网络安全态势感知研究现状与发展趋势

随着互联网技术的飞速发展,网络空间中网络安全事件频发,影响巨大,全球各国都将网络安全态势感知(network security situation awareness,简称NSSA)视作网络安全战略布局的关键.文章从三个方面对其进行论述:①结合传统态势感知逻辑模型,阐述网络安全态势感知的相关概念;②从网络安全态势要素提取、态势理解、态势预测等几个层面,对网络安全态势感知关键技术进行介绍、分析和对比;③对网络安全态势感知的发展趋势和未来的研究方向进行探讨.     

网络安全态势感知综述

网络安全事关国家安全和经济社会稳定,网络安全态势感知作为一种高效智能的新时代网络安全防护体系,正在得到中外学者的高度关注和广泛研究。从态势感知的发展历程和相关概念出发,对网络安全态势感知的现有研究进行了梳理与对比,根据一种基于数据融合的网络安全态势感知框架,总结分析了网络安全态势提取、网络安全态势评估、网络安全态势预测3个层面的主要技术优缺点,并据此对其未来发展方向进行了分析与展望。     

基于多源融合的网络安全态势感知模型

为解决多阶段网络安全态势感知的多源融合与态势评估问题,建立了基于多源融合的网络安全态势感知模型。以模型为指导,利用粒子群算法实现D-S证据融合中的权值寻优,降低融合的不确定性。结合对威胁因子和威胁等级函数关系的推演,提出了面向攻击轨迹的层次化态势评估方法,实现攻击阶段、攻击轨迹和网络3个层次的威胁评估。仿真实验表明,提出的模型和方法是有效的和准确的,能够感知网络安全态势动态演化情况,为监控和管理网络提供了新的方法和手段。     

网络安全态势感知中数据融合算法应用综述

网络安全态势感知研究中,目前亟需解决的一个重要问题是如何更好地整合和关联来自多个网络安全设备的安全数据,并通过综合分析网络攻击的类型和感知其他事件,可以确定攻击的性质和可能造成的影响,及时报警和预警。数据融合技术是网络安全态势感知的重要技术基础。本文对近几年常用的数据融合算法进行综述。研究结果表明,目前的技术焦点呈现多样性,但在态势评估及预测方面仍有改进的空间。     

基于网络服务状态分析的安全态势定量感知方法

针对网络安全状况量化分析难的现状,运用博弈论开展基于影响模型的网络安全态势定量感知方法研究.该方法将网络服务状态作为基本态势要素,综合考虑网络系统中存在的攻防行为,建立了网络安全态势博弈模型,并对状态空间、策略集和效用函数等模型参数给出了明确定义,经仿真实验找到该模型的Nash均衡解,在均衡局势下攻防双方达到收益平衡,完成了对网络安全态势的定量刻画.研究表明,该方法无需考虑攻击行为细节,具有效率高、实时性较强等特点,全面完成了对网络安全态势的量化分析,为安全管理员正确决策提供支持.     

基于多源多层次信息融合的网络安全态势感知方法

针对网络安全态势感知范围局限、信息来源单一及准确性偏差较大的问题,提出了一个全方位整体上感知网络安全态势框架.充分考虑多信息源和多层次信息融合,从3个维度上动态生成网络当前安全状况,准确地反映网络当前安全态势,易于逆向查找异常组件.提出"3σ法则"离散化连续型随机变量方法,对建立适合处理非确定性信息融合的贝叶斯网模型有重要的理论与实践指导意义.最后,利用网络实例数据,对该模型和算法进行了验证,结果表明了该方法的正确性.     

