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        基于訂閱/發(fā)布服務的廣域信息管理系統(tǒng)應急響應機制

        2020-06-07 07:06:36吳志軍
        計算機應用 2020年5期
        關鍵詞:抵抗性發(fā)布者連續(xù)性

        吳志軍,王 航

        (中國民航大學電子信息與自動化學院,天津300300)(?通信作者電子郵箱zjwu@cauc.edu.cn)

        0 引言

        隨著全球經(jīng)濟的發(fā)展,現(xiàn)有航空運輸系統(tǒng)已不能滿足日益增長的民航業(yè)務需求,為此,美國提出下一代航空運輸系統(tǒng)(Next Generation Air Transportation System,NextGen),歐洲提出單一歐洲天空空中交通管理研究(Single European Sky ATM,SESAR),中國提出新一代空中交通管理系統(tǒng)(New Generation Air Traffic Manager,NGATM),這些計劃都以廣域信息管理系統(tǒng)(System Wide Information Management,SWIM)為基礎。SWIM在全球范圍內(nèi)保證了空中交通管理部門、航空公司和機場等之間的信息共享,提高了協(xié)同決策能力。由于民航系統(tǒng)的特殊性,該系統(tǒng)需要提供7×24 h不間斷服務,因此,研究SWIM的應急響應顯得尤為重要。

        本文提出了一種基于訂閱/發(fā)布的SWIM應急響應機制。

        1 相關工作

        有關應急響應的研究工作,大致可以分為三類:關鍵服務漂移、可生存性和系統(tǒng)安全性。

        Kun等[1]針對網(wǎng)絡安全提出了基于流和應用的應急響應機制,但只對應急響應和應急措施進行了理論分析;Seba等[2]針對無線通信中的安全威脅,研究了安全需求,并提出了應急通信體系結(jié)構,但沒有提供完整的各個階段的威脅及相應的解決方案 ;Yeo等[3]研究快 速 網(wǎng)絡評估(Rapid Network Assessment,RNA)和 手 冊 內(nèi) 容 分 析(Manaual Content Analysis,MCA)兩種編碼方式的優(yōu)缺點,這兩種方法能提高應急響應行動的效率,證明了MCA在實時網(wǎng)絡中的可用性,但是沒有給出兩種方式的具體適用范圍;Wang等[4]研究了突發(fā)災害情況下消息的開銷、延遲和路由問題,提出了一種傳播轉(zhuǎn)發(fā)路由算法和動態(tài)拓撲建模方法,設計了傳播策略和轉(zhuǎn)發(fā)策略;Wu等[5]針對SWIM的生存性提出了一種動態(tài)遷移機制,并且與隨機自治可生存調(diào)度(Stochastic Autonomous Scheduling Survivability,SASS)模型和基于令牌的競爭機制(Token-based competition mechanism,TOKEN)模型對比,具有優(yōu)越性,但只考慮了關鍵服務遷移機制,無法完全滿足SWIM的應急響應。

        Dalal等[6]研究了災害位置不確定情況下的應急網(wǎng)絡的設計,研究了最壞情況和最小成本下不同權重的分配問題,從而提高該方案的效率,而且進行了實例研究,但是并沒有考慮其他不確定性因素,如基礎設施的損壞、人員的撤離等;Vedula等[7]以一個應急響應案例為基礎研究了信任機制的影響,但是沒有把時間因素考慮進信任機制中;Qiu等[8]研究了物聯(lián)網(wǎng)的實時應急響應能力,提出了應急響應路由協(xié)議來提高數(shù)據(jù)傳輸效率,但是沒有考慮到大型的系統(tǒng);Es-Haghi等[9]使用模糊方法和社會網(wǎng)絡分析來進行應急響應,并且考慮了預測方法來實現(xiàn)理想的應急管理目標,但考慮的變量不多,應考慮加入更多的變量;Qiu等[10]提出了應急貝葉斯決策網(wǎng)絡(Emergency Bayesian Decision Network,EBDN)模型來應對突發(fā)事件決策問題,解決了突發(fā)事件中的不確定性,但是該方法依賴于一定的歷史數(shù)據(jù),并且沒有考慮突發(fā)事件的派生事件;Gu等[11]研究了多種信息系統(tǒng)間的基礎架構,構建了應急響應拓撲,但是沒有進一步因災難的不同而變換的網(wǎng)絡拓撲;Lieser等[12]研究了移動自組織網(wǎng)絡中信息優(yōu)先級的問題,從而降低了網(wǎng)絡延遲,提出的體系結(jié)構在災后通信方面作出重大貢獻;王健等[13]提出了一種基于 SM-PEPA(Semi-Markov Performance Evaluation Process Algebra)系統(tǒng)的量化分析方法,將系統(tǒng)認知能力轉(zhuǎn)化為一個半馬爾可夫過程,但是僅考慮了入侵防御能力和自恢復成功率對可生存性的影響;王鵬飛等[14]從軟件、硬件和運行環(huán)境3個因素層提出一套指標體系來量化可生存能力,但其一級指標的權值選取方法有待優(yōu)化,二級指標采用均值加權法也不合理;陳天平等[15]提出一種可生存性評估方法,給出了指標量化方法,但其權重系數(shù)簡單地采用相同的值,這與實際情況不符。

