吳志軍，王 航

（中國民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)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(jì)的發(fā)展，現(xiàn)有航空運(yùn)輸系統(tǒng)已不能滿足日益增長的民航業(yè)務(wù)需求，為此，美國提出下一代航空運(yùn)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(jì)劃都以廣域信息管理系統(tǒng)（System Wide Information Management，SWIM）為基礎(chǔ)。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(jī)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(wù)，因此，研究SWIM的應(yīng)急響應(yīng)顯得尤為重要。

本文提出了一種基于訂閱/發(fā)布的SWIM應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。

1 相關(guān)工作

有關(guān)應(yīng)急響應(yīng)的研究工作，大致可以分為三類：關(guān)鍵服務(wù)漂移、可生存性和系統(tǒng)安全性。

Kun等［1］針對網(wǎng)絡(luò)安全提出了基于流和應(yīng)用的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，但只對應(yīng)急響應(yīng)和應(yīng)急措施進(jìn)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(yīng)急通信體系結(jié)構(gòu)，但沒有提供完整的各個(gè)階段的威脅及相應(yīng)的解決方案 ；Yeo等［3］研究快 速 網(wǎng)絡(luò)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(diǎn)，這兩種方法能提高應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)的效率，證明了MCA在實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)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(zāi)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(dòng)態(tài)拓?fù)浣７椒?，設(shè)計(jì)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(dòng)態(tài)遷移機(jī)制，并且與隨機(jī)自治可生存調(diào)度（Stochastic Autonomous Scheduling Survivability，SASS）模型和基于令牌的競爭機(jī)制（Token-based competition mechanism，TOKEN）模型對比，具有優(yōu)越性，但只考慮了關(guān)鍵服務(wù)遷移機(jī)制，無法完全滿足SWIM的應(yīng)急響應(yīng)。

Dalal等［6］研究了災(zāi)害位置不確定情況下的應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，研究了最壞情況和最小成本下不同權(quán)重的分配問題，從而提高該方案的效率，而且進(jìn)行了實(shí)例研究，但是并沒有考慮其他不確定性因素，如基礎(chǔ)設(shè)施的損壞、人員的撤離等；Vedula等［7］以一個(gè)應(yīng)急響應(yīng)案例為基礎(chǔ)研究了信任機(jī)制的影響，但是沒有把時(shí)間因素考慮進(jìn)信任機(jī)制中；Qiu等［8］研究了物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)應(yīng)急響應(yīng)能力，提出了應(yīng)急響應(yīng)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(huì)網(wǎng)絡(luò)分析來進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)，并且考慮了預(yù)測方法來實(shí)現(xiàn)理想的應(yīng)急管理目標(biāo)，但考慮的變量不多，應(yīng)考慮加入更多的變量；Qiu等［10］提出了應(yīng)急貝葉斯決策網(wǎng)絡(luò)（Emergency Bayesian Decision Network，EBDN）模型來應(yīng)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(chǔ)架構(gòu)，構(gòu)建了應(yīng)急響應(yīng)拓?fù)?，但是沒有進(jìn)一步因?yàn)?zāi)難的不同而變換的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌籐ieser等［12］研究了移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)中信息優(yōu)先級的問題，從而降低了網(wǎng)絡(luò)延遲，提出的體系結(jié)構(gòu)在災(zāi)后通信方面作出重大貢獻(xiàn)；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(rèn)知能力轉(zhuǎn)化為一個(gè)半馬爾可夫過程，但是僅考慮了入侵防御能力和自恢復(fù)成功率對可生存性的影響；王鵬飛等［14］從軟件、硬件和運(yùn)行環(huán)境3個(gè)因素層提出一套指標(biāo)體系來量化可生存能力，但其一級指標(biāo)的權(quán)值選取方法有待優(yōu)化，二級指標(biāo)采用均值加權(quán)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(biāo)量化方法，但其權(quán)重系數(shù)簡單地采用相同的值，這與實(shí)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(jìn)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(dòng)式機(jī)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(wù)架構(gòu)（Service-Oriented Architecture，SOA）的SWIM架構(gòu)；趙汨龍等［23］提出了一個(gè)基于SOA的SWIM框架下的實(shí)現(xiàn)實(shí)例；袁飛飛等［24］提出了協(xié)同的數(shù)據(jù)分發(fā)方法以應(yīng)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(shí)延，減輕了節(jié)點(diǎn)負(fù)載。

