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        網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知體系初探

        2015-12-01 04:21:04李奎
        決策與信息 2015年36期
        關(guān)鍵詞:態(tài)勢網(wǎng)絡(luò)安全要素

        李奎

        宿遷高等師范學(xué)校 計算機(jī)應(yīng)用 江蘇宿遷 223800

        網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知體系初探

        李奎

        宿遷高等師范學(xué)校 計算機(jī)應(yīng)用 江蘇宿遷 223800

        隨著接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量的急劇增加,帶來了便利高效,節(jié)約了時間和成本,但是網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,風(fēng)險更加凸顯。為了保證信息安全,適應(yīng)更嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)安全管理,出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)。

        網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢;模型;感知

        引言

        目前應(yīng)用最為廣泛的IDS系統(tǒng)只是運用Agent獲取數(shù)據(jù)再經(jīng)過融合分析后檢測到相關(guān)攻擊行為,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)帶寬提高后,IDS很難檢測到攻擊內(nèi)容,同時誤報率也較高。而網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)綜合了多種技術(shù)更加突出了整體特征,如IDS,殺毒軟件以及防火墻等,對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實時檢測和快速預(yù)警。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知評估運行網(wǎng)絡(luò)的安全情況并且可以做出未來一段時間的變化趨勢,提高處理安全威脅的能力。

        1、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知概述

        1.1 網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知定義

        1988年,endsley率先提出針對航空領(lǐng)域人為因素的態(tài)勢感知的定義,態(tài)勢感知是指“在一定的時空范圍內(nèi),認(rèn)知、理解環(huán)境因素,并且對未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測”。直到1999年,bass等指出,“下一代網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)應(yīng)該融合從大量的異構(gòu)分布式網(wǎng)絡(luò)傳感器采集的數(shù)據(jù),實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)空間的態(tài)勢感知。常見的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢主要有安全態(tài)勢、拓?fù)鋺B(tài)勢和傳輸態(tài)勢等,但目前學(xué)者主要研究網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知的。

        1.2 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢概念

        所謂網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢就是對在多種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備處于工作狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)變化以及用戶的動作等安全態(tài)勢出現(xiàn)變化的狀態(tài)信息進(jìn)行理解,分析處理及評估,從而對發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢強(qiáng)調(diào)的是一個整體的概念,包含了當(dāng)前的狀態(tài),歷史的狀態(tài)和對未來的狀態(tài)預(yù)測。根據(jù)研究重點的不同,給出的概念也不盡一致。

        1.3 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知體系構(gòu)成

        (1)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的提取。要素的提取主要通過殺毒軟件、防火墻、入侵檢測系統(tǒng)、流量控制、日志審計等收集整理數(shù)據(jù)信息,經(jīng)篩選后提出特征信息。

        (2)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評估。根據(jù)選擇的指標(biāo)體系定性和定量分析,搜素其中的關(guān)系,得出安全態(tài)勢圖,找到薄弱環(huán)節(jié)并制定出解決方案。

        (3)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測。根據(jù)已有的安全態(tài)勢圖,分析原始的數(shù)據(jù)信息,預(yù)測未來一段時間的運行狀態(tài)和趨勢,給出預(yù)警方案,達(dá)到最終的網(wǎng)絡(luò)安全的目的。

        2、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素提取技術(shù)

        由于網(wǎng)絡(luò)的龐大、復(fù)雜以及動態(tài)的變化,要素的提取面臨很大的困難,根據(jù)要素信息來源的不同進(jìn)行分類提取,可以分為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)漏洞和網(wǎng)絡(luò)攻擊等,生成網(wǎng)路安全態(tài)勢感知指標(biāo)體系,并根據(jù)指標(biāo)體系來獲取網(wǎng)絡(luò)的信息可以有效的保證信息的全面性、準(zhǔn)確性和模型化。

        安全態(tài)勢要素提取技術(shù)是態(tài)勢感知的第一步,意義重大。TimBasst首先提出了多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知框架,進(jìn)行數(shù)據(jù)精煉、對象精煉以及態(tài)勢精煉三個步驟的抽象獲取態(tài)勢感知要素??▋?nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)了SILK系統(tǒng),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高效的二進(jìn)制數(shù)據(jù)用分析軟件來發(fā)現(xiàn)其中的攻擊行為。國內(nèi)此項研究起步晚,只是在聚類分析和分類分析上取得了一點進(jìn)展。在提取要素過程中,屬性約簡和分類識別是這一過程中的最基礎(chǔ)的步驟。使用粗糙集等理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡,并形成了算法。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂慢,易入局部最小值等特點設(shè)計了遺傳算法來進(jìn)行分類識別。