        Kang等[16]從信息集成的角度研究了SWIM;Qi等[17]概述了SWIM并且進行了安全性分析;Abraham[18]研究了空地SWIM,考慮了航空器接入SWIM;Morioka等[19]為了完成航空器和空中交通管理間豐富的信息交換,研究了航空移動式機場通信系統(tǒng);Moallemi等[20]研究了航空器接入SWIM的信息安全問題;Wilson等[21]研究了SWIM的信息安全問題;Wang等[22]提出了基于面向服務架構(Service-Oriented Architecture,SOA)的SWIM架構;趙汨龍等[23]提出了一個基于SOA的SWIM框架下的實現(xiàn)實例;袁飛飛等[24]提出了協(xié)同的數(shù)據(jù)分發(fā)方法以應對大數(shù)據(jù)量的分發(fā)效率,在訂閱/發(fā)布模式下,降低了分發(fā)時延,減輕了節(jié)點負載。

        基于以上研究現(xiàn)狀,本文提出的基于訂閱發(fā)布服務的SWIM應急響應機制彌補了以往研究的不足,提高了SWIM的可生存性。

        2 SWIM應急響應機制

        SWIM的范圍包括基礎設施、信息、服務和治理,為頂層SWIM支持的服務提供技術支持。SWIM是網(wǎng)絡層和應用層之間的大規(guī)模分布式網(wǎng)絡,其應急響應體系結(jié)構如圖1所示。

        圖1 SWIM應急響應體系結(jié)構Fig.1 SWIM emergency response architecture

        SWIM應急響應體系結(jié)構分為協(xié)同式應急響應對等網(wǎng)絡(Peer-to-Peer,P2P)和SWIM物理網(wǎng)絡兩層,在協(xié)同式對等網(wǎng)絡中,各實體間平等、協(xié)同地完成信息地共享,這與SWIM的應急響應模式非常相似,所以可以兼容SWIM的組織架構。通過P2P網(wǎng)絡,可以實現(xiàn)SWIM應急消息的快速發(fā)布,提供的功能包括:事件通告、災備切換、故障地址、狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、系統(tǒng)更新、容錯校驗、應急預案、安全更新、入侵檢測、審計日志和處置流程等。

        在SWIM應急響應體系中需各部門協(xié)同運行,即兩個或更多成員之間共同完成應急響應,包括信息共享、共同的應急響應流程和緊急情況下系統(tǒng)運行等。通過機場、航空公司和空管等各方參與和信息共享更好地進行應急響應,目標是:1)增加共同的態(tài)勢感知;2)多方參與,提高應急響應能力;3)協(xié)同響應,提高資源利用率;4)加強協(xié)同配合。

        2.1 SWIM的應急現(xiàn)有模型

        SWIM全球互操作框架包括5層,自上而下依次是:應用層、信息交換服務層、信息交換模型層、SWIM基礎設施層和網(wǎng)絡連接層,其中,SWIM的范圍包括信息交換服務層、信息交換模型層和SWIM基礎設施層,以及對這些在安全等方面的治理。當SWIM受到分布式拒絕服務攻擊(Distributed Denial of Service,DDoS)時,不同層會有不同的應急響應機制。

        在協(xié)同式應急響應服務對等網(wǎng)絡基礎上,設計了SWIM應急響應模型,如圖2所示,由分布數(shù)據(jù)存儲層、分層動態(tài)漂移系統(tǒng)和網(wǎng)絡連接層構成。實現(xiàn)SWIM網(wǎng)絡關鍵服務的動態(tài)漂移和關鍵數(shù)據(jù)的備份以及恢復。

