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.     

基于攻击源激发和攻击原子筛选的攻击图构建方法

针对现有攻击图在大规模网络应用中存在的时间复杂性高和图形化展示凌乱等不足, 提出一种新的构建方法：在目标网络模型和攻击者模型的基础上, 以攻击源为起点广度遍历网络主机, 针对主机间的网络连接, 通过攻击模式实例化和信任关系获取攻击原子集, 并根据攻击者贪婪原则和攻击原子发生概率计算尺度筛选攻击原子, 同时更新攻击原子作用对象状态。通过实验分析, 该方法面向网络主机实现一次遍历, 筛选关键攻击原子, 快速生成攻击图, 不仅具有较高的时间效率, 而且为安全事件分析提供客观的攻击路径信息。该方法能够满足大规模网络环境下的攻击辅助决策、入侵检测和网络安全评估等应用需求。     

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。     

基于贝叶斯网络的网络安全评估方法研究

通过分析贝叶斯网络在计算机网络安全评估中的适用性，提出了一种新的网络安全评估方法。将贝叶斯网络应用于网络安全评估，建立了不依赖于安全漏洞的安全评估模型，引入虚拟主机概念解决多层网络结构的安全评估问题。结果表明，基于贝叶斯网络的网络安全评估方法能够综合考虑网络的特性(即先验信息)和环境(样本信息)，减少主观偏见和噪声影响，能够缩短网络安全评估时间，而且易于实现。     

基于脆弱点利用关联的攻击图优化方法

现有的攻击图技术忽略了脆弱点之间的关联性,且大规模网络攻击图过于复杂。为解决上述问题,提出一种基于脆弱点利用(VE)关联的攻击图优化方法。对生成的攻击图进行预处理后,利用VE之间的关联性消除大规模网络攻击图中的冗余,并通过横向关联和纵向关联简化攻击图。仿真实验结果表明,该方法可以较好地优化攻击图的表达方式,为进行网络安全评估打下良好基础。     

基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型

为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agcnt网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Uraph, MREMBAG)。首先提出网络风险评佑模型,设计了主从Agent的功能架构和关联关系分析流程。利用全局攻击图生成算法,以动态数据信息作为输入,通过主从Agcnt协同分析并构建攻击路径。基于对目标网络的攻击路径、组件、主机、网络的风险指数、漏洞及关联风险指数的计算,获取目标网络的安全风险指标仿真实验结果验证了该评佑方法的可行性和有效性。     

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。     

一种基于知识图谱的威胁路径生成方法

威胁路径分析是网络安全评估的重要组成部分,传统的基于攻击图的威胁路径生成方法无法有效整合多源信息,在大规模网络上可扩展性较差,难以适应网络攻防态势快速变化.针对以上问题,提出基于知识图谱的威胁路径生成方法.首先构建网络安全本体模型,通过本体建模领域概念及关系,关联整合多源信息;以本体为基础构建知识图谱,在图数据库存储知...     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络攻击方法研究

在制定网络攻击策略时,目标网络信息存在不确定性,攻击方缺乏综合、可靠、实时的攻击依据,难以达到攻击效果,为此提出一种科学的复杂网络攻击方法。对网络攻击中攻击方收益、损耗、代价和遇到的风险进行分析,建立指标体系,利用动态贝叶斯网络对网络节点的攻击效果进行综合评估,克服了传统节点重要度评估方法依靠网络拓扑单一指标或者对目标节点进行静态评估的缺点。仿真实验表明该方法在攻击时综合了更多节点关系和观测信息,避免了依靠静态评估手段实施攻击时实际攻击效果与理论期望的差距,同时在攻击精度上更加准确,攻击效能更高。     

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.     

