基于攻击图的网络安全性增强策略制定方法

为了提高网络的整体安全性,提出了一种基于全局攻击图的网络安全性增强策略的制定方法.该方法利用全局攻击图来计算各种网络状态的迁移概率.在此基础上,计算各种网络状态的安全损失和安全要素的关键度.最后,根据最大关键度优先的原则选择需要删除的安全要素.实例分析表明,应用该方法制定的增强策略能够提高网络的整体安全性,与传统方法相比,其可操作性更强.     

基于攻击图模型的网络安全评估研究

介绍了利用攻击图模型方法分析计算机网络攻击行为的基本原理,给出了攻击图生成算法。研究了利用攻击图对网络系统安全性进行风险分析的方法。通过一个虚拟的网络环境对攻击图生成算法和网络系统的安全性分析评估方法进行了验证。     

基于贝叶斯网络近似推理的网络脆弱性评估方法

针对大规模计算机网络的脆弱性评估,提出了一种基于贝叶斯网络近似推理的评估方法,对网络各组件和影响网络安全的因素进行建模,采用模型检测工具生成攻击状态转移图,描述网络脆弱性的利用过程,通过采用随机采样的方法对网络的攻击状态转移图进行近似推理,经过对采样样本的统计分析得到网络脆弱性评估的量化结果,为提升网络的安全性能提供理论依据.     

攻击图的网络威胁自动建模方法研究

为了增强网络的安全性,对网络整体进行威胁分析和评估应用,结合攻击图的特点,研究并提出了一种攻击图的网络威胁自动化建模方法。在攻击图生成之前,抽象出网络威胁数学模型,包括主机信息、拓扑信息、漏洞信息和攻击者信息四个组成部分。并针对所建的网络威胁模型提出自动建模方法和具体的自动化流程。基于此,结合攻击事件的Büchi模型和CTL描述,使用符号模型检验算法自动生成攻击图,为攻击图的应用奠定基础。     

基于贝叶斯网络的攻击图方法在网络安全评估中的应用

随着网络的发展,网络安全评估成为网络维护中不可或缺的组成部分,尽管攻击图、攻击树和其他技术已被广泛地用于预测所有漏洞,但仍然缺少一个有效的手段来量化地分析网络安全.介绍一个新方法构建一个带标记的攻击图,图中的每个节点都被标注了一个概率值用来说明该漏洞被成功利用的可能性,每条边都代表了漏洞间的关联.采用通用漏洞评分系统(CVSS)作为基础计算每个漏洞被利用的概率,采用贝叶斯网络计算累积的概率,并用一些典型场景评估了该方法的有效性和准确性.     

基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法研究

现有基于攻击图的入侵路径研究在计算状态转移概率时，缺乏对除基本网络环境信息以外因素的考虑，为了全面且合理地分析目标网络的安全性，提出了一种基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法。首先，在攻击图的基础上，提出了一种基于漏洞生命周期的状态转移概率归一化算法；其次，使用该算法将攻击图映射为吸收马尔可夫链，并给出其状态转移概率矩阵；最后，对状态转移概率矩阵进行计算，全面分析目标网络的节点威胁程度、攻击路径长度、预期影响。在实验网络环境中应用所提方法，结果表明，所提方法能够有效分析目标网络中的节点威胁程度、攻击路径长度以及漏洞生命周期对网络整体的预期影响，有助于安全研究人员更好地了解网络的安全状态。     

基于节点置信度的攻击图分析

网络攻击图是用数学方法对网络状态进行抽象得到的图结构。对网络攻击图的分析在入侵检测及网络攻击预警方面有着广泛的应用前景。在引入网络攻击图的概念和贝叶斯网的分析方法后,可对传统的攻击图生成和分析方法进行改进并得到基于节点置信度的攻击图生成和分析方法。该方法在进行网络入侵告警的同时,能够对未来的网络入侵概率和网络入侵方向进行预测,指导安全人员对网络入侵防御进行反应。     

一种基于攻击图模型的网络安全评估方法

随着网络的深入和快速发展,网络安全问题日益严峻,研究网络安全的评估方法,具有重要的现实意义。安全漏洞的大量存在是安全问题的总体形势趋于严峻的重要原因之一。详细介绍了攻击图建模方法,给出了攻击图自动生成算法,提出了一种利用数学模型分析攻击图,并对网络系统进行安全评估的方法,最后通过一个虚拟网络环境对网络安全评估方法进行了验证。该方法对攻击图的研究具有现实意义。     

基于专家知识的攻击图生成方法

由于网络规模的不断扩大,独立的漏洞分析已经不能满足安全防护需求。攻击图作为一个新的工具能够清晰表述网络结构,使网络安全人员分析漏洞的相互关联,从而更好地了解网络的漏洞并加以有效的补救,但是传统的攻击图生成方法生成的攻击图会随着网络规模的扩大而复杂度急剧上升。从安全管理者的角度可以采用一种新的生成方法来生成较为简洁的攻击图,这种方法从网络的关键节点出发生成攻击图,可以有效地减少攻击图的规模。     

一种适合于分级Ad Hoc网络的实时风险评估安全策略

为提高分级Ad Hoc网络面临入侵行为时的路由性能,提出一种基于风险评估的入侵响应决策模型.该模型通过自组织神经元映射手段将攻击行为聚类,实时量化攻击节点的风险程度,以评估当前攻击对网络的威胁程度,并结合节点状态等辅助信息预测攻击持续程度和规模,对攻击节点采取相应的决策响应措施.仿真结果表明,该方法能够实时量化网络面临...