        在信息交換服務層中,首先設置各個服務的權值,把關鍵服務和普通服務區(qū)分開來,以機場訂閱的相關服務為例,當受到DDoS攻擊時,機場所訂閱的相關服務只會保留關鍵服務而普通服務會暫時停止,權值被設為零。

        在信息交換模型層中,信息交換模型規(guī)定了發(fā)布者和訂閱者之間傳遞消息的結(jié)構、格式和內(nèi)容,包括信息域的概念。現(xiàn)有信息交換模型有航空信息交換模型(Aeronautical Information eXchange Model,AIXM)、航班信息交換模型(Flight Information eXchange Model,F(xiàn)IXM)和氣象交換邏輯模型(Weather eXchange Logical Model,WXXM)。各個模型分別包含概念模型、邏輯模型和可擴展標記語言(eXtensible Markup Language,XML)模型。以FIXM為例,核心數(shù)據(jù)包含整個生命周期中的計劃、狀態(tài)以及應急數(shù)據(jù)等基本信息和關鍵數(shù)據(jù),F(xiàn)IXM的拓展部分可由各個國家和地區(qū)根據(jù)自身具體情況進行調(diào)整。發(fā)生DDoS攻擊時,該模型會簡化為只保留核心部分的簡化模式,以保證SWIM業(yè)務的連續(xù)性。

        圖2 應急響應模型Fig.2 Emergency responsemodel

        在SWIM基礎設施層提供SWIM的核心服務,包括消息服務、接口服務、安全服務和企業(yè)服務管理等。消息服務為SWIM提供高效、安全可靠數(shù)據(jù)傳送,包括發(fā)布/訂閱、請求/響應、消息路由和消息轉(zhuǎn)換功能;接口管理能對SWIM中業(yè)務數(shù)據(jù)的服務元數(shù)據(jù)的注冊、發(fā)布、發(fā)現(xiàn)和調(diào)用進行統(tǒng)一的管理,有利于各服務間高效的互操作和復用;安全服務主要包括安全策略、認證管理、訪問控制和服務監(jiān)控。安全性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的機密性、完整性、不可否認性、身份認證和訪問控制等多個方面。企業(yè)服務管理主要包括策略實施/指標收集、性能監(jiān)控/報告、故障檢測/報告、異常反饋/告警,保證基于SOA架構的SWIM正常工作。當受到DDoS攻擊時,基礎設施層會臨時擴容帶寬,本地或運營商進行流量清洗。

        SWIM基礎設施層及故障轉(zhuǎn)移如圖3所示。

        每個服務器上有一個或多個主題,并且服務器的編號不重復;發(fā)布者和訂閱者通過主題互相交互,消息的主題包含不同的數(shù)據(jù):航行情報數(shù)據(jù)、航空氣象數(shù)據(jù)和空域流量數(shù)據(jù)等。訂閱者可以訂閱不同的主題;每個主題可以有多個分區(qū),分區(qū)互為備份,既可以提高系統(tǒng)的吞吐量,也可以在服務器受到DDoS攻擊時保證業(yè)務的連續(xù)性。發(fā)布者首先將主題發(fā)布到主分區(qū)中,從分區(qū)會自動跟主分區(qū)同步。首先獲取服務器中的主分區(qū),發(fā)布者將消息發(fā)送給主分區(qū),主分區(qū)將消息寫入本地文件,從分區(qū)同步主分區(qū)中的主題,同時向主分區(qū)發(fā)送確認字符(Acknowledge character,ACK),主分區(qū)收到所有副本的ACK后向發(fā)布者發(fā)送ACK。

        圖3 SWIM基礎設施層及故障轉(zhuǎn)移Fig.3 SWIMinfrastructurelayer and failover

        故障轉(zhuǎn)移指的是當SWIM服務器受到DDoS攻擊時,SWIM基礎設施層可以迅速檢測到該失效,并立即將服務自動轉(zhuǎn)移到其他服務器上,故障轉(zhuǎn)移是通過“心跳”機制完成的,只要主服務器和備份服務器間的心跳無法維持,就認為主服務器已無法正常工作,系統(tǒng)就會自動啟動備份服務器代替主服務器。

