攻击图和HMM结合的网络安全风险评估方法研究

为了解决传统网络安全风险评估不能有效评价网络安全风险动态变化的缺点,根据网络安全的特性,提出了攻击图和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的网络安全风险评估方法.采用攻击图生成网络攻击路径,从复杂度和防御能力等方面量化攻击威胁等级,利用隐马尔可夫模型计算攻击路径的攻击成功率,结合网络资产的重要程度确定网络安全风险值.通过实例分析表明,该方法能够提高网络安全风险评估的准确性,能够有效地对网络安全状况进行分析,具有较高的实用性.     

攻击图算法在入侵防御系统中的应用

 针对目前及时发现网络漏洞,增强网络安全十分困难等问题,提出了基于攻击图的入侵防御方法.该方法通过生成全局网络攻击图算法来建立网络初始攻击图,并调用攻击图优化算法来去除全局攻击图中不合理路径,达到简化攻击图目的.最后,通过计算攻击图各状态节点损失度算法来为管理人员提供优化网络安全策略的依据.实验证明,这种入侵防御方法合理有效,并具有简单易行等优点.     

基于有序搜索的攻击图生成算法

为了有效的生成攻击图并且限制攻击图的规模,提出基于有序搜索的攻击图生成方法.该方法采用估价函数作为网络状态节点拓展的依据,估价函数值越小,优先进行扩展.利用该方法降低网络攻击图的规模,减少系统生成攻击图时耗费的资源,生成的攻击图能够用于评估网络的安全性,能够给网络管理员提供有价值的信息用于管理网络,预防入侵.     

网络攻击图生成方法分析

网络攻击图已成为网络安全分析的重要工具.论文对网络攻击图生成方法进行深入剖析,得到网络攻击图生成方法的重要特征属性和通用功能的实现框架,并应用部分属性对网络攻击图生成方法分类,总结了当前网络攻击图生成方法存在的问题及进一步研究的方向.     

基于入侵检测的网络安全态势评估技术

网络安全态势感知可以对当前网络状态进行分析并对发展趋势进行预测.入侵检测系统作为态势感知中安全要素的来源,其准确性影响着网络安全的评估.攻击图可以筛选出关键节点并枚举可能的攻击路径,已成为风险评估的主要方法.因此将两者结合,提出了一种基于入侵检测的网络安全态势评估技术.首先对入侵检测系统的检测率进行了提升,然后利用攻击...     

基于入侵检测和攻击图的动态风险评估技术

入侵检测技术只能在网络受到攻击后才能发现攻击行为,是一种被动防御方法,对未知的攻击行为无法做出响应.攻击图在大多数情况下实现的是在一个固定的评估场景下进行静态的风险评估,而对于目前复杂多变的网络环境,静态评估已经不能满足当今状况下网络安全的需求.基于此将入侵检测和攻击图结合,提出了一种动态风险评估技术.首先对入侵检测系统(IDS)的检测率进行了提升,保证生成日志的准确性,然后结合攻击图中的拓扑和脆弱性信息,用隐马尔可夫模型(HMM)来进行网络安全评估,最后在实验部分表明了方法的准确性.     

基于多序列比对的网络攻击特征数据提取算法分析

网络安全是目前网络工作者研究的主要问题,随着计算机技术的不断发展,网络攻击方式层出不穷.攻击特征自动提取技术是目前网络安全研究的一种重要技术.该文以研究网络攻击特征数据提取算法为切入点,通过几种序列比对自动提取算法的分析,引入了一种改进算法,并对其进行应用.应用结果表明,该算法能有效地降低误报率,与其他算法相比有一定的应用价值.     

一种结构化的网络攻击建模方法

以传统的攻击树为研究对象,在对攻击节点进行重定义的基础上,将多阶段网络攻击与其所处的复杂网络环境相结合,给出了一种上下文敏感的结构化攻击建模方法,使之能够捕获网络漏洞和多阶段网络攻击的行为特征.实例分析表明,利用此方法构建的附带有多种评估参数的攻击树模型,能够有效地对系统进行脆弱性分析和攻击预警,具有较好的扩展性和实用性.     

