基于攻击目的的软件攻击分类方法研究

针对目前软件攻击方法复杂多变、层出不穷,软件攻击分类散乱、不成体系的问题,通过研究和分析软件攻击方法,提出基于攻击目的的软件攻击分类框架,并对其进行评价,力图为解决软件攻击分类这一科学问题提供思路,为建立攻击知识模型奠定基础,并为以安全检测或安全性评测为目的的研究人员提供清晰的攻击思路,为构建用于安全保护的软件攻击体系打下理论基础。     

基于多维角度的攻击分类方法*

提出了一种新的基于多维角度的攻击分类方法,给出分类的标准和结果.通过对诸多攻击样例的分类来验证所给的攻击分类方法,并对此攻击分类的方法作了客观的分析评价.     

基于效果的网络攻击分类方法

对现有的常用攻击分类方法进行了综合分析。针对安全设备和重要主机抗攻击测试的要求,提出了一种基于效果的攻击分类方法。该种面向抗攻击测试的攻击分类方式既着眼于攻击对安全设备的作用效果,同时又体现了攻击本身的特征,从而将抗攻击测试建立在用户选择的基础之上,使针对目标设备的抗攻击能力的测试具有了针对性。     

基于梯度结构的图神经网络对抗攻击

图神经网络在半监督节点分类任务中取得了显著的性能. 研究表明, 图神经网络容易受到干扰, 因此目前已有研究涉及图神经网络的对抗鲁棒性. 然而, 基于梯度的攻击不能保证最优的扰动. 提出了一种基于梯度和结构的对抗性攻击方法, 增强了基于梯度的扰动. 该方法首先利用训练损失的一阶优化生成候选扰动集, 然后对候选集进行相似性评估, 根据评估结果排序并选择固定预算的修改以实现攻击. 通过在5个数据集上进行半监督节点分类任务来评估所提出的攻击方法. 实验结果表明, 在仅执行少量扰动的情况下, 节点分类精度显著下降, 明显优于现有攻击方法.     

Client Puzzle协议综述

该文首先综述了现有的被动式 CPP 协议的理论和在防御资源耗尽型 Dos 攻击中的应用,在此基础上,结合分类服务的基本思想,在应用层提出了一个防御资源耗尽型 DoS 攻击的基于主动式 CPP 协议的 HTTP 请求分类服务系统模型(CPPWQ)。     

攻击技术分类研究

以系统化构建一个为入侵检测与防御提供知识基础的攻击知识库为目标,从攻击者角度出发对攻击技术进行了分类研究,提出了一种符合分类标准的攻击技术分类层次结构,并概述了每种不同的攻击技术。     

基于阶段特性的APT攻击行为分类与评估方法

APT攻击行为的复杂多样性增加了攻击检测的难度,这也正是当前APT攻击研究的难点之一。基于现有研究,提出基于阶段特性的APT攻击行为分类与评估方法。通过学习理解APT攻击的概念,对APT攻击的阶段特征进行总结;以各攻击阶段的目的为依据,对APT攻击行为进行细粒度划分,形成APT攻击行为分类框架;基于各类攻击行为的特点,提取影响APT攻击性能的关键因素,设计相应的量化评估方法,为攻击行为的选取与检测提供指导。通过对实验结果进行分析,所提方法能够真实地反映攻击的实际情况,具有较好的有效性和准确性。     

层次化的主机抗DoS攻击能力测试方法

在基于协议的DoS攻击分类方法完备性分析和针对主机的DoS攻击效果层次性分析的基础上,建立了TCP/IP协议层次与常用DoS攻击方法及其对主机影响的指标集的层次性对应关系,提出了针对重要主机的层次化抗DoS攻击能力综合测试方法及其流程,并结合实例说明了层次化主机抗DoS攻击能力测试的完备性及其有效性.     

对抗攻击威胁基于卷积神经网络的网络流量分类

深度学习算法被广泛地应用于网络流量分类,具有较好的分类效果,应用卷积神经网络不仅能大幅提高网络流量分类的准确性,还能简化其分类过程.然而,神经网络面临着对抗攻击等安全威胁,这些安全威胁对基于神经网络的网络流量分类的影响有待进一步的研究和验证.文中提出了基于卷积神经网络的网络流量分类的对抗攻击方法,通过对由网络流量转换成的深度学习输入图像添加人眼难以识别的扰动,使得卷积神经网络对网络流量产生错误的分类.同时,针对这种攻击方法,文中也提出了基于混合对抗训练的防御措施,将对抗攻击形成的对抗流量样本和原始流量样本混合训练以增强分类模型的鲁棒性.文中采用公开数据集进行实验,实验结果表明,所提对抗攻击方法能导致基于卷积神经网络的网络流量分类方法的准确率急剧下降,通过混合对抗训练则能够有效地抵御对抗攻击,从而提高模型的鲁棒性.     

Client Puzzle协议在防御资源耗尽型DoS攻击中的应用

文章在研究现有的被动式Client Puzzle协议(CPP)对防御资源耗尽型DoS攻击的基础上,结合分类服务的基本思想,在应用层提出了一个基于主动式CPP协议的HTTP请求分类服务系统模型(CPPWQ)。在对模型的分析和设计基础上,给出了它的一个实现原型,并在局域网条件下对原型系统的性能进行了测试和分析,验证了模型在防御资源耗尽型DoS攻击中的应用效果。