基于时机博弈的网络安全防御决策方法

现有的网络防御决策模型大多基于攻防行为进行建模分析,忽视了攻防时机对网络安全产生的影响,且对网络攻防时机的选取大多依赖经验和主观判断,导致网络安全管理者在进行防御决策时难以提供可信的理论支撑。然而网络攻防的时机因素对网络防御决策的意义重大,在面对外部攻击时能否进行实时决策,决定了网络在攻防对抗中能否掌握主动,以最小的代价将攻击危害降到最低。针对网络安全中的时机策略选取问题,提出一种网络安全防御决策方法,基于SIR传染病模型并加以改进,构造描述网络安全状态的微分方程,实现对系统安全状态的实时度量。借鉴FlipIt博弈方法构建攻防时机博弈模型,提出攻防收益量化与计算方法,通过求解不同攻防周期策略下的纳什均衡,获得最优防御时间策略。实验结果表明,当攻击策略一定时,使用该方法动态选择最优防御策略的平均收益为0.26,相比固定周期的防御方法,平均防御收益提高了23.81%。     

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...     

基于吸收Markov链的网络入侵路径分析方法

从攻击者角度对网络进行入侵路径分析对于指导网络安全防御具有重要意义。针对现有的基于吸收Markov链的分析方法中存在的对状态转移情形考虑不全面的问题和状态转移概率计算不合理的问题,提出了一种基于吸收Markov链的入侵路径分析方法。该方法在生成攻击图的基础上,根据攻击图中实现状态转移所利用的漏洞的可利用性得分,充分考虑了非吸收节点状态转移失败的情况,提出了一种新的状态转移概率计算方法,将攻击图映射到吸收Markov链模型;利用吸收Markov链的状态转移概率矩阵的性质,计算入侵路径中节点的威胁度排序和入侵路径长度的期望值。实验结果表明,该方法能够有效计算节点威胁度排序和路径长度期望;通过对比分析,该方法的计算结果相比现有方法更符合网络攻防的实际情况。     

基于攻防随机博弈模型的防御策略选取研究

由于网络安全攻防双方的目标对立性和策略依存性,使得最优防御策略选取问题十分复杂.形式化定义了网络安全防御策略选取问题.提出了一种刻画网络安全攻防矛盾,解决防御策略选取问题的攻防随机博弈模型.该模型是矩阵型攻防博弈模型和Markov决策过程的扩展,是多人、多状态的动态攻防推演模型.将攻击者在网络实体上的特权状态作为攻防随机博弈模型的元素,建模网络攻防状态的动态变化,并预测攻击行为和决策最优防御策略.给出了基于上述模型的防御策略选取算法.用一个网络实例分析了该模型和算法在攻击策略预测和防御策略决策方面的有效性.     

基于攻击检测的网络安全风险评估方法

为了实时评估网络安全风险,建立了用于描述主机安全状态的隐马尔可夫模型,以入侵检测系统的报警信息作为模型输入,计算主机处于被攻击状态的概率.针对攻击报警,提出了一种新的攻击成功概率计算方法,然后结合攻击威胁度计算主机节点的风险指数.最后利用主机节点重要性权重与节点风险指数量化计算网络风险.实例分析表明,该方法能够动态绘制网络安全风险态势曲线,有利于指导安全管理员及时调整安全策略.     

基于漏洞动态可利用性的网络入侵路径分析方法

现有的网络入侵路径分析方法未考虑漏洞的动态特征,且在描述漏洞利用导致的状态转移时,未考虑漏洞利用失败的情形。通过建模漏洞可利用性随时间的变化,文章提出一种改进状态转移概率计算方法的吸收Markov链模型。该模型结合网络攻防实际,考虑漏洞利用失败的情形,合理计算状态转移概率:首先对目标网络生成攻击图,在计算漏洞动态可利用概率的基础上,构建吸收Markov链;然后利用状态转移概率矩阵的性质,计算状态节点威胁度排序、入侵路径长度期望和路径成功概率,并在时间维度上进行分析。实验分析表明,文章方法相比已有方法在节点威胁度排序上更准确,对入侵路径长度期望和路径成功概率的计算更加符合网络攻防实际。     

