基于攻击图模型的多目标网络安全评估研究

为了增强网络的安全性,对网络进行安全评估,给出安全方案,提出了一种新型的基于攻击图模型的网络安全评估方法.利用攻击图模型,结合其马尔可夫链和贝叶斯网络的特性,提出了攻击可能性指标、攻击实现度指标、脆弱性程度指标和脆弱点关键度指标等4个网络安全评估的指标及其指标计算方法.并基于此,研究了一种安全评估的多目标优化方法模型.从而帮助网络安全管理员更有效地管理整个网络,提出安全增强建议.实验表明方法模型具有很好的扩展性和实用性.     

基于SAML的RFID跨域安全系统的研究

传统的RFID系统安全认证与授权通常假定所有的标签属于一个同域(单域)RFID系统,难以应用于跨越RFID系统应用中。提出一种基于安全声明标记语言(SAML)的多域安全认证与授权模型。该模型以EPC网络为基础,将RFID多域系统的安全性和保密机制分为三个概念性部分:RFID前端系统的安全性、RFID后端系统的安全性和RFID域间的系统安全,建立一个基于SAML的RFID系统跨域安全认证和授权方案,并对该方案进行了评估。该方案使得不同域RFID系统间用户可以方便地实现认证与授权。提出的模型和方案对跨越RFID系统安全建设具有重要的参考价值。     

一种新颖的自动化攻击图生成方法

攻击图在网络安全评估和防御方面,占有重要地位。通过对攻击图的分析,网络管理者可以预知网络脆弱程度,采取加强网络安全性的措施。基于原子域的攻击图生成算法,其在生成时间复杂度和扩展性方面具有实用性的优势;本文通过对网络评估系统的介绍,重点介绍基于原子域的攻击图生成系统在网络安全评估中的应用设计与实现,同时对基于原子域生成系统进行性能测试。     

智能电网的安全可控性

计算机与信息技术在电力系统中的广泛应用提高了电网的自动化、智能化水平,同时也将传统IT领域的众多安全隐患引入了电网。智能电网是社会域、信息域、物理域多域交互、渗透形成的大规模新型融合网络,其安全威胁具有多域渗透、跨域攻击的特点。文中描述了智能电网基本安全需求及其与传统IT安全需求的不同;分析了智能电网中多域渗透攻击并且对信息-物理安全威胁进行分类;基于分域防护、多域协同、边界防护的思想提出了智能电网多域协同安全防护模型。     

基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型

不同信任域发生跨域访问时需要评估不同域之间的信任关系，现有的信任评估关系仅针对终端设备，但在实际应用场景中，部分通信往往以域形式出现，并根据域整体的信任评估关系给予其访问权限。为高效安全地实现跨域访问，保证信任评估环境的可信度，引入域信任度的概念，将区块链与域信任度相结合，建立基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型。根据物联网跨域访问需求，构建物联网跨域信任评估模型系统架构和多域环境下的网络结构。在此基础上，提出多维度用户节点信任度及域信任度评估方法，设计基于区块链和域信任度的跨域访问合约，并对模型的信任度、安全性和区块链网络性能等进行实验分析和性能测试。实验结果表明，与BC-RBAC相比，该评估模型用户信任度评估更加细腻，能有效防止时间开关攻击，保证域信任度处于较稳定的水平，与EigenTrust、PeerTrust模型相比，恶意用户节点检测率提升了8%和12%，能在更短时间内检测出更多的恶意用户节点，可有效解决物联网跨域信任评估中的安全性问题。     

一种测量和评估网络安全性的方法

基于网络数据传输过程中的主动防御模型,提出了一种对网络数据传输过程中的安全性进行测量、量化和评估的方法.它利用主动防御模型中的诱骗数据报文,在对攻击进行诱骗的同时,根据网络状态参数对网络数据传输的安全性进行测量和评估.该方法为网络数据传输策略的制定和网络数据的安全传榆提供了有效的标准.     

基于间接信息流约束的访问控制模型

为解决跨域跨系统环境下的违规间接信息流问题,提出了一种联合访问控制模型.通过记录系统中的访问行为,构建跨系统的信息流图;在此基础上给出信息流图的安全性定理,定义系统的安全状态;通过制定安全规则,约束跨域跨系统环境中的访问行为.基于安全熵对模型的安全性进行分析和验证,验证结果表明了模型在间接信息流的安全防护能力方面优于传统模型.     