        3、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評估技術(shù)

        影響網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全的評價有許多因素,各因素的作用不同且具有時變性,相互之間也不具有線性的關(guān)系,因此不能用精確的數(shù)學(xué)模型來表示。分析獲取的要素,必須要對其融合,以便得到整體的安全態(tài)勢,需要宏觀上把握網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài),獲得有效的綜合評價達(dá)到幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員的目的。從上可以看出融合技術(shù)是關(guān)鍵。目前常用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)有以下幾種:

        (1)基于邏輯關(guān)系的融合方法根據(jù)信息的內(nèi)在邏輯,對信息進(jìn)行融和。優(yōu)點是可以直觀地反映網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢。缺點有確定邏輯難度大,不少如單一來源的數(shù)據(jù)。

        (2)基于數(shù)學(xué)模型的融合方法綜合考慮影響態(tài)勢的各項因素,構(gòu)造評估函數(shù),建立態(tài)勢因素集合到態(tài)勢空間映射關(guān)系。優(yōu)點是可以輕松的確定各種態(tài)勢因素之間的數(shù)值比重關(guān)系,但是比重沒有標(biāo)準(zhǔn)。而且獲取的各個態(tài)勢因素可能還存在矛盾,無法處理。

        (3)基于概率統(tǒng)計的融合方法根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)的概率特性,結(jié)合信息的不確定性,建立的模型然后通過模型評估網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型最常見。優(yōu)點是可以融合最新的證據(jù)信息和經(jīng)驗數(shù)據(jù),推理過程清晰。但是該模型需要的數(shù)據(jù)量大易產(chǎn)生維數(shù)爆炸進(jìn)而影響實時性,而且特征的提取及經(jīng)驗數(shù)據(jù)的獲取都存在一定的困難。

        (4)基于規(guī)則推理的融合方法對多類別多屬性信息的不確定性進(jìn)行量化,再根據(jù)已有的規(guī)則進(jìn)行邏輯推理,達(dá)到評估目的。目前d-s證據(jù)組合方法和模糊邏輯是研究熱點。當(dāng)經(jīng)驗數(shù)據(jù)難以獲取而且不要精準(zhǔn)的解概率分布,可以使用,但是需要復(fù)雜的計算。

        4、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測

        預(yù)測是根據(jù)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀況,找出大量的網(wǎng)絡(luò)安全隱患,進(jìn)行分析,對未來一定時間內(nèi)的安全趨勢進(jìn)行判斷,給出相應(yīng)的解決方法。網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)目前也取得了重要的進(jìn)展,主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列預(yù)測法和支持向量機(jī)等方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法參數(shù)的選擇缺乏理論基礎(chǔ),預(yù)測精度也不高。時間序列預(yù)測法由于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化不是線性的,而且難以描述當(dāng)前狀態(tài)和未來狀態(tài)的關(guān)系,導(dǎo)致預(yù)測精度不理想。支持向量機(jī)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則,解決了小樣本、非線性、高維度問題,絕對誤差小,保證了預(yù)測的正確趨勢率,能準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的發(fā)展趨勢。

        5、結(jié)束語

        本文介紹了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的概念,并分別就要素的獲取、態(tài)勢的評估和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測所使用的技術(shù)進(jìn)行了探討,引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)安全管理員研究和使用各種新技術(shù)關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全隱患,保證網(wǎng)絡(luò)安全運營。

        [1]席榮榮,云曉春,金舒原,張永錚.網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知研究綜述.計算機(jī)應(yīng)用,2012年1期.

        [2]郭劍.網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知中態(tài)勢要素獲取技術(shù)的研究[學(xué)位論文]計算機(jī)軟件與理論.東北大學(xué),2011.

        [3]韋勇,連一峰,馮登國.基于信息融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估模型.計算機(jī)研究與發(fā)展,2009,46(3).

        [4]肖漢杰,桑秀麗.相關(guān)向量機(jī)超參數(shù)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測.計算機(jī)應(yīng)用,2015,35(7).

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