯攻击图关键节点集合,解决目前割集算法只考虑图结构中节点关键性的问题。其次,提出一种只更新关键节点攻击概率的贝叶斯攻击图动态更新策略,高效计算全图攻击概率,分析攻击图关键路径。实验结果表明,所提方法在大规模工控攻击图的计算中,不仅可以保证计算结果的可靠性,而且能够大幅度降低方法耗时,显著提升计算效率。     

基于攻击图模型的多目标网络安全评估研究

为了增强网络的安全性,对网络进行安全评估,给出安全方案,提出了一种新型的基于攻击图模型的网络安全评估方法.利用攻击图模型,结合其马尔可夫链和贝叶斯网络的特性,提出了攻击可能性指标、攻击实现度指标、脆弱性程度指标和脆弱点关键度指标等4个网络安全评估的指标及其指标计算方法.并基于此,研究了一种安全评估的多目标优化方法模型.从而帮助网络安全管理员更有效地管理整个网络,提出安全增强建议.实验表明方法模型具有很好的扩展性和实用性.     

基于贝叶斯攻击图的网络安全量化评估研究

针对攻击图在评估网络安全时节点关系复杂、存在含圈攻击路径、只能反映网络静态风险等问题, 将攻击图与贝叶斯理论结合, 提出贝叶斯攻击图的概念, 简化了攻击图并通过优化算法避免了含圈路径的产生; 通过引入攻击证据与CVSS评分系统, 提出了一种新的面向脆弱点的网络安全量化评估方法, 基于贝叶斯攻击图对网络整体及局部的安全状况进行实时动态评估。通过在实际网络中的实验验证了该方法的可行性及有效性, 与传统评估方法相比, 该方法能够动态地反映网络安全的态势变化情况。     

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...     

基于贝叶斯网络的内部威胁预测研究

在内部网络带给企业办公便利的同时, 内部网络所带来的威胁也日渐突出, 由于企业中内部威胁具有危害性大、难以检测等特点, 内部威胁亟需解决。因此, 提出了基于贝叶斯网络攻击图的内部威胁预测模型。以内部用户实际操作过程中的行为为研究对象, 以内部用户攻击过程中所占有的资源状态和所进行的操作序列攻击证据为节点, 构建贝叶斯网络攻击图; 以网络攻击图来描述攻击者在攻击过程中的不同攻击路径和攻击状态, 并且利用贝叶斯网络推理算法计算内部威胁的危险概率。在贝叶斯网络攻击图中定义了元操作、原子攻击、攻击证据等概念, 量化了节点变量、节点变量取值和条件概率分布。以改进的似然加权算法为基础, 使贝叶斯网络的参数计算更加简便, 内部威胁的预测更加精确。最后, 通过仿真实验证明了该方法建模速度快、计算过程简单、计算结果精确, 在预测内部威胁时的有效性和适用性。     

面向服务传输的SDN移动网络脆弱性评估模型

针对现有的脆弱性评估算法无法直接应用于软件定义网络(Software Defined Network,SDN),以及评估技术普遍偏向于网络连通,无法针对服务与传输性能对SDN进行脆弱性分析等问题,提出一种面向服务传输的SDN移动网络脆弱性评估模型与算法,设计基于SDN的移动网络脆弱性评估框架。提出一种对基于SDN的移动网络服务器节点与网络设备进行安全脆弱性分析的方法,将静态配置信息和动态运行信息融合评估节点设备的脆弱性,使评估更加全面准确;针对SDN移动网络的服务与传输特性,从传输拓扑和SDN节点活跃度2个方面,计算面向服务与传输的基于SDN的移动网络节点重要度;最后融合节点设备的安全脆弱性和重要度来对基于SDN的移动网络进行脆弱性评估,得到评估结果。通过实例和仿真实验验证了所提算法的有效性,相比同类算法可达到更高的评估准确性。     

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。