基于改进模糊C-均值聚类的DDoS攻击安全态势评估模型

新型网络环境下,传统的网络态势评估方法已经不能有效地评估分布式拒绝服务攻击DDoS的安全态势。提出了基于改进模糊C 均值FCM聚类的DDoS攻击的安全态势评估模型。该模型根据新老用户网络流IP地址状态变化和单双向网络流的融合特征,计算出网络系统各节点的风险指标,通过汇聚网络中各个节点的风险指标生成整个网络的安全态势信息,再用改进的模糊C-均值聚类算法将融合的安全态势信息分为五个安全等级,最后采用风险等级识别模型对整个网络的DDoS攻击安全态势进行定量评估。实验结果表明,该模型能够合理有效地评估DDoS攻击的安全态势,比现有的评估方法更准确灵活。     

基于攻击效果的WSN路由安全评估模型

为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的路由安全评估能力,提出了一种基于攻击效果的评估模型.根据路由攻击前后网络安全性能的变化,提出了"网络安全熵"的概念,选取并简化能客观真实地反映安全性的安全评估指标,分析了网络安全熵的计算方法.其次利用Monte Carlo方法进行统计,确定节点的安全度,对安全指标进行归一化处理,通过模型观察攻击效果,评估网络的安全性,并进行安全态势预测,从而提升了WSN网络安全评估的能力,且能够为制定反击敌方的恶意攻击的策略提供依据.经过应用实例的仿真计算与分析,表明该模型能够比较合理地评估网络安全.     

Ad Hoc网络中一种基于信任域值的IDS模型的设计

移动Ad Hoc网络由于具有开放媒质、动态拓扑和分布合作及能量受限等特点,特别容易受到攻击.在Ad Hoc网络中,每个节点充当路由器,寻找和保持到其他节点的路由.路由安全是保证Ad Hoc网络安全最重要的一环.本文采用决策支持系统中的信任机制将一种基于信任域值的IDS模型（IDS_trust）引入到Ad Hoc网络中,并提出了一种新的安全解决方案.     

基于信息融合的网络安全态势评估模型

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击评估不准确和网络安全态势评估不全面的问题,提出了一种基于信息融合的网络安全态势评估模型。首先,提出了以数据包信息为原始数据的DDoS攻击威胁评估方法,提高了评估的准确性;然后,对原有的通用弱点评价体系(CVSS)进行改进并对漏洞脆弱性进行评估,使得评估更加全面;其次,结合客观权重和主观权重,并以序列二次规划(SQP)算法对组合权重进行寻优,降低了融合的不确定性;最后,将三者进行融合得到网络的安全态势。通过搭建入侵检测平台,利用不同的规则库,针对相同DDoS 攻击的报警数会相差3 个数量级,与依赖报警数评估方法相比,以数据包信息评估DDoS 攻击的方法可得到准确的DDoS攻击威胁态势。仿真对比结果表明,提出的模型和方法能够提高评估结果准确度。     

多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法研究

针对传统的网络安全态势评估方法一直存在评估偏差较大的问题,为了准确分析网络安全状况,提出一种新的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估方法。首先根据多阶段大规模网络攻击下的网络安全多数据源的特点,建立基于信息融合的多阶段大规模网络攻击下的网络安全态势评估模型;然后对大规模网络攻击阶段进行识别,计算网络攻击成功的概率和网络攻击阶段的实现概率;最后利用CVSS中的3个评价指标对网络安全态势进行评估。实例分析证明,所提方法更加符合实际应用,评估结果准确且有效。     

基于链路性能分析的网络安全态势评估研究

针对网络安全态势评估的融合特性和现有层次化态势评估方法存在对未知攻击感知不足的问题,提出融合链路安全态势值来计算网络安全态势值的方法。借助网络性能分析的相关理论,提出了基于链路性能分析的网络安全态势评估模型。在态势值计算过程中,首先计算不同时段各链路的安全态势值,并把结果以矩阵形式表现出来;然后,将各链路安全态势值进行加权融合,得到不同时段的网络安全态势值,并以向量形式表示。实验结果证明,所提方法能够反映网络局部和整体的安全状况变化,并且对未知攻击具有良好的感知能力,给网络安全管理带来了方便。     

