网络服务系统可生存性分析与验证

为了分析采用冗余组件的网络服务系统的可生存性,建立了攻击、抵抗和恢复的过程模型,基于服务与组件的依赖关系提出了系统可生存性的量化评估方法.分析了不同组件的系统可生存性评估值的敏感参数及贪心策略下的恢复优先级,采用着色Petri网设计了仿真工具,并以一个IPTV网络服务系统为例,验证了攻击强度、攻击密度和恢复强度对系统可生存性的影响.该方法将可生存性系统的运作过程建模为多种因素并行作用下的动态过程,并利用仿真工具对系统的可生存性进行了验证,其验证结果为可生存系统设计及可生存性增强策略提供了依据.     

云计算系统认知生存模型及量化分析

从云计算演变而来的云安全已成为网络安全领域新的研究热点,而云安全中的可生存性研究尤为重要。首先分析了云计算系统可生存性的研究现状;然后基于认知计算技术提出云计算系统的认知生存性定义,讨论了云计算系统的认知生存能力;最后使用半马尔科夫性能进程代数（SM-PEPA）对认知生存模型建模,并对其进行了量化评估。仿真试验以认知生存指数作为评估指标,对生存性威胁的构成、抵抗攻击的能力、策略库的知识丰富度以及生存性威胁检测率等参数的取值结合实例模拟对云计算系统认知生存性的影响,通过求解模型的首次通过时间概率密度函数,验证模型对认知生存能力评估的合理性和有效性。     

无线传感器网络可生存性评估研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)由于其部署环境的特殊性,极易受到恶意攻击或发生故障,故对其可生存性量化评估的研究逐渐受到关注.本文提出了基于连续时间马尔可夫链的WSNs可生存性量化评估模型.该模型给出了遭受恶意节点攻击的WSNs状态转换过程,通过该模型实现了对网络的可靠性(考虑独立失效与相关失效)、可用性及生存性的定量分析.利用仿真实验对模型进行了验证.实验结果表明,所提出的模型能够有效评估WSNs的可生存性,并且可为今后设计高生存性的WSNs提供依据.     

基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

基于连续时间Markov的网络可生存性建模与量化

为了从故障恢复角度对网络可生存性进行全面有效的量化和分析,对网络可生存性建模和量化方法进行了研究。在给出Heegaard故障恢复模型及其状态转换过程的基础上,提出了一种改进的基于连续时间马尔可夫(CTMC)的网络故障恢复模型。改进的模型增加了故障状态模型,减少了故障恢复状态数。结合网络性能模型,提出了一种改进的基于CTMC的网络可生存性模型,模拟了网络故障后的生存状态转移过程。以丢包率作为量化指标,给出一种基于CTMC网络可生存性模型的网络可生存性量化方法,并简化可生存性计算过程。仿真结果表明,给出的建模与量化方法能够对网络可生存性进行更加全面、准确的量化。     

基于QoS关联分析的分布式系统可生存性评估

可生存性分析技术的研究成果中缺少对运行系统进行在线、实时评估的方法, 而分布式系统的规模逐渐增加使得传统的基于数学模型的方法无法应用. 该文首先分析了服务质量(QoS)是系统生存性能力的外在表现形式; 其次, 提出基于服务质量属性关联分析的分布式系统可生存性层次化评估模型; 再给出了QoS之间关联性的计算方法以及对关键属性及分布式系统可生存性的量化评估方法; 最后, 在实验环境中考察了3种关键服务的一周生存性评估情况, 以及攻击时系统可生存性的变化情况, 并与其他算法进行了对比分析.     

基于GSPN模型的Ad Hoc网络可生存性分析

Ad Hoc网络的可生存性分析方法主要集中在利用马尔可夫链,分析考虑故障的一跳路由可生存性或者不考虑故障的多跳路由可生存性.经过分析Ad Hoc网络在考虑故障情况下多跳路由的可生存性,提出了可以表示网络中任意两个节点之间动态数据传输关系,及网络受故障影响情况的广义随机Petri网(GSPN)模型.在此基础上,通过计算两个节点连通的概率,利用节点传输范围、节点平均邻居数目和故障频率这些参数,对网络的可生存性进行了分析,其分析结果对选取适当的节点传输范围或节点平均邻居数目有参考价值.     