        2.2 SWIM訂閱/發(fā)布核心服務模型

        訂閱/發(fā)布是一種可靠地傳送消息的方式,其可伸縮性大。生成消息的提供者發(fā)布該消息,需要該消息的其他應用則訂閱對應的主題。當發(fā)生災難時,發(fā)布者和訂閱者仍能發(fā)布及訂閱事件,即故障是透明的,系統(tǒng)恢復正常后,達到一致的狀態(tài),保證了SWIM業(yè)務的連續(xù)性。訂閱/發(fā)布系統(tǒng)完成了發(fā)布者和訂閱者之間的通信解耦,包括:空間解耦、時間解耦和同步解耦。

        與傳統(tǒng)的點對點消息傳輸模式不同,在SWIM中,采用一對多的消息傳輸模式,發(fā)布者可以向多個訂閱者進行廣播。發(fā)布者和訂閱者通過主題互相關聯(lián),如發(fā)布者可以發(fā)布航空信息、氣象信息和航班信息,訂閱者則訂閱相應主題。

        定義1 主題。一個主題是一個6元組,即p,s,c,con,r,tc,其中:p是發(fā)布者,s是訂閱者,c是主題的內(nèi)容,con是訂閱者是否處于連接狀態(tài),r為訂閱者是否成功接收到訂閱內(nèi)容,tc是消息在主題中最大的存活時間。con、r、tc為布爾值;tc是一個范圍,上限為消息發(fā)布時間,下限為消息失效時間。只有在有效期范圍內(nèi),SWIM消息服務器才會發(fā)送主題給相應訂閱者。

        在一個主題的生命周期內(nèi)有5種不同的狀態(tài):

        1)訂閱(subscription,sub)。SWIM消息服務器記錄相應訂閱者的信息及其訂閱的主題。

        2)待發(fā)布(pending release,per)。主題處于待發(fā)布狀態(tài),con為false,r為false,tc為false。

        3)發(fā)布(publish,pub)。發(fā)布者將主題發(fā)布到SWIM消息服務器,同時主題T中的p和s也已確定,通過授權和認證,處于活躍狀態(tài)的訂閱者會接收到已訂閱的主題。con為true,r為true,tc為true。

        4)等待(wait,wat)。在主題的存活時間范圍內(nèi),消息會一直存在。當已訂閱了主題處于非活躍狀態(tài)的訂閱者變?yōu)榛钴S狀態(tài)時,仍然能夠接收該消息。此時,con為false,r為false,tc為true。

        5)過期(expired,exp)。此狀態(tài)主題已過期,訂閱者不會收到相應消息。con為true,r為false,tc為false。

        主題的生命周期圖如圖4所示。訂閱者訂閱主題T,于是主題T中的訂閱者s確定,該主題成為被訂閱的狀態(tài);發(fā)布者p確定后,主題進入待發(fā)布狀態(tài);發(fā)布者發(fā)布主題后,處于活躍狀態(tài)的訂閱者會接收到相應消息,此時con、t和tc都為true;然后主題會存活一段時間,主題處于等待狀態(tài),此時,當未連接的訂閱者連接時,依然能夠收到消息;當超過主題的最大存活時間時,進入過期狀態(tài),此時訂閱者不會收到消息。

        圖4 主題的生命周期圖Fig.4 Subject life cycle diagram

        定義2 主題簇。一個主題簇由一組相關主題構成,TC=

        tt,a,s,s0,f,s1,其中:tt={t1,t2,…,tn}是一個有限的主題集合;a是發(fā)布訂閱系統(tǒng)中的動作,包括發(fā)布publish(publisher,T,c,tc)和訂閱subscribe(subscriber,t);s是一個有限狀態(tài)集合,由tt中各個主題的狀態(tài)決定;s0為各個主題的初始狀態(tài);f為主題的狀態(tài)變化函數(shù);s1為各個主題的最終狀態(tài)。

        SWIM注冊庫可以實現(xiàn)服務的管理、存儲和共享。SWIM授權相關服務并發(fā)布政策和標準,包括空中交通管理參考模型(ATM Information Management,AIRM)、航班信息交換模型(FIXM)和氣象交換邏輯模型(WXXM)。服務提供者發(fā)布以及提供服務,消費者發(fā)現(xiàn)并消費服務。

        圖5描述了SWIM的發(fā)布訂閱模式與注冊庫的關系。主題的生產(chǎn)者將主題發(fā)布到注冊庫中,被訂閱的主題就會推送到相應的消費者,每當有主題有更新時,相應的訂閱者都會收到更新后的主題,從而大大提高發(fā)布訂閱的效率。例如:訂閱者1、2和3同時訂閱了航班信息主題簇,注冊庫中相應主題就變?yōu)榱艘延嗛啝顟B(tài),tt中包含航班信息主題簇中的各個主題,a的動作會從發(fā)布變?yōu)橛嗛?。訂閱者可以訂閱不同的主題簇以滿足自身的不同需求。