基于以上研究現(xiàn)狀，本文提出的基于訂閱發(fā)布服務(wù)的SWIM應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制彌補(bǔ)了以往研究的不足，提高了SWIM的可生存性。

2 SWIM應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制

SWIM的范圍包括基礎(chǔ)設(shè)施、信息、服務(wù)和治理，為頂層SWIM支持的服務(wù)提供技術(shù)支持。SWIM是網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層之間的大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)，其應(yīng)急響應(yīng)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 SWIM應(yīng)急響應(yīng)體系結(jié)構(gòu)Fig.1 SWIM emergency response architecture

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

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

2.1 SWIM的應(yīng)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(yīng)用層、信息交換服務(wù)層、信息交換模型層、SWIM基礎(chǔ)設(shè)施層和網(wǎng)絡(luò)連接層，其中，SWIM的范圍包括信息交換服務(wù)層、信息交換模型層和SWIM基礎(chǔ)設(shè)施層，以及對這些在安全等方面的治理。當(dāng)SWIM受到分布式拒絕服務(wù)攻擊（Distributed Denial of Service，DDoS）時(shí)，不同層會(huì)有不同的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。

在協(xié)同式應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)對等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了SWIM應(yīng)急響應(yīng)模型，如圖2所示，由分布數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、分層動(dòng)態(tài)漂移系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)連接層構(gòu)成。實(shí)現(xiàn)SWIM網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵服務(wù)的動(dòng)態(tài)漂移和關(guān)鍵數(shù)據(jù)的備份以及恢復(fù)。

在信息交換服務(wù)層中，首先設(shè)置各個(gè)服務(wù)的權(quán)值，把關(guān)鍵服務(wù)和普通服務(wù)區(qū)分開來，以機(jī)場訂閱的相關(guān)服務(wù)為例，當(dāng)受到DDoS攻擊時(shí)，機(jī)場所訂閱的相關(guān)服務(wù)只會(huì)保留關(guān)鍵服務(wù)而普通服務(wù)會(huì)暫時(shí)停止，權(quán)值被設(shè)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(gòu)、格式和內(nèi)容，包括信息域的概念?，F(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(gè)模型分別包含概念模型、邏輯模型和可擴(kuò)展標(biāo)記語言（eXtensible Markup Language，XML）模型。以FIXM為例，核心數(shù)據(jù)包含整個(gè)生命周期中的計(jì)劃、狀態(tài)以及應(yīng)急數(shù)據(jù)等基本信息和關(guān)鍵數(shù)據(jù)，F(xiàn)IXM的拓展部分可由各個(gè)國家和地區(qū)根據(jù)自身具體情況進(jìn)行調(diào)整。發(fā)生DDoS攻擊時(shí)，該模型會(huì)簡化為只保留核心部分的簡化模式，以保證SWIM業(yè)務(wù)的連續(xù)性。

