基于贪心策略的多目标攻击图生成方法

为解决网络脆弱性分析中攻击图生成方法存在的状态组合爆炸问题,使生成的攻击图能用于网络中多个目标主机的脆弱性分析,本文提出了一种基于贪心策略的多目标攻击图生成方法。该方法引入节点关联关系,采用贪心策略精简漏洞集,从所有攻击路径中选取使攻击者以最大概率获取网络节点权限的攻击路径,生成由这些攻击路径所构成的攻击图。算法分析和实验结果表明,该方法的时间和空间复杂度都是网络节点数和节点关联关系数的多项式级别,较好地解决了状态组合爆炸的问题,生成的攻击图覆盖了攻击可达的所有节点,能够用于网络中多个目标主机的脆弱性分析。     

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。     

网络攻击图生成算法研究

攻击模型能够对攻击过程进行结构化描述和有效分析,攻击图可以清楚地分析攻击者可能采取的攻击路径,两者对网络安全策略的制定具有重要的指导意义.设计了一种基于状态转移的网络攻击模型,并基于该模型设计了攻击图生成系统的架构和相应的攻击图生成算法,在攻击图生成算法中引入了代价分析机制和规模控制机制.仿真实验结果表明,利用所设计的模型和算法不仅能有效地预测攻击者可能采用的各种攻击路径和最佳攻击路径,而且能有效地控制攻击图的规模.     

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。     

信任攻击建模方法

针对信任环境系统中存在的客观弱点和主观弱点,使用弱点利用规则和信任关系盗用规则来描述信任关系状态之间的转移过程,构建了信任攻击模型TAM。在该模型中,攻击者将客观弱点用于信任级别的提升,将主观弱点用于信任关系传递,将主、客观弱点的综合利用将导致信任关系的渗透与扩散,从而可导致攻击可达距离更大;提出了复杂度为多项式时间的TAM信任关系传递闭包生成算法,该算法可以给出当前弱点状态下的所有信任攻击路径。通过对真实弱点的建模,证明此模型可以对信任的安全性进行综合分析,生成信任攻击图、信任攻击路径等详细信息,展示攻击者和信任主体之间的交互过程,对攻击特征有更好的描述能力,帮助管理者预测所有可能的信任攻击,进而为相应的安全措施的制定提供依据。     

基于层次扩展SPN的网络攻击模型

当前网络攻击模型对于复杂系统的建模能力较差。为此,提出一种基于层次扩展随机Petri网的全网攻击模型。该模型对宏观网络攻击和微观主机攻击具有较好的综合描述能力,适用于网络协同式组合攻击行为的模拟,并能够有效解决网络状态空间爆炸问题。基于该模型,提出一种生成算法,通过对网络粗糙攻击路径的定义,给出挖掘主机结点间潜在的攻击关系算法。经过子网扩展后,利用蚁群算法找出k条最优攻击路径,通过对粗糙攻击路径和精确攻击路径的综合评价,给出网络危险性定量评估方法。     

基于可能图的攻击意图检测方法

攻击图模型是网络风险评估的主要技术之一,其通过攻击步骤之间的因果关系来描述攻击者从初始状态到目标状态的攻击过程,分析的整个过程也是以某种形式化方式表述的图数据为基础的,但分析时很少考虑网络链路、网络拥塞、入侵报警等不确定性。结合不确定图的概念将攻击图扩展为可能攻击图(PAG),给出了可能攻击图的构建方法,同时基于可达概率提出了最大可达概率求解算法和最大攻击子图生成及最大可能攻击路径选取算法。实验结果表明,本文所提方法能够在可接受的时间内生成可能攻击图,并能够有效地推测出攻击意图,为作为网络管理员的管理方提供决策依据。     

攻击图的两种形式化分析

攻击图是一种基于模型的网络脆弱性分析技术,可以自动分析目标网络内脆弱性之间的关系和由此产生的潜在威胁.攻击图主要有状态攻击图和属性攻击图两类.前者由于存在状态爆炸问题不适应于大规模网络,目前主要的研究大多是基于后者.基于属性攻击图研究了含圈攻击路径问题和最优弥补集问题.针对含圈攻击路径问题,定义了反映真实攻击想定的n-有效攻击路径,提出了一种计算关键属性集所有n-有效攻击路径的迭代算法;针对最优弥补集问题,在定义了所有的风险源为属性攻击图的初始属性的基础上,将该问题转化为带权重的集合覆盖问题,从而归结为NP完全性问题,提出了可应用于大规模攻击图的具有多项式时间复杂度的近似算法.     

