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。     

一种基于攻击图的5G网络安全风险评估方法

为解决5G网络的安全风险评估问题，提出基于攻击图的评估框架，包括攻击图构造和风险评估两部分。给出5G网络拓扑模型和攻击模版的通用定义，可以适应网络的不同部署方式，具有灵活性。将其作为攻击图生成算法的输入条件，设定攻击者初始位置后，采用广度优先算法构造属性攻击图。该攻击图生成算法可以减少图中节点数量，来限制图的规模，防止空间爆炸。在风险评估过程中，提出漏洞关联性评估思路，以单一评估CVSS 3.0版本为基础，引入漏洞间的关联概率，量化攻击行为间的相互影响。实验结果表明，该方法能有效地评估5G网络面临的安全威胁和风险等级，有助于部署合理的安全防护措施。     

配电自动化系统安全管理模型研究

针对目前配电自动化系统存在效率低、数据冗余、攻击预测能力有限等问题，提出了一种配电自动化系统安全管理模型。首先，建立配电自动化系统攻击量化模型，从而帮助配电自动化系统安全从业者及时发现系统防御薄弱组件。其次，提出了一种基于攻击树(AT)和通用漏洞评分系统(CVSS)的攻击概率量化算法。该算法减少了传统方法中攻击量化过程中主观因素的影响，提高了攻击预测的准确性。在仿真阶段，根据攻击者的行为以及实际系统各个组件的所有漏洞和可能的攻击状态，对基于AT模型建立的攻击路径图进行分析。分析结果表明，提出的模型计算概率高于Bayes方法概率4.02%～6.11%。仿真结果进一步验证了所提方法有助于安全从业者更加重视配电自动化系统危险组件的保护，为配电自动化系统安全防御措施的制定提供了一定参考。     

基于攻击识别的网络安全度量方法分析

现阶段，传统系统的安全评估主要是通过定性评估，其无法量化安全风险，而定量评估方式大多数存在评定不完善、鉴别精确率较低等问题。在网络安全领域中引入攻击识别技术，能够抵御网络犯罪和持续开展业务、应对风险和减少攻击威胁，并让企业网络在发生安全事件时可以有效响应并快速恢复。本文基于攻击识别技术，提出一种静态评估与动态评估相结合的网络安全度量方式，其中静态数据评定应用AHP层次分析法，融合通用性漏洞评分系统，得出系统漏洞得分及管理得分；动态评价应用Dw-K-means优化算法和XG Boost方法，能够大幅度改善攻击识别效果。综合静态评估与动态评估，得出网络系统整体的评价结果，并根据仿真实验数据，验证了网络信息安全衡量实体模型的有效性。     

基于贝叶斯攻击图的网络安全量化评估研究

针对攻击图在评估网络安全时节点关系复杂、存在含圈攻击路径、只能反映网络静态风险等问题, 将攻击图与贝叶斯理论结合, 提出贝叶斯攻击图的概念, 简化了攻击图并通过优化算法避免了含圈路径的产生; 通过引入攻击证据与CVSS评分系统, 提出了一种新的面向脆弱点的网络安全量化评估方法, 基于贝叶斯攻击图对网络整体及局部的安全状况进行实时动态评估。通过在实际网络中的实验验证了该方法的可行性及有效性, 与传统评估方法相比, 该方法能够动态地反映网络安全的态势变化情况。     

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。     

一种基于攻击图的漏洞风险评估方法

传统的安全漏洞评估方法只是孤立地对单个漏洞进行评估,评估结果不能反映出漏洞对整个网络的影响程度。针对这个问题,提出了一种新的漏洞风险评估方法。该方法根据攻击图中漏洞间的依赖关系与漏洞的CVSS评分,首先计算出漏洞被利用的可能性与被利用后对整个网络的危害程度,并在此基础上计算出漏洞具有的风险值。由该方法计算出的漏洞风险能够准确地反映出漏洞对整个网络的影响程度,并通过实验证明了该方法的准确性与有效性。     

收益与代价相结合的漏洞修复模型

漏洞修复是增强网络安全性的重要方法,选择性地修复网络中漏洞具有现实意义.提出一种收益与代价相结合的漏洞修复模型BCVRM.漏洞修复收益评价算法基于简化的攻击图生成算法,对比漏洞修复前后网络整体及相关各类型主机安全状态的提升,给出漏洞修复的总收益.漏洞修复代价评分系统基于CVSS对漏洞属性信息的描述,给出单个漏洞修复代价的评分规则,然后结合漏洞所属主机类型及漏洞分布情况给出网络漏洞修复代价.实例网络分析表明,该模型能够为网络管理人员提供一个切实可行的网络漏洞修复策略.     

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。     

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.     