        圖5 SWIM的發(fā)布訂閱模式及注冊庫Fig.5 SWIM’s publish and subscribe mode and registry

        2.3 SWIM的應急響應流程

        SWIM應急響應流程(如圖6所示)包括:災前的備份系統(tǒng)、災中的漂移系統(tǒng)和災后的恢復系統(tǒng)。這里,主要考慮受到DDoS攻擊的情況。在災前的備份系統(tǒng)中,采用本地備份和異地備份相結(jié)合的方式,當受到攻擊時,關鍵服務會自動切換到異地備份系統(tǒng)中。當SWIM生存性降低到一定程度,系統(tǒng)采用基于信任值的Viterbi算法進行服務漂移。

        SWIM的應急響應流程的具體步驟如下:

        1)在SWIM中,首先要確定關鍵服務,包括航班信息服務,航空信息服務和氣象信息服務,當系統(tǒng)受到攻擊時,保證關鍵服務不中斷。然后評估各關鍵服務的生存指標,并且評估系統(tǒng)服務的態(tài)勢,SWIM監(jiān)控部門負責查看可生存性、可抵抗性等網(wǎng)絡性能是否下降到參量的邊界值。

        2)指標超過了邊界值,判斷受影響的業(yè)務,包括航空信息服務、航班信息服務、氣象信息服務他其他服務,然后將應急響應消息發(fā)布到利益相關者及應急響應小組,應急響應小組采取應急措施。

        3)判斷服務是否需要漂移,如果需要漂移,采取應急響應措施,根據(jù)基于信任值的Viterbi算法進行服務漂移,保證業(yè)務的連續(xù)性,然后上調(diào)服務器的信任值。當不需要漂移時,查看服務是否已完成,如果完成,上調(diào)信任值,否則下調(diào)信任值。

        4)回到系統(tǒng)地初始部分,即監(jiān)控個關鍵服務的生存性指標。

        此應急響應流程指明了從應急事件開始到應急事件結(jié)束時的詳細流程,為SWIM的應急響應奠定了基礎。依據(jù)此流程,應急響應的各個動作可有條不紊地進行。

        圖6 應急響應流程Fig.6 Emergency responseprocess

        2.4 應急響應能力指標

        本文評估SWIM的應急響應能力通過3個評價指標來實現(xiàn):可識別性、可抵抗性和業(yè)務連續(xù)性。

        可識別性是指當系統(tǒng)遭受自然災害或者DDoS攻擊時,系統(tǒng)識別異常的能力。系統(tǒng)可識別性越高,及時發(fā)現(xiàn)異常情況越早,對SWIM系統(tǒng)業(yè)務的影響就越小,損失就能降到最低。通過本文提出的基于訂閱/發(fā)布服務的SWIM應急響應模型(Emergency Response Mechanism based on Subscribe/Publish,ERMSP),自適應地調(diào)整可識別性參數(shù),參數(shù)與觀察變量的概率分布是一一對應的。

        可抵抗性是指當突發(fā)事件來臨時,關鍵業(yè)務不受影響,系統(tǒng)繼續(xù)提供服務的能力,其中,關鍵服務包括航班信息服務、航空信息服務和氣象信息服務等??傻挚剐允荢WIM應急響應能力的一項重要指標,可抵抗性越強,應急響應能力越強。可抵抗性通過網(wǎng)絡性能變化的快慢來體現(xiàn)。業(yè)務連續(xù)性是指SWIM業(yè)務的功能是否正常,服務質(zhì)量下降多少,縮短業(yè)務恢復正常的時間就是業(yè)務連續(xù)性的目標。業(yè)務連續(xù)性的目標是在任何時候、任何情況下都保證SWIM關鍵服務的不中斷,它是一種預防機制。業(yè)務連續(xù)性的前提是要系統(tǒng)要有備份系統(tǒng),包括本地備份和異地備份,否則連續(xù)性就無從談起。業(yè)務連續(xù)性覆蓋了整個SWIM的技術以及操作方式,它是一種計劃和執(zhí)行過程組成的策略。