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...     

一种面向攻击图的即时验证方法

攻击图将原本孤立的攻击行为关联起来,描述潜在攻击路径,是一种网络脆弱性分析技术.现有方法通常从攻击目标节点开始进行反向搜索,找出所有可能的攻击路径,从而对网络进行安全分析.本文在攻击图的基础上,提出了一种基于正向搜索的即时验证方法.该方法快速搜索网络中的一条完整攻击路径,通常只需构造网络系统的部分状态空间,从而减轻了内存不足和状态爆炸等问题,可作为已有方法的补充.实验表明本文方法具备良好的性能和可扩展性.     

基于脆弱性关联模型的网络威胁分析

为了解决网络脆弱性建模存在的问题以及威胁评估方法中的不足,结合面向对象技术提出了基于扩展时间Petri网的脆弱性关联模型,通过定义攻击复杂度和危害度因素以及各评估指标的量化方法,给出了脆弱性关联模型的生成算法。结合网络威胁度的计算公式,运用改进的Dijkstra算法给出了无目标导向的网络威胁量化分析方法。该模型能够有效缩减状态空间的规模,适合对复杂网络攻击建模。实验证明了脆弱性关联模型的正确性及其优越的描述性能,基于该模型的威胁分析方法也更为合理、有效。     

基于深度强化学习的节能工艺路线发现方法

由于传统基于固定加工环境的工艺路线制定规则,无法快速响应加工环境的动态变化制定节能工艺路线。因此提出了基于深度Q网络(deep Q network,DQN)的节能工艺路线发现方法。基于马尔可夫决策过程,定义状态向量、动作空间、奖励函数,建立节能工艺路线模型,并将加工环境动态变化的节能工艺路线规划问题,转化为DQN智能体决策问题,利用决策经验的可复用性和可扩展性,进行求解,同时为了提高DQN的收敛速度和解的质量,提出了基于S函数探索机制和加权经验池,并使用了双Q网络。仿真结果表明,相比较改进前,改进后的算法在动态加工环境中能够更快更好地发现节能工艺路线;与遗传算法、模拟退火算法以及粒子群算法相比,改进后的算法不仅能够以最快地速度发现节能工艺路线,而且能得到相同甚至更高精度的解。     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。     

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。     

基于人工蜂群算法的计算机网络DDoS攻击检测方法

计算机网络在DDoS入侵下容易出现停止服务、网络崩溃,为了提高网络安全性,提出基于人工蜂群算法的计算机网络DDoS攻击检测方法。根据特征样本之间的相关性构建计算机网络DDoS攻击的自适应的入侵检测信息分析模型,根据网络数据流与潜在空间之间的映射关系,结合测试样本和学习样本之间特征差异性进行DDoS攻击数据特征提取,在基站上设置入侵检测数据处理终端,采用人工蜂群算法实现对计算机网络攻击检测的个体最优值和全局最优值寻优,根据人工蜂群的动态寻优和组合优化结果,实现对组合网络流量数据间的攻击信息特征提取和聚类分析,解决计算机网络DDoS攻击检测过程中的连续多变量优化问题。仿真测试结果表明,采用该方法进行计算机网络DDoS攻击检测的寻优能力较好,精度和效率高于传统方法。     

动态攻击网络演化分析模型*

将基于攻击图的脆弱性评估技术和动态网络演化分析相结合,提出了一种动态攻击网络演化与分析模型。该模型首先借鉴演变图的思想将攻击图拓展为随时间域和空间域同时变化的演变攻击图,在子图相似度定义的基础上构建攻击演化模式,分析模式内暂态变化的同时结合时序数据分析模式间的连接变化,以攻击演变挖掘算法为核心的模型应用分析过程可以确定整个过程中攻击模式的数量,明晰每个模式的典型攻击结构,实例证明本文提出的模型和方法可以有效地模拟攻击发生的过程,当需要防御手段进行干预时,可有针对性的选择危害大的阶段或者节点来抑制攻击过程的发生