圖2 應(yīng)急響應(yīng)模型Fig.2 Emergency responsemodel

在SWIM基礎(chǔ)設(shè)施層提供SWIM的核心服務(wù)，包括消息服務(wù)、接口服務(wù)、安全服務(wù)和企業(yè)服務(wù)管理等。消息服務(wù)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(yīng)、消息路由和消息轉(zhuǎn)換功能；接口管理能對SWIM中業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的服務(wù)元數(shù)據(jù)的注冊、發(fā)布、發(fā)現(xiàn)和調(diào)用進(jìn)行統(tǒng)一的管理，有利于各服務(wù)間高效的互操作和復(fù)用；安全服務(wù)主要包括安全策略、認(rèn)證管理、訪問控制和服務(wù)監(jiān)控。安全性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性、不可否認(rèn)性、身份認(rèn)證和訪問控制等多個(gè)方面。企業(yè)服務(wù)管理主要包括策略實(shí)施/指標(biāo)收集、性能監(jiān)控/報(bào)告、故障檢測/報(bào)告、異常反饋/告警，保證基于SOA架構(gòu)的SWIM正常工作。當(dāng)受到DDoS攻擊時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施層會(huì)臨時(shí)擴(kuò)容帶寬，本地或運(yùn)營商進(jìn)行流量清洗。

SWIM基礎(chǔ)設(shè)施層及故障轉(zhuǎn)移如圖3所示。

每個(gè)服務(wù)器上有一個(gè)或多個(gè)主題，并且服務(wù)器的編號不重復(fù)；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(bào)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(gè)主題可以有多個(gè)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(wù)器受到DDoS攻擊時(shí)保證業(yè)務(wù)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(huì)自動(dòng)跟主分區(qū)同步。首先獲取服務(wù)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(shí)向主分區(qū)發(fā)送確認(rèn)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(chǔ)設(shè)施層及故障轉(zhuǎn)移Fig.3 SWIMinfrastructurelayer and failover

故障轉(zhuǎn)移指的是當(dāng)SWIM服務(wù)器受到DDoS攻擊時(shí)，SWIM基礎(chǔ)設(shè)施層可以迅速檢測到該失效，并立即將服務(wù)自動(dòng)轉(zhuǎn)移到其他服務(wù)器上，故障轉(zhuǎn)移是通過“心跳”機(jī)制完成的，只要主服務(wù)器和備份服務(wù)器間的心跳無法維持，就認(rèn)為主服務(wù)器已無法正常工作，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)備份服務(wù)器代替主服務(wù)器。

2.2 SWIM訂閱/發(fā)布核心服務(wù)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(yīng)用則訂閱對應(yīng)的主題。當(dāng)發(fā)生災(zāi)難時(shí)，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(fù)正常后，達(dá)到一致的狀態(tài)，保證了SWIM業(yè)務(wù)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(shí)間解耦和同步解耦。

與傳統(tǒng)的點(diǎn)對點(diǎn)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(gè)訂閱者進(jìn)行廣播。發(fā)布者和訂閱者通過主題互相關(guān)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(yīng)主題。

定義1 主題。一個(gè)主題是一個(gè)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(shí)間。con、r、tc為布爾值；tc是一個(gè)范圍，上限為消息發(fā)布時(shí)間，下限為消息失效時(shí)間。只有在有效期范圍內(nèi)，SWIM消息服務(wù)器才會(huì)發(fā)送主題給相應(yīng)訂閱者。

在一個(gè)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(wù)器記錄相應(yīng)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(wù)器，同時(shí)主題T中的p和s也已確定，通過授權(quán)和認(rèn)證，處于活躍狀態(tài)的訂閱者會(huì)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(shí)間范圍內(nèi)，消息會(huì)一直存在。當(dāng)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(shí)，仍然能夠接收該消息。此時(shí)，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(huì)收到相應(yīng)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(jìn)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(huì)接收到相應(yīng)消息，此時(shí)con、t和tc都為true；然后主題會(huì)存活一段時(shí)間，主題處于等待狀態(tài)，此時(shí)，當(dāng)未連接的訂閱者連接時(shí)，依然能夠收到消息；當(dāng)超過主題的最大存活時(shí)間時(shí)，進(jìn)入過期狀態(tài)，此時(shí)訂閱者不會(huì)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(gè)主題簇由一組相關(guān)主題構(gòu)成，TC=