        3 仿真實驗及結(jié)果分析

        3.1 仿真環(huán)境和評定指標

        SWIM應急機制的仿真環(huán)境如圖7所示??展?、航空公司和機場等部門訂閱相應主題。其中,訂閱者也可作為發(fā)布者。相關主題包括航班、氣象、航空、環(huán)境、流量和監(jiān)控等,當節(jié)點受到攻擊(DDoS攻擊)等異常情況時,SWIM的核心服務服務會根據(jù)信任值(Trust Value,TV)采用Viterbi算法進行服務的漂移,從而保證業(yè)務的連續(xù)性。

        圖7 SWIM實驗環(huán)境Fig.7 SWIM experimental environment

        仿真平臺由計算機、服務器和路由器組成,其中,5臺計算機模擬發(fā)布者和訂閱者,3臺計算機模擬服務器,提供SWIM服務,包括服務的注冊、發(fā)布和訂閱。具體配置如表1所示。

        表1 仿真實驗計算機硬件配置Tab.1 Computer hardware configurations in simulation experiments

        然后配置SWIM服務動態(tài)網(wǎng)站架構,具體配置為:系統(tǒng)采用RHEL7;服務器采用Nginx;數(shù)據(jù)庫采用MySQL;腳本語言采用PHP。系統(tǒng)可以選用RHEL、CentOS、Fedora或Ubuntu等,這里選用RHEL7;Nginx是一款優(yōu)秀的輕量級服務程序,支持熱部署技術,可以7×24 h不間斷提供服務;MySQL是最常用的關系型數(shù)據(jù)庫之一,具有非常優(yōu)秀的穩(wěn)定性和安全性;PHP是Web開發(fā)領域最常用的語言之一,具有開源、免費、效率高等特性。

        信任值TV是對節(jié)點可靠性的評價,TV∈[0,1]:當TV=1時,表明此節(jié)點可靠,可以作為漂移備選節(jié)點;當TV=0時,此節(jié)點為不可靠節(jié)點,服務漂移時不會考慮;當TV∈(0,1),漂移系統(tǒng)會以1-TV的概率對節(jié)點進行檢驗,然后依據(jù)Viterbi算法選擇目標節(jié)點。當服務正常完成時信任值會增加,否則會下降。如圖8所示,兩種線型“+”和“*”分別表示信任值上升和下降的情形,默認初始信任值都是0.5?!?”表示信任值上升,隨著SWIM中各個服務的不間斷運行,中間節(jié)點的信任值會不斷提升,最終信任值到達1后,成為可靠的節(jié)點,當攻擊或者自然災害等異常情況發(fā)生時,會優(yōu)先選擇此節(jié)點作為漂移目標。同理,“*”表示信任值下降的情形,關鍵服務受到影響,信任值會下降,變?yōu)?后就是不可靠節(jié)點,服務漂移就不會考慮該節(jié)點。

        圖8 信任值的變化Fig.8 Change in trust value

        在SWIM中,面對攻擊事件時,網(wǎng)絡性能隨時間的變化如圖9所示。

        圖9所示的應急響應下的網(wǎng)絡性能變化包括正常狀態(tài)、抵抗狀態(tài)、毀傷狀態(tài)、恢復狀態(tài)和自適應狀態(tài)5個階段。

        隨著SWIM的持續(xù)運行,正常狀態(tài)下的網(wǎng)絡性能在V1之上;當攻擊或者自然災害等異常情況發(fā)生時,網(wǎng)絡性能逐漸下降,進入抵抗狀態(tài),下降的速率越慢,SWIM的可抵抗性越強;當系統(tǒng)性能下降到V2以下,進入毀傷狀態(tài),在基于訂閱/發(fā)布服務的SWIM應急響應模型中,毀傷狀態(tài)下依然能夠保證關鍵服務的連續(xù)性;SWIM中間節(jié)點漂移到信任值高的節(jié)點后,系統(tǒng)性能逐漸上升,進入恢復狀態(tài);當網(wǎng)絡性能上升到V1之上時,進入自適應狀態(tài),該狀態(tài)下SWIM會對新發(fā)生的異常事件進行學習,形成一定的免疫能力,從而為下次應急響應做好充分的準備。

        圖9 應急響應下的網(wǎng)絡性能變化Fig.9 Network performancechanges under emergency response

        系統(tǒng)的可識別性可通過識別時間來量化,可識別時間可通過識別的絕對時間或攻擊進行的步驟計算,本文通過識別的絕對時間量化可識別性。式(1)中可識別性(Recognizability,REC)由識別時間t決定:當識別時間t≤α時,可識別性為1,此時系統(tǒng)可以及時處理突發(fā)事件,不會造成太大損失;當t>β時,已經(jīng)造成了無法挽回的損失,系統(tǒng)可生存性為0;當t∈ [α,β]時,可以把可識別性REC量化為[0,1]區(qū)間的值。

