基于攻击图的网络安全度量研究

随着现代社会对网络系统依赖程度的日益增强,网络安全问题受到普遍关注。网络安全度量是指在理解网络环境的基础之上,建立合适指标体系和度量方法,评估网络的安全性。本文采用攻击图这种网络脆弱性分析技术,在对目标网络和攻击者建模的基础之上,根据两者之间的相互关系生成攻击图模型,分析不同的攻击路径。借鉴CVSS对单一漏洞的量化指标,以及节点间概率转换关系,提出攻击伸缩性机理。结合CVSS指标和攻击图,计算攻击伸缩性数值,并以此作为网络安全度量的方法,最后总结了当前网络安全度量的发展现状以及面临的挑战。     

基于攻击图节点概率的网络安全度量方法

为了保护网络中关键信息资产, 评估分析网络的整体安全性, 提出了一种基于攻击图节点概率的网络安全度量方法。该方法改进了原子攻击节点自身概率的计算模型, 引入累积可达概率, 在此基础上, 研究了网络安全风险评估模型。实验结果表明, 所提评估方法能够准确地评估目标状态的安全级别和网络的整体风险。     

两种网络环境中权限提升攻击分析与对比

为了分析分离映射网络对权限提升攻击的缓解作用,提出了一种基于损失期望的攻击图建模评估方法.首先根据网络状态和脆弱性信息确定属性节点和原子攻击节点,生成攻击图,然后根据攻击者选取的攻击序列计算其对目标网络造成损失的期望值.基于该方法对两种网络环境中权限提升攻击情况进行了建模分析对比,结果表明分离映射网络对权限提升攻击起到了良好的缓解作用,较传统网络具有明显的安全优势.     

基于攻击图的网络脆弱性量化评估研究

目前,网络脆弱性量化评估面临的主要挑战之一是识别网络中存在的脆弱性和它们之间的相互关系以及由此产生的潜在威胁,本文提出了一种基于属性攻击图的网络脆弱性量化评估方法。首先对属性攻击图和有效攻击路径进行了形式化定义,在此基础上提出了采用"最大可达概率"指标来度量目标网络中关键属性集合的脆弱性,并设计了最大可达概率计算算法,该算法解决了属性攻击图的含圈路径问题;为解决实际评估中原始数据缺失的问题,提出了"可信度"的概念,它能有效反映缺失数据对评估结果的影响。     

基于吸收Markov链的网络入侵路径分析方法

从攻击者角度对网络进行入侵路径分析对于指导网络安全防御具有重要意义。针对现有的基于吸收Markov链的分析方法中存在的对状态转移情形考虑不全面的问题和状态转移概率计算不合理的问题,提出了一种基于吸收Markov链的入侵路径分析方法。该方法在生成攻击图的基础上,根据攻击图中实现状态转移所利用的漏洞的可利用性得分,充分考虑了非吸收节点状态转移失败的情况,提出了一种新的状态转移概率计算方法,将攻击图映射到吸收Markov链模型;利用吸收Markov链的状态转移概率矩阵的性质,计算入侵路径中节点的威胁度排序和入侵路径长度的期望值。实验结果表明,该方法能够有效计算节点威胁度排序和路径长度期望;通过对比分析,该方法的计算结果相比现有方法更符合网络攻防的实际情况。     

基于BNAG模型的脆弱性评估算法

为准确评估计算机网络的脆弱性,结合贝叶斯网络与攻击图提出一种新的评估算法。构建攻击图模型RSAG,在消除攻击图中环路的基础上,将模型转换成贝叶斯网络攻击图模型BNAG,引入节点攻击难度和节点状态变迁度量指标计算节点可达概率。实例分析结果表明,该算法对网络脆弱性的评估结果真实有效,能够体现每个节点被攻击的差异性,并且对于混合结构攻击图的计算量较少,可准确凸显混乱关系下漏洞的危害程度。     

基于贝叶斯攻击图的最优安全防护策略选择模型

目前基于攻击图的网络安全主动防御技术在计算最优防护策略时,很少考虑网络攻击中存在的不确定性因素。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的最优防护策略选择（Optimal Hardening Measures Selection based on Bayesian Attack Graphs,HMSBAG）模型。该模型通过漏洞利用成功概率和攻击成功概率描述攻击行为的不确定性;结合贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,进而评估当前网络风险;构建防护成本和攻击收益的经济学指标及指标量化方法,运用成本-收益分析方法,提出了基于粒子群的最优安全防护策略选择算法。实验验证了该模型在防护策略决策方面的可行性和有效性,有效降低网络安全风险。     

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。     

面向网络协同防御的动态风险评估模型

为了给协同防御场景下方案的自动生成提供决策依据,文章设计了一个分层风险评估模型。通过属性攻击图表示网络中的脆弱性,搜索攻击图中所有潜在攻击路径,计算每条路径被攻击者利用的概率和目标节点的全局概率。使用AHP层次分析法计算整个网络的层次风险。为解决协同防御中方案生成的两个重要问题--“什么时候响应”和“采取什么措施响应”--提供可靠的决策依据。     

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.     

基于改进蚁群算法的防护策略选择模型

网络攻击的多步性增加了预测攻击路径的难度,难以对攻击提供有效的安全防护,而传统的解决方案需要花费较高的成本来修复大量的网络漏洞。针对上述问题,对网络攻击的防护问题展开研究,提出一种基于改进蚁群算法的防护策略选择模型（Hardening Measures Selection Mode based on an Improved Ant?Colony?Optimization,HMSMIACO）。该模型由三部分组成：在现有攻击图的基础上,运用能够描述多步原子攻击间因果关系的贝叶斯信念网络构建用于评估网络安全风险的概率攻击图;结合防护成本与收益的量化指标,提出一种能够模拟攻击者决策过程的路径预测算法;鉴于防护策略选择问题是一个NP-hard问题,选择适用于中等规模网络环境的一种改进蚁群算法求解该问题,并获得该网络环境下近似最优的防护策略集。最后,通过实验说明了HMSMIACO在降低网络安全风险问题上的可行性与有效性。     

A Network Security Risk Assessment Method Based on a B_NAG Model

Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship.     

基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价

研究计算机网络安全领域的网络脆弱性评价,提出一种基于攻击图和安全度量的网络脆弱性评价方法。该方法对可能存在的网络攻击行为建模并构造攻击图,并以此为分析模型,借助风险评估技术确定安全度量的指标和计算方法,实现对网络脆弱性的评价。     

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.     

基于攻击距离的攻击图优化方法

传统网络攻击图的生成随着网络规模扩大存在状态爆炸问题,网络安全管理员往往拿着冗余的攻击图不知所措。为了消除攻击图中不必要的攻击路径,保留下最优的攻击路径以供管理员防御参考,本文利用攻击距离对复杂的攻击图进行了优化。实验结果表明,利用此方法优化后的攻击图保留了最有可能的攻击路径,降低了攻击图的规模,随着网络规模的扩大,效果也越来越明显。