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

SWIM注冊庫可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)的管理、存儲(chǔ)和共享。SWIM授權(quán)相關(guān)服務(wù)并發(fā)布政策和標(biāo)準(zhǔn)，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(wù)提供者發(fā)布以及提供服務(wù)，消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)并消費(fèi)服務(wù)。

圖5描述了SWIM的發(fā)布訂閱模式與注冊庫的關(guān)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(huì)推送到相應(yīng)的消費(fèi)者，每當(dāng)有主題有更新時(shí)，相應(yīng)的訂閱者都會(huì)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(shí)訂閱了航班信息主題簇，注冊庫中相應(yīng)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(gè)主題，a的動(dòng)作會(huì)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(yīng)急響應(yīng)流程

SWIM應(yīng)急響應(yīng)流程（如圖6所示）包括：災(zāi)前的備份系統(tǒng)、災(zāi)中的漂移系統(tǒng)和災(zāi)后的恢復(fù)系統(tǒng)。這里，主要考慮受到DDoS攻擊的情況。在災(zāi)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(dāng)受到攻擊時(shí)，關(guān)鍵服務(wù)會(huì)自動(dòng)切換到異地備份系統(tǒng)中。當(dāng)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(jìn)行服務(wù)漂移。

SWIM的應(yīng)急響應(yīng)流程的具體步驟如下：

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

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

3）判斷服務(wù)是否需要漂移，如果需要漂移，采取應(yīng)急響應(yīng)措施，根據(jù)基于信任值的Viterbi算法進(jìn)行服務(wù)漂移，保證業(yè)務(wù)的連續(xù)性，然后上調(diào)服務(wù)器的信任值。當(dāng)不需要漂移時(shí)，查看服務(wù)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(gè)關(guān)鍵服務(wù)的生存性指標(biāo)。

此應(yīng)急響應(yīng)流程指明了從應(yīng)急事件開始到應(yīng)急事件結(jié)束時(shí)的詳細(xì)流程，為SWIM的應(yīng)急響應(yīng)奠定了基礎(chǔ)。依據(jù)此流程，應(yīng)急響應(yīng)的各個(gè)動(dòng)作可有條不紊地進(jìn)行。

圖6 應(yīng)急響應(yīng)流程Fig.6 Emergency responseprocess

2.4 應(yīng)急響應(yīng)能力指標(biāo)

本文評估SWIM的應(yīng)急響應(yīng)能力通過3個(gè)評價(jià)指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)：可識別性、可抵抗性和業(yè)務(wù)連續(xù)性。

可識別性是指當(dāng)系統(tǒng)遭受自然災(zāi)害或者DDoS攻擊時(shí)，系統(tǒng)識別異常的能力。系統(tǒng)可識別性越高，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況越早，對SWIM系統(tǒng)業(yè)務(wù)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(wù)的SWIM應(yīng)急響應(yīng)模型（Emergency Response Mechanism based on Subscribe/Publish，ERMSP），自適應(yīng)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(yīng)的。

可抵抗性是指當(dāng)突發(fā)事件來臨時(shí)，關(guān)鍵業(yè)務(wù)不受影響，系統(tǒng)繼續(xù)提供服務(wù)的能力，其中，關(guān)鍵服務(wù)包括航班信息服務(wù)、航空信息服務(wù)和氣象信息服務(wù)等?？傻挚剐允荢WIM應(yīng)急響應(yīng)能力的一項(xiàng)重要指標(biāo)，可抵抗性越強(qiáng)，應(yīng)急響應(yīng)能力越強(qiáng)?？傻挚剐酝ㄟ^網(wǎng)絡(luò)性能變化的快慢來體現(xiàn)。業(yè)務(wù)連續(xù)性是指SWIM業(yè)務(wù)的功能是否正常，服務(wù)質(zhì)量下降多少，縮短業(yè)務(wù)恢復(fù)正常的時(shí)間就是業(yè)務(wù)連續(xù)性的目標(biāo)。業(yè)務(wù)連續(xù)性的目標(biāo)是在任何時(shí)候、任何情況下都保證SWIM關(guān)鍵服務(wù)的不中斷，它是一種預(yù)防機(jī)制。業(yè)務(wù)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(wù)連續(xù)性覆蓋了整個(gè)SWIM的技術(shù)以及操作方式，它是一種計(jì)劃和執(zhí)行過程組成的策略。