        系統(tǒng)的可抵抗性(Resistance,RES)對應于圖1中的抵抗狀態(tài)階段,網(wǎng)絡性能V(t)則代表可抵抗性。Vt>V1時,可抵抗性為1,此時系統(tǒng)可以抵抗攻擊;V2≤Vt≤V1時,網(wǎng)絡性能V(t)變化越緩慢,可抵抗性越強;Vt<V2時,系統(tǒng)可抵抗性為0。

        系統(tǒng)的連續(xù)性(Continuity,CON)對應于圖9中的a到e階段,網(wǎng)絡性能V(t)恢復正常的時間越短,連續(xù)性越好。

        確定各指標的權值的步驟:分析SWIM,確定其應急響應能力指標,即可識別性、可抵抗性和業(yè)務連續(xù)性;對各指標進行兩兩比較,根據(jù)各指標的重要程度進行標度,依據(jù)表2確定模糊判斷矩陣;計算各指標的權重。

        表2 模糊判斷矩陣的標度和含義Tab.2 Scalesand meaningsof fuzzy judgment matrix

        根據(jù)式(4)計算各指標的權重,根據(jù)式(5)判斷矩陣的一致性,其中,Wij=Wi(/Wi+W)j,?i,j∈n,α越小,一致性要求越高。

        SWIM的應急響應能力S(T)表示為式(6),WT為事件T的威脅度,α,β和γ為各指標權重,且α+β+γ=1。

        當發(fā)生了n次事件時,SWIM總體應急響應能力為:

        按照S的范圍不同,安全等級可分為好、較好、正常、差和癱瘓5個等級。

        3.2 ERMSP模型的對比分析

        在SWIM提供正常的服務過程中,逐漸向系統(tǒng)中注入DDoS攻擊流量,當攻擊流量在20%、50%和80%時,分別監(jiān)測系統(tǒng)的各指標狀態(tài)。然后與未部署ERMSP應急響應機制的SWIM、服務隨機漂移機制(Services Dynamic Migration Mechanism,SRMM)和應急貝葉斯決策網(wǎng)絡模型(Emergency Bayes Decision Network,EBDN)對比分析,從可識別性、可抵抗性和業(yè)務連續(xù)性判斷該模型是否可以滿足SWIM的應急響應。表3為對各模型平均識別時間的統(tǒng)計,共進行了四大項實驗:第一項實驗是未部署ERMSP模型,分別對威脅度不同的情況下作了測試,最后得出平均識別時間為30 s;第二項實驗是部署了ERMSP模型,對威脅度為0.2、0.5和0.8情形作了測試,最后得出平均識別時間為2 s;第三項實驗是部署了SRMM模型,分別對0.2、0.5和0.8威脅度下作測試,得出了平均識別時間為16 s;第四項實驗部署了EBDN模型,也是對威脅度為0.2、0.5和0.8進行了測試,得出平均識別時間為9 s。

        SWIM的可抵抗性主要通過系統(tǒng)的吞吐量變化來判斷,如圖10所示,吞吐量變化得越慢,說明SWIM的可抵抗性越強。

        表3 SWIM攻擊平均識別時間對比Tab.3 Averagerecognition timecomparison of SWIMattack

        實驗統(tǒng)計了時間從0~100 min四種模型下系統(tǒng)的吞吐量變化情況。在開始的30 min內(nèi),SWIM正常提供訂閱/發(fā)布服務,4種模型下,吞吐量差別不大,均在500 Byte/s附近。在30 min時,向該系統(tǒng)中注入DDoS攻擊流量,由圖10可知:“+”線型代表的ERMSP模型下,系統(tǒng)的吞吐量變化最小,僅有略微的下降,40~100 min的平均吞吐量在480 Byte/s附近;“◇”線型代表的EBDN模型的吞吐量僅次于ERMSP模型,注入攻擊流量后吞吐量開始下降,最后穩(wěn)定在420 Byte/s附近;“*”線型代表的SRMM模型的吞吐量指標表現(xiàn)較差,隨著攻擊流量的注入,吞吐量持續(xù)下降,最后穩(wěn)定在200 Byte/s附近;“○”線型代表的是未部署ERMSP模型,隨著攻擊流量的注入,系統(tǒng)吞吐量直線下降,最后將為0,不能保證業(yè)務的連續(xù)性。因此,系統(tǒng)的可抵抗性由強到弱依次為:ERMSP、EBDN、SRMM和未部署ERMSP的系統(tǒng)。部署ERMSP模型的系統(tǒng),吞吐量幾乎不變,由式(2)可知,可抵抗性最強;而未部署應急響應機制的系統(tǒng),吞吐量下降最快,可抵抗性最差;EBDN模型需要一定的歷史數(shù)據(jù)為條件,通過機器學習機制進行決策,所以吞吐量與ERMSP模型相比略有下降。

