基于移动目标防御信号博弈的容器迁移策略

容器作为虚拟机的轻量级替代产品,以其灵活、高效的特点促进了云计算的发展,但同时也面临着同驻攻击、逃逸攻击等安全威胁。针对云环境中的容器安全威胁,构建了基于移动目标防御的信号博弈模型,并提出了多阶段最优防御策略求解算法,通过博弈模型和求解算法选取最优策略,同时通过容器调度方法对容器进行调度,可以增强容器安全性。仿真实验结果表明,提出的迁移策略获取的防御收益相较于Kubernetes自带迁移策略提升了3.6倍,同时容器同驻率降低了79.62%,对现实容器云环境下的防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。     

容器云中基于Stackelberg博弈的动态异构调度方法

容器技术以其灵活、高效的特性促进了云计算的快速发展,但同时引入了如同驻攻击、逃逸攻击和共模攻击等安全威胁.针对这些安全威胁,提出一种容器云中基于Stackelberg博弈的动态异构式调度方法.首先,构建异构镜像资源池以抑制云上基于共模漏洞的攻击扩散;进而,将攻防交互过程建模为Stackelberg博弈模型;最后,对攻防...     

基于多阶段博弈的虚拟化蜜罐动态部署机制

作为一种重要的欺骗防御手段,蜜罐对于增强网络主动防御能力具有重要意义,但现有蜜罐大多采用静态部署方法,难以高效应对攻击者的策略性探测攻击等行为.为此,将完全信息静态博弈与马尔可夫决策过程相结合,提出了一种基于多阶段随机博弈的虚拟化蜜罐动态部署机制HoneyVDep.HoneyVDep结合攻防双方多阶段持续对抗的特点,以资源约束下防御方的综合收益最大化为目标,建立了基于多阶段随机博弈对抗的蜜罐部署优化模型,并实现了基于Q_Learning的求解算法,以快速应对攻击者的策略性探测攻击行为.最后,基于软件定义网络和虚拟化容器实现了一个可扩展的原型系统对HoneyVDep进行验证,实验结果表明,HoneyVDep能够根据攻击者的攻击行为特征,有效生成蜜罐部署策略,提升对攻击者的诱捕率,减少部署成本.     

基于安全威胁预测的5G网络切片功能迁移策略

随着虚拟化技术的发展，同驻攻击成为窃取用户敏感信息的重要攻击手段。针对现有虚拟机动态迁移方法对同驻攻击反应的滞后性，在5G网络切片背景下，提出了一种基于安全威胁预测的虚拟网络功能迁移策略。首先，通过隐马尔可夫模型（HMM）对网络切片运行安全进行建模，利用多源异构数据信息对网络安全威胁进行威胁预测；然后，根据安全预测结果，采用相应的虚拟网络功能迁移策略迁移以使迁移开销最小。仿真实验结果表明:利用HMM能对安全威胁进行有效的预测，同时该迁移策略能够有效减少迁移开销与信息泄漏时间，具有较好的同驻攻击防御效果。     

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。     

基于信号博弈的主动防御模型

为了更贴近网络实际,针对当前网络攻防信息不均衡和网络对抗动态性的问题,提出了一种具有主动防御功能的信号博弈模型。在不完全信息约束条件下,通过释放不同防御虚假信号,构建了攻防策略博弈树对攻击者和防御者策略进行了建模,并利用网络伪装信号降低攻击策略的成功率;对存在的各类均衡进行了分析,设计了博弈模型求解方法,并在此基础上给出了最优防御策略。最后,通过仿真实验证明了模型的可操作性和有效性,并对实验结果进行了分析和总结。     

面向分布式网络结构的APT攻击双重博弈模型

针对目前分布式网络结构缺少防御高级持续威胁（APT）攻击的安全理论模型问题,提出了一种基于纳什均衡理论和节点博弈的博弈模型。首先,通过APT攻击常用手段和分布式网络结构的特点,分析判断攻击者可能采取的攻击路径并提出网络安全防御框架;其次,通过节点博弈计算漏洞风险系数,在纳什均衡理论的基础上建立基于攻击路径的博弈模型（OAPG）,计算攻防双方收益均衡点,分析攻击者最大收益策略,进而提出防御者最优防御策略;最后,用一个APT攻击实例对模型进行验证。计算结果表明,所提模型能够从APT攻击路径对网络攻防双方进行理性分析,为使用分布式网络的机构提供一种合理的防御思路。     

蜜罐技术研究与应用进展

蜜罐是防御方为了改变网络攻防博弈不对称局面而引入的一种主动防御技术,通过部署没有业务用途的安全资源,诱骗攻击者对其进行非法使用,从而对攻击行为进行捕获和分析,了解攻击工具与方法,推测攻击意图和动机.蜜罐技术赢得了安全社区的持续关注,得到了长足发展与广泛应用,并已成为互联网安全威胁监测与分析的一种主要技术手段.介绍了蜜罐技术的起源与发展演化过程,全面分析了蜜罐技术关键机制的研究现状,回顾了蜜罐部署结构的发展过程,并归纳总结了蜜罐技术在互联网安全威胁监测、分析与防范等方向上的最新应用成果.最后,对蜜罐技术存在的问题、发展趋势与进一步研究方向进行了讨论.     