3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 仿真環(huán)境和評定指標(biāo)

SWIM應(yīng)急機(jī)制的仿真環(huán)境如圖7所示?？展堋⒑娇展竞蜋C(jī)場等部門訂閱相應(yīng)主題。其中，訂閱者也可作為發(fā)布者。相關(guān)主題包括航班、氣象、航空、環(huán)境、流量和監(jiān)控等，當(dāng)節(jié)點(diǎn)受到攻擊（DDoS攻擊）等異常情況時(shí)，SWIM的核心服務(wù)服務(wù)會(huì)根據(jù)信任值（Trust Value，TV）采用Viterbi算法進(jìn)行服務(wù)的漂移，從而保證業(yè)務(wù)的連續(xù)性。

圖7 SWIM實(shí)驗(yàn)環(huán)境Fig.7 SWIM experimental environment

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

表1 仿真實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)硬件配置Tab.1 Computer hardware configurations in simulation experiments

然后配置SWIM服務(wù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)站架構(gòu)，具體配置為：系統(tǒng)采用RHEL7；服務(wù)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(wù)程序，支持熱部署技術(shù)，可以7×24 h不間斷提供服務(wù)；MySQL是最常用的關(guān)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(lǐng)域最常用的語言之一，具有開源、免費(fèi)、效率高等特性。

信任值TV是對節(jié)點(diǎn)可靠性的評價(jià)，TV∈［0，1］：當(dāng)TV=1時(shí)，表明此節(jié)點(diǎn)可靠，可以作為漂移備選節(jié)點(diǎn)；當(dāng)TV=0時(shí)，此節(jié)點(diǎn)為不可靠節(jié)點(diǎn)，服務(wù)漂移時(shí)不會(huì)考慮；當(dāng)TV∈（0，1），漂移系統(tǒng)會(huì)以1-TV的概率對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)，然后依據(jù)Viterbi算法選擇目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)服務(wù)正常完成時(shí)信任值會(huì)增加，否則會(huì)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(rèn)初始信任值都是0.5?！?”表示信任值上升，隨著SWIM中各個(gè)服務(wù)的不間斷運(yùn)行，中間節(jié)點(diǎn)的信任值會(huì)不斷提升，最終信任值到達(dá)1后，成為可靠的節(jié)點(diǎn)，當(dāng)攻擊或者自然災(zāi)害等異常情況發(fā)生時(shí)，會(huì)優(yōu)先選擇此節(jié)點(diǎn)作為漂移目標(biāo)。同理，“*”表示信任值下降的情形，關(guān)鍵服務(wù)受到影響，信任值會(huì)下降，變?yōu)?后就是不可靠節(jié)點(diǎn)，服務(wù)漂移就不會(huì)考慮該節(jié)點(diǎn)。

圖8 信任值的變化Fig.8 Change in trust value

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

圖9所示的應(yīng)急響應(yīng)下的網(wǎng)絡(luò)性能變化包括正常狀態(tài)、抵抗?fàn)顟B(tài)、毀傷狀態(tài)、恢復(fù)狀態(tài)和自適應(yīng)狀態(tài)5個(gè)階段。