        圖10 SWIM可抵抗性對比Fig.10 Comparison of SWIMresistibility

        向SWIM中注入攻擊流量,測試各個服務能否正常進行,在能正常提供服務的情況下,進一步測試不同模型下系統(tǒng)的時延,從而在業(yè)務連續(xù)性角度判斷系統(tǒng)應急響應能力的大小。表4是不同模型進行的業(yè)務連續(xù)性測試,實驗結(jié)果表明,在注入攻擊流量后,未部署應急響應機制的情況下,航空業(yè)務、航班業(yè)務和氣象業(yè)務服務中斷;而部署了ERMSP模型、SRMM模型和EBDN模型的系統(tǒng),服務沒有中斷,保證了業(yè)務的連續(xù)性,但不同模型的具體表現(xiàn)不同,需要繼續(xù)進行系統(tǒng)時延的測試。

        表4 SWIM業(yè)務連續(xù)性測試Tab.4 Continuity test of SWIMbusiness

        對SWIM的時延測試結(jié)果如圖11所示。圖11中,統(tǒng)計了0~100 min四種模型下的系統(tǒng)平均時延,在未注入攻擊流量時,四種模型的系統(tǒng)平均時延均為100 ms左右。在第30 min時,注入攻擊流量,隨著攻擊流量的逐漸注入,“○”線型代表的是未部署應急響應機制的系統(tǒng)模型,可以看到,系統(tǒng)平均時延會呈指數(shù)上升,最終業(yè)務會中斷,無法保證SWIM關鍵服務的連續(xù)性;在“*”線型代表的SRMM模型中,系統(tǒng)平均時延會逐漸上升,然后穩(wěn)定在300 ms左右,因為每當關鍵服務漂移到被攻擊服務器時,時延就會變大,而漂移到其他正常服務器時時延正常,因此,平均時延會增加;在“◇”線型代表的突發(fā)事件貝葉斯決策網(wǎng)絡(EBDN)模型中,由于該模型需要大量數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)為條件,開始時網(wǎng)絡時延會變大,后來會減小直至趨于平穩(wěn);在“+”線型代表的ERMSP模型下,當注入攻擊流量后,系統(tǒng)監(jiān)測到異常,會直接將應急消息發(fā)布到相應訂閱者,及時采取應急措施,關鍵服務漂移到信任值較高的節(jié)點,于是時延不會有太大變化。

        圖11 不同模型下的系統(tǒng)平均時延Fig.11 Average system delay under different models

        由圖11可以看出,當SWIM受到攻擊時,未部署應急響應機制模型下,平均時延不斷上升;部署了SWMM模型時,系統(tǒng)穩(wěn)定后,平均時延大概增加了兩倍;部署了EBDN模型時,平均時延先上升后下降,之后趨于平穩(wěn),平均時延增加了20%;部署了ERMSP模型時,增加的平均時延在10%以內(nèi)。

        4 結(jié)語

        SWIM的目標是在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)信息的高度共享,從而提高民航系統(tǒng)的運行效率,因此,保證其中各個業(yè)務的連續(xù)性就顯得非常重要,本文提出了基于訂閱/發(fā)布服務的應急響應模型,該模型采用基于信任值的Viterbi算法進行決策,當攻擊來臨時,將應急消息發(fā)布到相應訂閱者。仿真實驗表明,該模型相對于隨機服務漂移和貝葉斯決策網(wǎng)絡模型在可識別性、可抵抗性和業(yè)務連續(xù)性等方面具有一定的優(yōu)越性,能夠滿足SWIM應急響應的需求。本文針對SWIM應急響應系統(tǒng)做的工作仍需完善,在下一步工作中,從更多的角度分析此模型,進一步進行性能分析,并且考慮持續(xù)故障和間歇故障的情況。

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