网络安全态势IAHP量化评估方法

从攻击和防御两个角度出发提出了一种基于IAHP的网络安全态势量化评估方法,建立了多层次多角度网络安全态势量化评估模型,并综合考虑攻击威胁和防御机制对服务、主机和网络的影响,给出了相应的量化计算方法,同时提出了一种一致性自动修正算法,判断修正不满足一致性要求的矩阵,获得满足实际需求的权值,并将其运用到所提出的评估模型中。实验结果表明,该方法能够有效地评估服务、主机和网络的安全态势。     

攻击图与HMM工业控制网络安全风险评估

为了准确评估工业控制系统的网络安全风险,实现工业控制系统的有效防御,提出攻击图与HMM的工业控制系统风险评估方法,根据攻击行为的变化描述网络安全状态。首先建立工业控制网络攻击图模型,将网络攻击转化为网络状态转换问题,引入网络节点关联性（NNC）,对工业控制网络节点关联性进行研究,进一步分析网络的安全风险。然后HMM建立网络观测与攻击状态之间的关系,引入CVSS评价系统对工业控制系统的安全状态进行评价。最后,以火电厂集中控制系统为实验背景,进行案例分析。分析结果表明,该方法能够较全面分析工业控制系统的安全隐患,为安全管理人员采取有效的防范措施提供依据。     

基于模糊层次法的改进型网络安全态势评估方法

为最大限度降低网络安全问题带来的损失,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)的改进型网络安全态势评估模型。鉴于未来的大规模网络环境,首先建立一套符合实际环境的,由指标层、准则层、决策层三层组成的态势指标体系;针对态势评估中的数据分布不确定性、模糊性对评估结果的影响,利用模糊C-均值(FCM)聚类和最佳聚类准则进行数据预处理,得到最佳聚类数和聚类中心;最终建立多因素二级评估模型得到态势评估向量。仿真结果表明,与目前的基于模糊层次法的态势评估方法相比,更好地考虑到某些权重小的因素,因而标准偏差更小,评估结果更加客观、准确。     

一个网络安全风险评估模型的研究与设计

风险评估是综合的网络安全体系的基础和关键.在传统的风险评估中,大粒度的评测结果不能给管理员提供切实有用的信息.对此,提出了基于漏洞扫描和攻击效果评测的安全评估模型,采用自下而上、先局部后整体的层次化评估策略,利用服务和主机自身的重要性因子加权,分别计算服务、主机以及整个网络系统的风险指数,进而分析整个系统的安全态势.仿真试验测试表明,该模型能够准确评估服务、主机和网络系统3个层次的安全态势,在一定程度上提高了评估结果的准确性和一致性.     

一种基于攻击树的4G网络安全风险评估方法

针对4G网络的安全风险评估问题,提出一种基于攻击树模型的评估方法,以分析网络的风险状况,评估系统的风险程度和安全等级。对4G网络的安全威胁进行分类,通过梳理攻击行为和分解攻击流程来构造攻击树模型,利用多属性理论赋予叶节点3个安全属性并通过等级评分进行量化,结合模糊层次分析法和模糊矩阵计算叶节点的风险概率,根据节点间的依赖关系得到根节点的风险概率,最终得到4G网络的安全风险等级。实验结果表明,该方法能够准确评估4G网络的风险因素,预测可能的攻击路径,为安全防护策略选择提供依据。     

基于支持向量机和自适应权重的网络安全态势评估模型

网络安全是近年来国内的重点研究领域,没有网络安全就没有国家安全.针对网络安全中数据源多样性、复杂性等特点,提出了一种基于支持向量机及自适应权重的网络安全态势评估模型.该模型由训练和预测模块组成,训练模块采用先验知识方法获取网络安全关注的重点数据,结合支持向量机和权重策略寻求评估模型.预测模块进行实时网络安全态势评估.通过实验过程和结果分析,表明该模型较好的支持小型网络安全态势的实时预测评估.