隨著SWIM的持續(xù)運(yùn)行，正常狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)性能在V1之上；當(dāng)攻擊或者自然災(zāi)害等異常情況發(fā)生時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能逐漸下降，進(jìn)入抵抗?fàn)顟B(tài)，下降的速率越慢，SWIM的可抵抗性越強(qiáng)；當(dāng)系統(tǒng)性能下降到V2以下，進(jìn)入毀傷狀態(tài)，在基于訂閱/發(fā)布服務(wù)的SWIM應(yīng)急響應(yīng)模型中，毀傷狀態(tài)下依然能夠保證關(guān)鍵服務(wù)的連續(xù)性；SWIM中間節(jié)點(diǎn)漂移到信任值高的節(jié)點(diǎn)后，系統(tǒng)性能逐漸上升，進(jìn)入恢復(fù)狀態(tài)；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)性能上升到V1之上時(shí)，進(jìn)入自適應(yīng)狀態(tài)，該狀態(tài)下SWIM會(huì)對新發(fā)生的異常事件進(jìn)行學(xué)習(xí)，形成一定的免疫能力，從而為下次應(yīng)急響應(yīng)做好充分的準(zhǔn)備。

圖9 應(yīng)急響應(yīng)下的網(wǎng)絡(luò)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(shí)間來量化，可識別時(shí)間可通過識別的絕對時(shí)間或攻擊進(jìn)行的步驟計(jì)算，本文通過識別的絕對時(shí)間量化可識別性。式（1）中可識別性（Recognizability，REC）由識別時(shí)間t決定：當(dāng)識別時(shí)間t≤α?xí)r，可識別性為1，此時(shí)系統(tǒng)可以及時(shí)處理突發(fā)事件，不會(huì)造成太大損失；當(dāng)t＞β時(shí)，已經(jīng)造成了無法挽回的損失，系統(tǒng)可生存性為0；當(dāng)t∈ [α，β]時(shí)，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(yīng)于圖1中的抵抗?fàn)顟B(tài)階段，網(wǎng)絡(luò)性能V(t)則代表可抵抗性。Vt＞V1時(shí)，可抵抗性為1，此時(shí)系統(tǒng)可以抵抗攻擊；V2≤Vt≤V1時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能V(t)變化越緩慢，可抵抗性越強(qiáng)；Vt＜V2時(shí)，系統(tǒng)可抵抗性為0。

系統(tǒng)的連續(xù)性（Continuity，CON）對應(yīng)于圖9中的a到e階段，網(wǎng)絡(luò)性能V(t)恢復(fù)正常的時(shí)間越短，連續(xù)性越好。

確定各指標(biāo)的權(quán)值的步驟：分析SWIM，確定其應(yīng)急響應(yīng)能力指標(biāo)，即可識別性、可抵抗性和業(yè)務(wù)連續(xù)性；對各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)各指標(biāo)的重要程度進(jìn)行標(biāo)度，依據(jù)表2確定模糊判斷矩陣；計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。

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

根據(jù)式（4）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)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(yīng)急響應(yīng)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(biāo)權(quán)重，且α+β+γ=1。

當(dāng)發(fā)生了n次事件時(shí)，SWIM總體應(yīng)急響應(yīng)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(gè)等級。

3.2 ERMSP模型的對比分析

在SWIM提供正常的服務(wù)過程中，逐漸向系統(tǒng)中注入DDoS攻擊流量，當(dāng)攻擊流量在20%、50%和80%時(shí)，分別監(jiān)測系統(tǒng)的各指標(biāo)狀態(tài)。然后與未部署ERMSP應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制的SWIM、服務(wù)隨機(jī)漂移機(jī)制（Services Dynamic Migration Mechanism，SRMM）和應(yīng)急貝葉斯決策網(wǎng)絡(luò)模型（Emergency Bayes Decision Network，EBDN）對比分析，從可識別性、可抵抗性和業(yè)務(wù)連續(xù)性判斷該模型是否可以滿足SWIM的應(yīng)急響應(yīng)。表3為對各模型平均識別時(shí)間的統(tǒng)計(jì)，共進(jìn)行了四大項(xiàng)實(shí)驗(yàn)：第一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)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(shí)間為30 s；第二項(xiàng)實(shí)驗(yàn)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(shí)間為2 s；第三項(xiàng)實(shí)驗(yàn)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(shí)間為16 s；第四項(xiàng)實(shí)驗(yàn)部署了EBDN模型，也是對威脅度為0.2、0.5和0.8進(jìn)行了測試，得出平均識別時(shí)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(qiáng)。