面向漏洞生命周期的安全风险度量方法

为了反映信息系统安全漏洞的风险随时间动态变化的规律,构建基于吸收Markov链的漏洞生命周期模型,计算先验历史漏洞信息作为模型输入,构造漏洞生命周期的状态转移概率矩阵,在时间维度上利用矩阵对状态演化过程进行推导.借鉴通用漏洞评分标准分析漏洞威胁影响,给出安全漏洞的时间维度风险量化方法,并对漏洞生命周期各状态发生概率的演化规律进行总结和分析.最后以典型APT攻击场景中“WannaCry”勒索病毒的漏洞利用过程为例,验证了模型及方法的合理性和有效性.     

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。     

一种基于攻击图的安全威胁识别和分析方法

业务系统安全管理需要网络攻击图来评估系统整体安全性或态势,同时又需要对那些可能严重危害系统安全的脆弱性利用威胁进行重点分析和优先处置.现有安全威胁识别和分析方法无法兼顾这两个方面,也无法处理脆弱性利用威胁分析过程中的不确定性问题.作者提出了一种安全威胁识别和分析方法.利用颜色Petri网(CPN)定义网络攻击图,并给出了网络攻击图生成NAGG算法,根据攻击模型分析结果生成网络攻击图;给出了基于CPN仿真的网络攻击图分解NAGD算法,可一次性分解出各脆弱性利用威胁对应的子攻击图,所述子攻击图不存在循环路径且最长攻击路径不超过预设值.并给出了一种脆弱性利用威胁度评估VETE算法,将子攻击图转换为不确定性推理规则集,采用D-S证据推理计算各子攻击图所对应安全威胁的威胁度,以确定安全威胁处置优先级.最后以一个典型Web应用系统为例,验证了所述安全威胁识别和分析方法的有效性.     

Assessing vulnerability exploitability risk using software properties

Attacks on computer systems are now attracting increased attention. While the current trends in software vulnerability discovery indicate that the number of newly discovered vulnerabilities continues to be significant, the time between the public disclosure of vulnerabilities and the release of an automated exploit is shrinking. Thus, assessing the vulnerability exploitability risk is critical because this allows decision-makers to prioritize among vulnerabilities, allocate resources to patch and protect systems from these vulnerabilities, and choose between alternatives. Common vulnerability scoring system (CVSS) metrics have become the de facto standard for assessing the severity of vulnerabilities. However, the CVSS exploitability measures assign subjective values based on the views of experts. Two of the factors in CVSS, Access Vector and Authentication, are the same for almost all vulnerabilities. CVSS does not specify how the third factor, Access Complexity, is measured, and hence it is unknown whether it considers software properties as a factor. In this work, we introduce a novel measure, Structural Severity, which is based on software properties, namely attack entry points, vulnerability location, the presence of the dangerous system calls, and reachability analysis. These properties represent metrics that can be objectively derived from attack surface analysis, vulnerability analysis, and exploitation analysis. To illustrate the proposed approach, 25 reported vulnerabilities of Apache HTTP server and 86 reported vulnerabilities of Linux Kernel have been examined at the source code level. The results show that the proposed approach, which uses more detailed information, can objectively measure the risk of vulnerability exploitability and results can be different from the CVSS base scores.     

基于网络防御知识图谱的0day攻击路径预测方法

针对0day漏洞未知性造成的攻击检测难问题,提出了一种基于知识图谱的0day攻击路径预测方法.通过从现有关于网络安全领域本体的研究成果及网络安全数据库中抽取"攻击"相关的概念及实体,构建网络防御知识图谱,将威胁、脆弱性、资产等离散的安全数据提炼为互相关联的安全知识.在此基础上,依托知识图谱整合的知识,假设并约束0day...     

基于期望收益率攻击图的网络风险评估研究

随着互联网应用和服务越来越广泛,层出不穷的网络攻击活动导致信息系统的安全面临极大的风险挑战。攻击图作为基于模型的网络安全风险分析技术,有助于发现网络节点间的脆弱性和评估被攻击的危害程度,已被证实是发现和预防网络安全问题的有效方法。攻击图主要分为状态攻击图和属性攻击图,由于状态攻击图存在状态爆炸的问题,研究者大多偏向于基于属性攻击图的网络风险评估研究。针对现有的属性攻击图研究过度依赖网络节点本身脆弱性和原子攻击本质属性进行量化分析,忽略了理性攻击者通常以攻击利益最大化来选择具体的攻击路径,提出了基于期望收益率攻击图的网络风险评估框架和攻击收益率量化模型。所提网络风险评估框架以公开的漏洞资源库、漏洞挖掘系统发现的新漏洞以及与网络攻防相关的大数据为基础数据源,以开源大数据平台为分析工具,挖掘计算攻击成本和攻击收益相关要素;借用经济学中的有关成本、收益以及收益率等概念构建原子攻击期望收益率计算模型;通过构建目标网络的属性攻击图,计算攻击路径上的原子攻击期望收益率,生成所有可能攻击路径的期望收益率列表;以期望目标为出发点,依据特定的优化策略（回溯法、贪心算法、动态规划）展开搜索,得到最大收益率的完整攻击路径,为网络风险评估提供依据。仿真实验结果表明了所提期望收益率攻击图网络风险评估方法的有效性及合理性,能够为发现和预防网络安全问题提供支撑。