基于不确定性信息的空战威胁评估方法

针对专家先验知识和空战态势信息的不确定性,以证据网络为基本框架,建立了基于敌我双方几何位置关系和运动状态的敌方战机威胁评估模型,首先给出了动态态势信息的信度等级转换及信度值的分配方法,然后针对专家不一致且带有不确定性的属性偏好提出了证据间权重优化方法,最后输入数据,通过网络推理实现敌机威胁等级评估。实例仿真表明,威胁评估模型在不确定性态势信息下能够合理估计敌方单机对已方单机的威胁,证实了模型和方法的有效性。     

一种Ad Hoc网络可生存性度量方法

网络可生存性是一种描述网络安全的有效工具,在网络体系结构设计和路由策略等领域得到了广泛的应用.对于Ad Hoc网络拓扑结构易变化的特点,以韧性度能很好刻画网络脆弱性为基础,提出了一种基于韧性度的Ad Hoc网络可生存性度量方法.该方法针对同一时刻有多种拓扑结构且每种拓扑结构以一定概率出现的AdHoc网络,应用韧性度函数...     

可生存系统认知性的评估方法

针对自主可识别性机制,基于最短K-路径算法,提出一种可生存系统认知性的评估机制.首先,建立了可生存系统认知性评估的框架结构,给出了认知状态转移矩阵和认知评估指标;然后,对可生存系统的认知生存能力进行量化建模;最后,对某网络安全态势感知系统,针对DoS攻击行为,进行了认知性能的仿真验证,结果表明,所提方法如实反映了系统在不同攻击参数下认知性的动态演化,分析了系统中存在的生存威胁,验证了所提方法的可行性.     

性能监测下的IP网络可生存性评估方法

对突发毁伤条件下的网络性能进行实时监测,获取其动态变化曲线;在此基础上,首先依据网络业务的服务质量( QoS)要求,科学设定性能参量的上、下QoS边界值;其次构建网络可生存性的评价指标体系,分析了评价指标与网络性能参量之间的映射关系,并给出指标量化算法;最后结合突发事件的威胁度,对网络总体可生存性进行综合评价,实例分析表明,评价指标的计算过程较好避免了人为主观因素的影响,其评估结果更为客观、有效。     

基于DBN的气化炉故障动态风险评估

气化炉是水煤浆气化系统的主要设备,为研究气化炉故障对气化系统的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络与风险矩阵相结合的动态风险评估方法。以气化炉故障为例,首先建立了气化炉的动态贝叶斯网络模型,结合模糊评价方法计算根节点事件的先验概率,引入动态贝叶斯网络推算其后验概率;随后,基于层次分析法和Borda的原理,建立气化炉故障的综合风险评估体系,并引入维修因素,预测维修后气化炉的风险趋势并绘制了动态风险矩阵。结果表明,引入维修因素后系统整体风险水平显著下降,证明了维修因素对系统的积极作用,保障了系统的生产能力。     

Survivability analysis of wireless Ad hoc network using stochastic reward nets

To provide services in presence of failures or attacks in a timely manner, the network survivability was analyzed. Based on stochastic Petri nets, we put forward an effective model for ad hoe network and adopt a two-phase approach consisting of the steady-state availability analysis and the system transient performance analysis, then provide a quantitative approach for analysis of the network survivability. The results show that the proposed model is useful for the design and evaluation of the wireless ad hoc network.     

移动Ad Hoc网络中端到端通信性能定量评估建模分析

AdHoc网络作为一种新兴的无线移动自组织网络技术受到重视,如何对AdHoc网络进行可靠性评估是当前的研究热点。根据网络可靠性定义,针对移动AdHoc网络端到端通信性能的定量评估,利用连续时间马尔可夫链和M／M／I／K排队模型,提出一个全面考虑网络故障、过载和终端移动特性的复合网络模型,并通过“异常后丢包数”（ELF）、“异常后故障的转换延迟”（EDF）,定量地给出AdHoc网络可靠性的评估结果。模拟实验结果表明该模型能够较为准确地对移动AdHoc网络端到端通信性能进行可靠性评估。