基于流量攻击判定的网络安全评估模型

提出了一种基于流量攻击种类判定的网络安全评估模型.运用描述流量自相似性的Hurst参数建立模糊优先比相似选择法决策模型,通过同已知类型的攻击网络流量进行比较,判定未知的网络攻击类型.在此基础上,根据网络数据传输路径上路由器被攻击的次数、攻击属性以及攻击的破坏权值,对网络数据传输安全性进行真实有效的量化测量和评估.实验证明该方法不仅能准确判定未知网络攻击的类型,同时为网络数据传输策略的制定和网络数据传输的安全提供有效保障,为整个系统的决策和管理提供有力的依据.     

Web应用威胁建模与定量评估

为有效地对Web应用威胁进行评估,分析了Web应用威胁现状,定义了Web应用威胁模型,提出了一种利用攻击图对Web应用进行威胁建模和定量评估的方法。描述了攻击图建模过程,并给出其生成算法。研究了利用攻击图对Web威胁进行量化评估的分析方法。通过一个典型的Web应用网络环境,对攻击图生成算法和Web威胁评估方法进行了验证。对Web应用进行量化威胁评估的结果,有效揭示了web应用面临的各种可能的威胁隐患和攻击路径,对有效抵御风险具有重要的意义。     

工业控制系统上基于安全域的攻击图生成

将攻击图技术应用于工业控制系统(ICS),并基于工业控制系统网络结构特点,简化了攻击图的生成复杂度。该文将工业控制系统作为研究对象,下位机作为攻击目标,依据工业控制系统的层次化结构特点,提出了主机安全域和网络安全域的概念,对系统网络进行安全域划分实现攻击图的分布式生成,并依据划分结果使用攻击模式(remote/local)等要素来降低攻击图的生成复杂度。最后,通过搭建实验测试环境进行验证,实验结果表明本方法将会提高攻击图生成效率并简化攻击图规模。     

浅析网络攻击的方法

在网络技术飞速发展的时代,网络中的安全漏洞无处不在.即便旧的安全漏洞补上了,新的安全漏洞又将不断涌现.网络攻击正是利用这些存在的漏洞和安全缺陷对系统和资源进行攻击.我们每一个人都有可能面临着安全威胁,都有必要对网络安全有所了解,并能够处理一些安全方面的问题.本文主要介绍攻击者是如何找到你计算机并进行网络攻击,以及网络攻击的方法.     

基于攻击图的计算机网络攻击建模方法

随着网络大规模的发展,网络入侵技术也在不断的进步,网络攻击也变得日益复杂,计算机网络攻击建模能够有效的帮助人们对网络攻击的路径进行分析.通过对网络攻击图的建模算法进行研究,对网络攻击图的模型特征和关键技术、复杂性等特征进行探究,并综合的分析了网络攻击图在未来计算机网络发展中的应用.     

嵌入式网络攻击特征的有效识别方法研究

嵌入式网络的开放性和自组网性特点导致网络容易受到攻击,影响网络安全,且传统的攻击特征检测识别方法难以对其进行有效检测。提出一种基于攻击特征调频信号建模的嵌入式网络攻击识别方法。进行嵌入式网络攻击信号模型设计,采用线性调频信号检测方法实现对网络攻击特征的识别和检测,考虑时域和频域之间映射值,对攻击检测的虚警门限进行预估,实现网络攻击特征识别算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现对嵌入式网络攻击特征的识别,在低信噪比环境下提高对网络攻击特征的检测性能。准确检测概率较高。     

一种网络安全资源分配方法

为了提高网络安全投资决策的准确性,提出了一种网络安全资源分配模型.该模型将网络攻击事件划分为外部攻击和内部攻击两类,分析了网络脆弱性与安全资源分配之间的关系,给出了不同条件下的网络安全资源最优分配策略.仿真结果表明该模型符合网络的安全特点,可提高网络安全投资决策结果的准确性和实用性.     

