网络攻防训练模拟系统的研究与实现

为提高计算机网络对抗能力,研究和实现一种网络对抗训练模拟系统,讨论系统的组成、运行流程,阐述其中的关键技术,包括网络环境模拟、攻防过程数据采集、攻防工具库与知识集成以及网络对抗效能评估等技术。通过攻防演练实例说明了系统的有效性。     

基于攻防行动链的网络对抗推演系统

网络对抗推演是在网络对抗中进行任务规划、评估决策的重要环节。针对网络对抗广维度、多目标、短猝发的特点，传统的推演系统已不能完成网络对抗推演的要求。为了解决该问题，本文设计基于攻防行动链的网络对抗推演系统。系统架构由数据库、可视化平台、攻防链构设、推演控制引擎、模型构建、应用层等子系统构成，各子系统的模块之间相互配合，驱动整体网络对抗推演系统按照推演剧情进行，并形成具有攻防博弈性的链式行动想定或构设，称之为攻防行动链。攻防行动链的提出，使推演系统能够更好地进行推演过程中的调度和决策，也为网络攻防对抗推演提供了一个参考的研究方向。     

网络攻防实验方法研究

针对网络攻防技术实验教学难以开展的问题,尝试将网络攻防模拟方法运用于网络攻防对抗实验教学中,提出了一种基于“虚拟靶机”的网络攻防对抗实验方法,论述了网络攻防对抗实验实施的基本原理,详细介绍了网络攻防对抗实验的实施方法.     

信息网络对抗体系发展现状分析

21世纪是信息社会,信息安全是国家安全的战略组成部分之一.研究信息网络对抗技术,夺取"制信息权"具有重要意义.本文分析了网络攻防对抗的前沿技术,刻画了完整的网络攻防对抗体系,并论述了网络攻防技术的发展趋势.     

基于博弈论的网络攻防对抗模型及应用研究

网络攻防模型是研究网络攻防仿真建模的一项重要内容。目前使用较多攻击树等模型存在不能描述攻防双方的对抗、互动等特性的缺陷。文章研究了基于博弈论的攻防对抗模型,定义了攻防双方博弈的基本要素及相应的纳什均衡,剖析了常见的字典攻击,给出了博弈双方的攻防策略、攻防效用等的具体描述;最后结合Gambit工具进一步细化了字典攻击中的博弈模型,并给出了其纳什均衡。     

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...     

网络群体对抗综合评判模型定性化研究*

通过对网络群体攻击和防御的分析,定义了网络群体对抗的指标权重,同时提出了疫苗的克隆攻击评判策略和抗体的剪枝防御评判策略,指出对亲和力高于1的网元进行克隆攻击具有很高的攻击成功率,应将其赋予高优先级的网络攻击体系计算范围;而当网元的抗体浓度低于零时,应将其剪枝隔离,不再将其纳入评判网络防御效果的防御体系计算范围内。在此基础上建立了网络群体攻防对抗的免疫和神经网络综合评判模型,对其进行了定性化研究,为网络的群体攻防对抗仿真研究奠定了基础,并根据该模型设计了网络群体对抗评判系统,对其进行了相关分析。     

网络对抗训练研究

网络对抗训练是提高网络战人员实际作战能力的主要手段,是利用各种先进技术.模拟网络攻防环境.参训人员按照规定的训练内容,有序的进行训练.以达到特定的训练目标.本文对网络对抗训练这一领域进行了研究,结合网络战的特点及对参战人员的特殊要求,从训练的方式、步骤.内容及要求等方面进行了详细讨论.对如何开展网络对抗训练,构建网络对抗训练环境,培养网络战人才有着一定的指导意义.     

文本对抗攻防技术在电信网络诈骗防控领域的应用探析

随着自然语言处理模型近期在人工智能领域的“出圈”,核心模型涉及的对抗攻防技术的发展,逐渐成为一把“双刃剑”,电信网络诈骗与防控领域双方的博弈对抗成为研究热点问题。通过对不同诈骗类型进行分析,结合电信网络诈骗全链条与现有防控模型的问题,深入挖掘反诈平台核心技术,设计了针对反诈检测模型的模拟文本对抗攻击,探析文本对抗攻防技术在电信网络诈骗防控领域的应用,并且讨论其面临的挑战与前景。     