基于动态博弈的粗糙网络安全分析模型

基于攻击图的主动网络安全测评是网络安全的战略研究方向,但目前多数网络攻击模型都是从攻击一方的角度进行分析,忽略了整个攻防过程中连接关系及知识体系的粗糙性。为此,结合攻击粗糙图和动态博弈理论提出粗糙网络安全分析模型RNSAM。以粗糙部件访问关联图为基础,刻画某一时刻网络拓扑结构状态下网络部件主体之间的粗糙访问关系,通过对攻击策略集和防御策略集在知识域空间上的粗糙刻画来反映攻防过程中的动态决策机制,同时给出攻击策略选取算法,指出在当前网络连接状态和攻防双方知识水平下的最优防御策略。实例分析结果表明,RNSAM能够完整模拟网络攻击过程,使网络管理员以最小的代价采取相关防御措施。     

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。     

一种新的DDoS攻击预警方法

DDoS攻击的研究是网络安全研究领域的一个研究热点。预测DDoS攻击发生的概率,对于早期防御和响应DDoS攻击具有重要意义。提出了一种基于概率有限状态自动机的DDoS攻击预警模型,给出了一种计算攻击成功概率和攻击期望威胁度的方法。实验表明,方法能有效地计算出DDoS攻击成功概率和期望威胁度,实现早期防御。     

基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略选取方法

网络攻防对抗的本质是攻防双方非对等主体之间的博弈过程。针对现有网络防御策略研究中攻防博弈双方主体地位对等的先验假设缺陷,将博弈论非对等局中人思想引入网络防御策略生成模型构建过程,提出一种基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略生成方法,通过建立网络模型,利用Stackelberg安全博弈强均衡策略算法生成网络的最优防御策略,既充分考虑攻防行为中双方关系彼此影响,又能确保防御策略生成的准确性。实验结果表明所提模型和方法的可行性和有效性。所提模型和方法能够加强系统的安全性。     

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...     

虚拟Honeynet在校园网网络安全防御中的实现

蜜网技术作为一种主动防御机制, 为解决网络安全问题提供一种有效的方法. 通过使用蜜罐技术, 在学院校园网中部署虚拟蜜网, 实现对蜜网中数据的控制、捕获和分析. 通过对蜜网的访问收集攻击者的信息, 研究并分析其攻击战术、攻击动机以及相应的攻击策略, 从而减少校园网被黑客或木马攻击的机率.     

基于改进蚁群算法的防护策略选择模型

网络攻击的多步性增加了预测攻击路径的难度,难以对攻击提供有效的安全防护,而传统的解决方案需要花费较高的成本来修复大量的网络漏洞。针对上述问题,对网络攻击的防护问题展开研究,提出一种基于改进蚁群算法的防护策略选择模型（Hardening Measures Selection Mode based on an Improved Ant?Colony?Optimization,HMSMIACO）。该模型由三部分组成：在现有攻击图的基础上,运用能够描述多步原子攻击间因果关系的贝叶斯信念网络构建用于评估网络安全风险的概率攻击图;结合防护成本与收益的量化指标,提出一种能够模拟攻击者决策过程的路径预测算法;鉴于防护策略选择问题是一个NP-hard问题,选择适用于中等规模网络环境的一种改进蚁群算法求解该问题,并获得该网络环境下近似最优的防护策略集。最后,通过实验说明了HMSMIACO在降低网络安全风险问题上的可行性与有效性。     

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。     

基于协同的网络安全防御系统研究

随着目前网络攻击技术的发展,网络安全的协同防御体系成为新一代安全防御战略的重要组成部分,针对当前协同网络防御存在的问题,构造一个多层次、全方位的协同防御模型,该模型集成审计分析、多层次协同防御、应急响应、事故恢复、电子取证和各种安全技术,它不但能够有效地解决大规模网络所面临的安全防御问题,而且还可以实现协同、动态、自治的防御安全目标。     

基于Petri网的安全免疫态势建模与预测

针对采用人工免疫机制的信息系统,为了简化其攻防博弈建模过程并对有限时间内的博弈结果进行预测,本文基于Petri网提出了信息系统安全态势评估网,对信息系统人工免疫过程的攻击态势和防御态势进行了建模,并针对所建立的模型讨论了系统攻防博弈结果的分析方法,能够支持对采用人工免疫机制的信息系统将在何时以何种概率防御成功或失败的结果进行预测,拓展了安全态势预测的思路和预测内容。经过仿真验证分析,证明所建模型在结构上无死锁、有界、竞争公平,在态势预测方面能够达到较好的预测效果。