蜜罐博弈中信念驱动的攻防策略优化机制

作为一种典型的欺骗防御手段,蜜罐技术在主动诱捕攻击者方面具有重要意义。然而现有设计方法主要通过博弈模型来优化蜜罐的诱捕决策,忽略了攻击者的信念对双方博弈决策的影响,存在自适应优化决策能力弱、易被攻击者识破并利用等不足。为此,提出了基于信念的蜜罐博弈机制(Belief Based Honeypot Game Mechanism, BHGM)。BHGM基于攻击者完成任务的多轮博弈过程,重点关注蜜罐采取动作对攻击者信念的影响以及信念对攻击者是否继续攻击的影响。同时,基于树上限置信区间(Upper Confidence Bound Apply to Tree, UCT)设计了信念驱动的攻防最优策略求解算法。仿真实验结果表明,信念驱动的攻击方策略能基于当前信念选择继续攻击或及时止损以获得最大收益,而信念驱动的蜜罐策略在考虑风险的情况下能尽量降低攻击方怀疑,以诱骗其继续攻击,从而获得更大收益。     

车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略

随着车联网的快速发展,服务提供商通过将5G基站型路侧单元（RSU,road side unit）部署在靠近车辆的位置,能够迅速为车辆用户提供缓存服务。然而,由于恶意攻击者的存在,其通过控制基站获取权限使基站变为恶意基站,达到身份伪造攻击的目的,并以恶意基站的名义发送消息干扰车辆与可信基站之间的通信链路,容易造成严重的行车安全问题。提出了车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略,通过部署蜜罐基站混淆攻击者,从而降低车联网中身份伪造攻击的风险,提高车联网数据传输的可靠性。将车联网场景中可信基站与恶意基站之间的交互问题建模为攻防博弈模型,在此基础上可信基站与蜜罐基站联合作为防守方来抵御恶意攻击。可信基站和恶意基站作为攻防博弈双方选择各自相应的策略,构建双方效益函数模型,并结合车辆时延反馈机制,防守方与恶意基站动态调整各自策略。通过调整蜜罐基站与车辆的交互性和IP随机化程度,使防守方的整体效益得到有效提升,并利用混合策略纳什均衡理论得出最优解。大量的仿真实验结果表明,所提出的策略能够在恶意攻击者存在的情况下,提高车联网服务的安全传输性能,对比无蜜罐防御方案,防守方期望效益提升了48.9%,数据...     

一种基于多阶段攻击响应的SDN动态蜜罐

蜜罐作为一种主动防御机制,可以通过部署诱饵目标,主动吸引攻击者与虚假资源进行交互,从而在防止有价值的真实资源受到破坏的同时,也能根据收集到的数据分析攻击行为并主动应对.然而,现有蜜罐方案存在无法针对复杂攻击手段部署特定蜜罐防御;蜜罐攻防博弈中动态性考虑不够充分,无法根据收益与成本有效选择蜜罐最佳防御策略;以及性能开销较...     

SaaS云环境下基于容器指纹匿名的网络欺骗方法

随着云计算技术在各重点行业领域的普及推广和企业级SaaS业务规模不断扩大,云环境的安全问题也日益突出。针对目标云资源的定位是网络攻击的前置步骤,网络欺骗技术能够有效扰乱攻击者网络嗅探获得的信息,隐藏重要网络资产的指纹信息(服务端口、操作系统类型等)。然而由于虚假指纹和真实设备之间往往存在对应关系,高级攻击者可以通过多维信息定位到伪装过的目标设备。基于容器指纹匿名的欺骗方法的原理是试图将重要的敏感业务隐藏到大量普通的非敏感业务中,利用多种欺骗技术的组合来对抗网络侦察。批量处理的匿名算法会损失云服务快速便捷的特性,云服务需要采用一种实时强的连续匿名方法。为应对重要云资源被定位追踪的问题,本文提出一种基于容器指纹匿名的网络欺骗方法,通过修改云资源池中容器的指纹满足匿名化标准,制造虚假的云资源视图,提高攻击者网络侦查与嗅探的难度。为降低容器指纹修改的开销和可能导致服务延时,提出一种基于语义等级的范畴属性度量方法,并作为容器指纹匿名算法的优化目标。鉴于需要修改伪装的容器指纹信息是一个持续产生的数据流,为实现容器指纹的实时在线快速匿名,提出一种基于数据流匿名的动态指纹欺骗算法CFDAA,通过时延控...     

蜜罐技术在网络安全系统中的应用与研究

随着网络技术的不断发展,网络安全技术已经从早期对攻击和病毒的被动防御开始向对攻击者进行欺骗并且对其入侵行为进行监测的方向发展。基于蜜罐技术的网络安全系统可以实现对内部网络和信息的保护,并且可以对攻击行为进行分析和取证。文中对蜜罐系统分类特点、部署位置以及配置数量进行了分析,同时对蜜罐系统中关键部分取证服务器的实现进行了研究,并进行了实验测试,测试结果表明该蜜罐系统可以实现对攻击行为进行捕捉和记录的功能。对蜜罐系统的部署和保护模式进行研究,可以从理论上优化蜜罐系统的配置和部署,具有很高的实践意义。     

基于攻防博弈的网络防御决策方法研究综述

博弈论研究冲突对抗条件下最优决策问题,是网络空间安全的基础理论之一,能够为解决网络防御决策问题提供理论依据.提炼网络攻防所具备的目标对立、策略依存、关系非合作、信息不完备、动态演化和利益驱动6个方面博弈特征.在理性局中人假设和资源有限性假设的基础上,采用攻防局中人、攻防策略集、攻防动作集、攻防信息集和攻防收益形式化定义...     

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。