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

實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)了時(shí)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(wù)，4種模型下，吞吐量差別不大，均在500 Byte/s附近。在30 min時(shí)，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(biāo)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(wù)的連續(xù)性。因此，系統(tǒng)的可抵抗性由強(qiáng)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(qiáng)；而未部署應(yīng)急響應(yīng)機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)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(gè)服務(wù)能否正常進(jìn)行，在能正常提供服務(wù)的情況下，進(jìn)一步測試不同模型下系統(tǒng)的時(shí)延，從而在業(yè)務(wù)連續(xù)性角度判斷系統(tǒng)應(yīng)急響應(yīng)能力的大小。表4是不同模型進(jìn)行的業(yè)務(wù)連續(xù)性測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在注入攻擊流量后，未部署應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制的情況下，航空業(yè)務(wù)、航班業(yè)務(wù)和氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中斷；而部署了ERMSP模型、SRMM模型和EBDN模型的系統(tǒng)，服務(wù)沒有中斷，保證了業(yè)務(wù)的連續(xù)性，但不同模型的具體表現(xiàn)不同，需要繼續(xù)進(jìn)行系統(tǒng)時(shí)延的測試。

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

對SWIM的時(shí)延測試結(jié)果如圖11所示。圖11中，統(tǒng)計(jì)了0～100 min四種模型下的系統(tǒng)平均時(shí)延，在未注入攻擊流量時(shí)，四種模型的系統(tǒng)平均時(shí)延均為100 ms左右。在第30 min時(shí)，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(yīng)急響應(yīng)機(jī)制的系統(tǒng)模型，可以看到，系統(tǒng)平均時(shí)延會(huì)呈指數(shù)上升，最終業(yè)務(wù)會(huì)中斷，無法保證SWIM關(guān)鍵服務(wù)的連續(xù)性；在“*”線型代表的SRMM模型中，系統(tǒng)平均時(shí)延會(huì)逐漸上升，然后穩(wěn)定在300 ms左右，因?yàn)槊慨?dāng)關(guān)鍵服務(wù)漂移到被攻擊服務(wù)器時(shí)，時(shí)延就會(huì)變大，而漂移到其他正常服務(wù)器時(shí)時(shí)延正常，因此，平均時(shí)延會(huì)增加；在“◇”線型代表的突發(fā)事件貝葉斯決策網(wǎng)絡(luò)（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(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延會(huì)變大，后來會(huì)減小直至趨于平穩(wěn)；在“+”線型代表的ERMSP模型下，當(dāng)注入攻擊流量后，系統(tǒng)監(jiān)測到異常，會(huì)直接將應(yīng)急消息發(fā)布到相應(yīng)訂閱者，及時(shí)采取應(yīng)急措施，關(guān)鍵服務(wù)漂移到信任值較高的節(jié)點(diǎn)，于是時(shí)延不會(huì)有太大變化。

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

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

4 結(jié)語

SWIM的目標(biāo)是在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)信息的高度共享，從而提高民航系統(tǒng)的運(yùn)行效率，因此，保證其中各個(gè)業(yè)務(wù)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(wù)的應(yīng)急響應(yīng)模型，該模型采用基于信任值的Viterbi算法進(jìn)行決策，當(dāng)攻擊來臨時(shí)，將應(yīng)急消息發(fā)布到相應(yīng)訂閱者。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型相對于隨機(jī)服務(wù)漂移和貝葉斯決策網(wǎng)絡(luò)模型在可識別性、可抵抗性和業(yè)務(wù)連續(xù)性等方面具有一定的優(yōu)越性，能夠滿足SWIM應(yīng)急響應(yīng)的需求。本文針對SWIM應(yīng)急響應(yīng)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(jìn)一步進(jìn)行性能分析，并且考慮持續(xù)故障和間歇故障的情況。