浅析计算机网络对抗技术

从网络侦察、网络进攻和网络防御3个方面分析了计算机网络对抗技术,给出了应对计算机网络对抗技术的建议。     

物理隔离网络对抗技术综述

物理隔离网络对抗是一种利用预先植入的软硬件在物理隔离网络内部与外部之间建立隐蔽信道的方式。它打破了该网络提供的隔离手段,严重威胁了用户的信息安全,受到了学术界的广泛关注。与传统网络对抗不同,物理隔离网络对抗通过自行建立的隐蔽信道与外界进行通信,而不是利用公共通信网与外界进行通信。本文从物理隔离网络对抗技术的起源入手,简要地介绍了物理隔离网络对抗技术的相关背景。通过与传统网络对抗技术的对比分析,介绍了物理隔离网络对抗技术的工作原理,突出了隐蔽植入和隐蔽通信是物理隔离网络对抗技术的两大特点。根据物理隔离网络对抗技术的实施步骤,提出了一种物理隔离网络对抗技术的分析模型,该分析模型分为侦察跟踪、武器构建、隐蔽植入、行为执行、隐蔽通信、命令与控制、目标达成等七个阶段,这为发现和分析新出现的物理隔离网络对抗技术提供了借鉴作用。结合当今物理隔离网络对抗技术的研究热点和对现有研究成果的调研分析,分别介绍了电磁、声、光、热等隐蔽信道在物理隔离网络对抗技术中发挥的作用,同时指出隐蔽性和传输性能是隐蔽信道急需解决的问题。参考物理隔离网络对抗技术的特点,介绍了物理隔离网络安全标准、物理隔离网络检测防护技术、供应链安全管理等当前针对物理隔离网络对抗技术的防范措施。基于物理隔离网络对抗极其检测防护面临的诸多问题,介绍了两者未来可能的研究方向。     

基于强化学习的体系对抗仿真战役层次指控算法

针对传统的认知决策技术无法有效应对体系对抗环境具有的不确定性、未知性以及复杂性问题,提出一种基于强化学习（RL）的体系对抗仿真战役层次指控算法。介绍了包含侦察类、打击类、通信类、补给类、修复类以及指控类Agent的UML体系架构,对自主开发的作战仿真原型系统及其作战想定进行了说明,在对战役层次指控Agent认知域描述与假设的基础上,对改进Q learning认知决策算法的参数归一化、基于GRBF神经网络的Q离散、基于TD公式的跨步差分机制以及网络结构的学习训练过程进行了详细说明。最后,通过地空一体化联合体系对抗仿真验证了算法的有效性,并通过对算法的大量可视化回溯分析发现,一定程度的火力协调以及不间断的战术机动对于作战效能的提升以及毁伤的减免具有重要的意义。     

公安网络系统中基于对抗的攻防安全研究

公安系统网络层次多,覆盖面广,网络问题遭遇不法分子利用,将会带来难以估计的后果,甚至会影响到国家安全。本文针对公安系统网络,分析了公安系统网络安全风险与存在的问题,在信息对抗理论与技术的大发展基础上,对基于对抗的网络攻防理论和手段进行研究。此研究帮助抵御公安网络风险,为公安网络安全提供理论支撑。     

无线网络对抗关键技术研究综述

在分析无线网络的安全特点和面临安全威胁的基础上,将无线网络对抗分为3个层次:信号层、协议层和系统层。分析了三层之间的相互依赖关系,指出了各层对抗的具体目标,建立了总体研究框架,并按照"攻击"与"防御"两个方面阐述了研究内容,梳理了当前各层次对抗的关键技术研究现状,对重点的研究领域进行了评价,分析了其中存在的问题和研究的难点。最后指出了未来无线网络对抗的需要进一步研究的热点问题和发展趋势。     

基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪

为了解决目标跟踪过程中因运动模糊和低分辨率导致跟踪效果变差的问题,提出一种基于条件对抗网和层次特征融合的目标跟踪算法。使用条件对抗生成网络模型（DeblurGAN-v2）,对输入的低分辨率视频帧去模糊;使用改进型VGG-19网络提取目标候选区域的Conv2、Conv4、Conv6三层特征,将孪生网络提取到的低层结构特征、中层特征与高层语义特征进行融合,以提高特征的表征能力。在目标跟踪评估数据集OTB2015与VOT2018上的实验结果表明,与SiamFC、SiamDW等其他算法相比,该算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡运动模糊、外观变化及背景干扰等复杂情况。相比于SiamFC,改进算法在OTB2015数据集上成功率提升5.5个百分点,在VOT2018数据集上EAO提升16.4个百分点。     

网络攻防仿真系统终端子系统的设计与实现

现有网络攻防仿真系统对网络终端的仿真主要通过接入实际设备、使用虚拟机和简单协议栈实现3种方法,这些方法或代价太高、不够灵活,或仿真层次太低,不能实现应用层响应。针对这些问题,本文提出将虚拟蜜罐技术与网络攻防仿真系统相结合,使用虚拟蜜罐进行网络终端仿真,并给出使用虚拟蜜罐实现网络攻防系统终端子系统的具体技术方案。