基于TOPSIS的多维网络安全度量模型研究

为了能够较为全面地对网络安全进行度量,使用层次分析法将网络安全划分为3个维度,即环境安全、可靠性安全和漏洞安全3个维度,并选取逼近理想解排序法作为对网络安全度量指标进行综合评估的方法来消除层次分析法的主观性,以快速发现网络攻击并度量其风险.从3个维度出发,对网络安全进行划分,提取各个维度的度量指标,对其进行量化.在环境安全维度上,通过对网络中基础设施和基础数据的度量,得到网络的基础评估值;在可靠性安全维度上,将网络抽象为图,结合复杂网络和图论的理论知识,计算可靠性安全指标;在漏洞安全维度上,使用工具对网络中的漏洞进行扫描,对漏洞划分等级,计算漏洞相关度量值.实验结果表明,该模型在网络安全度量上有较好的准确性与实时性,这在网络安全维护的过程中,对网络中存在安全隐患的部分进行及时准确地定位并提高网络的安全性有重要意义.      

基于博弈模型的网络安全最优攻防决策方法

为了有效地实施网络安全风险管理,降低安全风险损失,该文基于博弈理论,通过分析攻击者和防御者的攻防交互,设计了一种网络安全最优攻防决策方法。该方法首先根据网络的拓扑信息、节点的可达关系和脆弱性信息,生成网络的状态攻防图,计算攻防图中各原子攻击成功的概率和危害指数,从而得出所有可能攻击路径的成功概率和危害指数,进一步计算不同网络安全状态下攻防双方采取不同攻防策略的效用矩阵。根据状态攻防图,基于非合作非零和博弈模型,提出了一种最优攻防决策算法,结合脆弱点的防控措施,生成了最优攻防策略。通过一个典型的网络实例分析了该方法在网络安全风险管理中的应用。实验结果表明:该方法能够有效地生成最优的攻防决策方案。     

基于渗透测试的网络安全漏洞实时侦测技术研究

传统网络安全漏洞侦测技术无法准确得到攻击注入点,和服务器交互频繁,导致侦测结果不可靠、效率低下。为此,提出一种新的基于渗透测试的网络安全漏洞实时侦测技术。设计了渗透测试下网络安全漏洞实时侦测系统,构建系统架构,在生成攻击图时,将网络当前节点漏洞看作单位编码,利用进化计算对不同漏洞属性权重进行调整,获取攻击图库。在设计攻击注入点分析模块时,利用广度优先爬取法,依据网页目录层次实现网络页面爬取;通过爬取过程获取网络全部页面攻击注入点,根据Bloom Filter对重复的URL进行去重处理。利用渗透测试实现攻击和分析模块设计,以此生成攻击图对注入点注入攻击;对攻击反馈进行研究,判断注入点是否存在网络安全漏洞。渗透测试时为了降低交互频率,通过探子请求技术完成探测,对是否进行进一步侦测进行判断。实验结果表明,所提技术侦测结果可靠,效率高。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

关于校园网络安全的可视化研究

计算机互联网技术的发展使网络深入到人们生活的方方面面,给人们的生活带来了诸多便利,此外,网络也给网络攻击和网络犯罪提供了可乘之机,攻击者可以通过各种各样的网络攻击来获取他人的隐私,利用网络来牟取非法利益。网络攻击随着近几年网络技术的快速发展变得越来越猖獗,其攻击的程度也越来越复杂。该文以电影《谍影重重5》FBI(联邦调查局)网站被入侵的可视化情节为例对校园网络安全的可视化进行了分析,并提出了关于校园网络安全以及完善异常行为的策略。