基于攻击图的网络安全评估方法研究*

为了提高网络的整体安全性,提出了基于攻击图的网络安全评估方法。首先,在攻击图的基础上提出了脆弱点依赖图的定义;其次,将影响评估的因素分为脆弱性自身特点、网络环境因素和脆弱性关联关系三部分;最后,按照网络拓扑的规模,采用自下向上、先局部后整体的思想,直观地给出了漏洞、主机和整个网络系统三个层次的脆弱性指数评估值。通过大量反复的实验测试,该方法可以对网络系统存在的脆弱性进行定期的、全面的量化评估,及时发现并弥补网络系统中存在的安全隐患,有效地提升网络系统的生存能力,从而提高网络系统应对各种突发攻击事件的能力,具有重大的理论价值、经济效益和社会意义。     

计算机网络脆弱性评估技术研究

计算机网络安全脆弱性评估是网络安全领域的研究热点。该文提出了计算机网络脆弱性评估的研究目标，指出了在研究过程中存在的若干问题。从总体上分析了近年来针对计算机网络脆弱性评估的若干研究方法和技术，包括从网络连通性进行网络评估、基于入侵路径的网络安全性评估、基于图的网络脆弱性分析、网络脆弱性分析工具、基于Agent的网络脆弱性分析、运用层次分析法的网络脆弱性评估以及基于漏洞依赖关系图的网络脆弱性评估等，同时指出了每种方法的可取之处及存在问题。     

基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价

研究计算机网络安全领域的网络脆弱性评价,提出一种基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价方法。该方法对可能存在的网络攻击行为建模并构造攻击图,并以此为分析模型,借助风险评估技术确定安全度量的指标和计算方法,实现对网络脆弱性的评价。     

漏洞威胁的关联评估方法

针对目前网络安全评估方法不能有效解决漏洞的关联性评价问题,提出一种基于漏洞间关联性的网络漏洞威胁评估方法。以攻击图为评估数据源,兼顾前序节点和后序节点的多样性,融合从前向后入(FI)方法和从后向前出(BO)方法,采用优化贝叶斯网络方法和加权平均法计算路径漏洞与主机漏洞的威胁值,得到关联环境下的漏洞量化评估结果。实验结果表明,该方法能有效弥补传统方法孤立评估漏洞的不足,能够更为有效地表达出系统的安全特性。     

动态实时网络安全风险评估研究

风险评估是当前网络安全管理的一个热点议题。然而,当前的风险评估方法关注的焦点是在系统设计过程或者通过定期的调查期间进行手动网络风险分析,实时的网络安全风险评估技术是很少的。通过构建在存在的网络监控和入侵检测提出了一种针对大规模网络的实时风险评估方法。不同于大多数其他风险评估方法,采用模糊逻辑和Petri网方法（FLPN）对待风险评估是作为一个动态实时推理过程,而不是静态统计过滤问题。FLPN方法能够描述被入侵检测、报警观察和攻击传递行为完成的不同攻击步骤之间的关系,且用概率（或置信度）关联每一个攻击状态。实验结果清晰表明所提方法可以在短时间内定位攻击,预报攻击的后续攻击行为,发现潜在的网络安全风险和提供可信的风险评估的信任分数。所以该方法可以在网络安全风险评估中扮演一个重要的角色。     

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。     

一种基于图聚类的安全态势评估方法

分析并比较现有网络安全态势评估方法,从网络拓扑结构出发,引入图论算法和数据挖掘的聚类方法,提出一种针对分布式系统的安全态势评估方法。利用图聚类算法生成分布式系统网络连通图的聚类结果,计算拓扑完整性参考值,作为衡量分布式系统拓扑完整程度的指标,进行安全态势的量化分析。根据该方法实现低人为干预的安全态势评估原型系统,使用网络仿真工具验证了算法正确性和适用性。     

基于贝叶斯网络方法的无线局域网安全风险评估

作为一种统一的概率推理结构,贝叶斯网络可以用来表示变量集之间概率的依赖性.文章从防范攻击的角度审视无线局域网安全评估问题,提出了基于贝叶斯网络方法的无线局域网安全风险评估,通过风险因素的识别,结合无线局域网的特点,提出了风险评估的具体办法.