三维可视化安全态势感知技术研究

网络态势可视化技术作为一项新技术,是网络安全态势感知与可视化技术的结合,将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户,并借助于人在图形图像方面强大的处理能力,实现对网络异常行为的分析和检测。同时还选择安全态势可视化中的一种视图,开展了三维可视化技术的研究,介绍该软件的设计开发流程,并基于OpenGl开发平台对其进行了编码实现。     

基于PSO-TSA模型的网络安全态势要素识别研究

针对网络安全态势感知技术中态势要素提取的质量与效率较低的问题,提出了融合粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）和模拟退火（Simulated Annealing,SA）的态势要素识别模型PSO-TSA.在位置更新模块,利用Metropolis准则对PSO算法中的个体极值和全局极值进行退火优化,增加粒子的选择性,提高态势要素提取质量.在参数优化模块,利用Metropolis准则优化PSO算法中的参数,并对参数优化过程和粒子适应度同时进行评价,避免算法陷入局部最优,提高态势要素识别效率.按照目前网络状态的实际需求,选择了37个网络安全数据字段,搭建了小型网络环境,以获取更加真实的网络安全数据集SDS-W.在开放网络安全数据集和获取的SDS-W数据集上分别进行态势要素识别实验,实验证明,PSO-TSA在时间成本保持不变甚至更少的基础上,态势要素识别的精确度平均提升了5%~7%.     

网络安全态势感知技术现状研究

随着信息技术的不断发展,网络的不安全因素也随之增加。虽然传统的安全设备和安全检测方法得到了广泛的应用。但都没有从宏观的角度为网络管理员提供清晰的网络安全状态信息。网络安全态势感知作为网络安全技术的重要组成部分,对于最终的决策制定起着关键作用。本文探讨了现有网络安全态势感知研究的框架和思路,并总结了现有研究存在的问题与不足。     

基于移动Agent的网络安全态势感知模型

本文针对现有框架模型存在数据源单一或多源同质、响应延迟大、自我保护性差、稳定性和容错能力差等缺点,借助移动Agent的优点,提出一种网络安全态势感知系统框架模型,该框架结构自下而上依次分为信息获取层、数据预处理层、态势决策层,建立了一个系统化、动态化、分布式、自适应的网络安全态势框架结构,利用PEPA形式化建模语言对框架模型进行分析,验证了框架模型的合理性。     

基于信息融合的网络安全态势感知模型

在分析已有的安全态势评估和预测方法的基础上,提出了基于信息融合的网络安全态势感知模型.该模型采用D-S证据理论对多源网络安全数据进行融合,计算漏洞、服务、主机、网络的安全态势值.同时根据历史安全态势评估结果,利用支持向量回归理论对未来态势进行预测.相比已有的安全态势评估和预测方法,该模型的结构更加完整,结果更为准确有效.     

基于BP神经网络的网络安全态势评估研究

随着网络攻击行为事件的频繁发生,互联网安全受到了人们的持续关注,人们对于网络安全日益重视。网络安全态势感知评估模型可以提升评估网络安全性能,并提升网络安全预警精确性。通过分析当前网络安全情况,设计了攻击指标因子来全面的反应网络攻击行为。此外了更好地解决收敛速度较低,训练效率差等问题,应用遗传算法来优化BP神经网络训练过程权值,提升了训练效率,并基于优化后的BP神经网络构建了网络态势评估模型指标体系,实时统计监控分析网络安全状态。实验结果表明文章提出的基于BP神经网络安全态势评估模型中具备较好的训练集以及收敛速度,评估效率也更符合预期值。     

网络安全态势感知中的威胁情报技术

2016年,习近平总书记在全国网信工作座谈会上作出重要指示:要加强大数据挖掘分析,更好感知网络安全态势,做好风险防范.为应对网络安全面临的严峻挑战,很多大型行业及企业响应国家政策号召,积极倡导、建设和应用态势感知系统.网络安全态势感知是保障网络安全的有效手段,利用态势感知发现潜在威胁、做出响应已经成为网络安全的研究重点...     

基于抗体浓度的网络安全态势感知模型

提出了一个基于抗体浓度的网络安全态势实时定量感知模型.给出了模型中抗原、抗体、抗体浓度等概念的定义及其形式化表示,论述了模型的体系架构和工作原理,并与相关技术进行了综合对比.理论分析和实验结果表明该模型是有效的,且具有实时性好、自适应能力强等优点,为实时、定量感知计算机网络与信息系统的安全风险提供了一种新思路.     

面向流域防洪安全的态势图谱构建及可视化方法

为充分利用防洪安全领域积累的监测数据,准确理解防洪安全态势,形成科学的综合决策,通过融合态势感知相关理论,提出面向流域防洪安全的态势图谱构建及可视化方法。从时空对象的特征、关系和行为入手,结合态势理论本体方法,针对流域防洪安全问题,厘清了相关的态势感知概念,构建了防洪态势指标体系,提出了态势图谱建模及可视化方法,并介绍了该理论在丹江口库区的应用,对态势感知理论在防洪安全等领域的应用具有借鉴意义。     

网络安全态势感知框架及随机森林评估模型

针对传统网络安全态势感知评估过多依赖专家经验的问题,提出一种基于随机森林的多层次网络安全态势感知(Cyber Security Situational Awareness,CSSA)框架评估模型.首先将CSSA的过程与安全数据生命周期进行对齐,并分析CSSA的需求,提出CSSA多层次分析框架,然后采用随机森林算法,构建CSSA评估模型,该模型基于多个分类器组合的思想,由决策树构成,每棵树依赖于独立样本,以及森林中所有树的随机向量分布相同的值.在进行分类时,每棵树投票并返回票数最多的类,这使得网络安全态势评估更为客观和准确.实验表明,与贝叶斯网络相比,此模型可以更快速、更准确地评估当前的网络安全情况.     

基于粒子群优化的网络安全态势要素获取

针对网络安全态势感知中态势要素获取困难问题,给出一种基于粒子群优化的网络安全态势要素获取模型.在获取模型中,引入模糊技术对输入的历史态势要素集进行模糊化预处理后,转化为模糊逻辑规则,映射到神经网络层与层之间,以提高神经网络的学习能力.利用粒子群优化算法优化神经网络的连接权以提高神经网络的学习精度和速度.仿真实验结果表明,该模型是一种有效可行的态势要素提取技术,并具有较好的泛化能力.     

云环境下Docker容器的安全态势分析与研究

Docker容器作为云计算的关键技术,具有虚拟化时间短、高效率、高利用率的优点。但是由于资源隔离等问题,导致其存在镜像、虚拟化和网络安全等风险。该文在分析其存在风险的基础上,提出了Docker容器的安全机制,并设计了安全态势感知架构,通过安全数据采集、预处理、监测,利用大数据、人工智能等技术对Docker容器内部及外部网络安全进行智能预测和感知,实现安全态势的自动化,最终构建一个云安全中心。     

基于海量异构数据的网络安全态势感知研究

阐述网络安全态势感知研究.通过数据挖掘技术中关联规则apriori对数据进行关联分析,通过源IP地址和目的IP地址关联来自不同设备的攻击类型、时间、端口,通过底层的网络设备采集的数据流提供的流量异常信息,发现网络安全威胁,给管理者提供更全面的参考.     

基于服务影响分析的网络安全态势定量感知方法

根据服务与配置间的资源依存关系,选取服务可用性与服务性能作为影响分析的重要指标,将网络服务运行状态抽象为安全态势基本要素.引入混合策略博弈刻画网络空间攻防双方的安全交互,建立网络攻防博弈形式化模型,并对模型中的策略空间、转移规则、效用函数等给出了明确定义.实验结果表明,该方法可定量刻画Nash均衡时博弈双方的收益情况,完成了网络安全态势的量化分析与自动生成,为安全管理员正确决策提供支持.采用服务影响分析方法屏蔽了系统配置及入侵行为细节,效率高、实时性强,有助于网络安全态势感知研究的发展.