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        網(wǎng)絡(luò)空間擬態(tài)防御發(fā)展綜述:從擬態(tài)概念到“擬態(tài)+”生態(tài)

        2022-04-18 01:22:20馬海龍王亮胡濤江逸茗曲彥澤
        關(guān)鍵詞:擬態(tài)異構(gòu)架構(gòu)

        馬海龍,王亮,2,胡濤,江逸茗,曲彥澤

        (1. 信息工程大學(xué)信息技術(shù)研究所,河南 鄭州 450003;2. 66135部隊(duì),北京 100043)

        0 引言

        隨著網(wǎng)絡(luò)由單點(diǎn)通信快速駛向萬(wàn)物互聯(lián),各類網(wǎng)絡(luò)軟硬件因迭代、開(kāi)放及成本等因素,體系結(jié)構(gòu)趨于固化、功能邏輯趨于相似、系統(tǒng)配置趨于簡(jiǎn)易,在提高性能、降低開(kāi)銷的同時(shí),使網(wǎng)絡(luò)攻擊表面相對(duì)確定,從根源上導(dǎo)致其對(duì)軟件漏洞、硬件后門(mén)、服務(wù)拒絕、信息篡改等網(wǎng)絡(luò)威脅缺乏內(nèi)生安全能力,如圖1所示。為形式化地認(rèn)知這些泛在化網(wǎng)絡(luò)威脅,可將其劃分為已知威脅和未知威脅,前者尚可用風(fēng)險(xiǎn)概率描述、以先驗(yàn)知識(shí)支撐的針對(duì)性技術(shù)防范;而后者既不能用概率直接刻畫(huà)又缺乏相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)和防御靶標(biāo),造成網(wǎng)絡(luò)空間攻防長(zhǎng)期處于不均衡態(tài)勢(shì)。

        圖1 網(wǎng)絡(luò)威脅泛在化成因 Figure 1 Causes of the ubiquity of cyber threats

        “擬態(tài)”本身為仿生概念,基于共識(shí)機(jī)制下的廣義魯棒控制構(gòu)造,以擬態(tài)偽裝為本質(zhì),以DHR機(jī)制為核心,旨在以具備視在不確定性的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),應(yīng)對(duì)廣義不確定性的網(wǎng)絡(luò)威脅。理論推導(dǎo)及系統(tǒng)測(cè)試[1]證明,攻擊者難以在擬態(tài)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)可靠、持續(xù)的協(xié)同逃逸。自其被提出8年來(lái),網(wǎng)絡(luò)空間擬態(tài)防御(CMD,cyberspace mimic defense)已在理論、技術(shù)、產(chǎn)品等層面取得許多進(jìn)展,在與其他信息技術(shù)融合共生中產(chǎn)生較多結(jié)合點(diǎn),正在向“擬態(tài)+”生態(tài)快速迭代、持續(xù)拓展新型應(yīng)用場(chǎng)景,同時(shí),其發(fā)展面臨一些內(nèi)在瓶頸及現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

        為更好綜述網(wǎng)絡(luò)空間擬態(tài)防御發(fā)展及未來(lái)全景,本文試從縱向、橫向、當(dāng)前、發(fā)展及未來(lái)5個(gè)視角開(kāi)展研究,分別介紹了其發(fā)展歷程、與其他主動(dòng)防御技術(shù)的異同、現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)、AICDS共生生態(tài)、新型應(yīng)用場(chǎng)景與未來(lái)挑戰(zhàn)。本文貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在3個(gè)方面:一是基于提出的CMD三定理更為直觀地闡述了擬態(tài)原理,通過(guò)對(duì)比辨析CMD與其他主動(dòng)防御技術(shù)凸顯了CMD本質(zhì);二是綜述了現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)要素、性能表現(xiàn)、體系結(jié)構(gòu)、異構(gòu)策略、調(diào)度策略、表決策略等共性技術(shù),首次將其系統(tǒng)架構(gòu)分為C式、D式兩類,將其異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式分為單源封閉異構(gòu)實(shí)現(xiàn)、單源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)、多源封閉異構(gòu)實(shí)現(xiàn)和多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)4類;三是展望了“擬態(tài)+”AICDS未來(lái)圖景,指出了擬態(tài)與AI、IoT、SDN等新型技術(shù)的技術(shù)結(jié)合點(diǎn)。

        1 縱向觀:CMD發(fā)展歷程

        1.1 概念提出

        沙箱、蜜罐、防火墻等第1代安全技術(shù)和入侵檢測(cè)等第2代安全技術(shù),其本質(zhì)是安全與功能松耦合的外殼式被動(dòng)防御[1],信息海量、異構(gòu)、高維、動(dòng)態(tài)的大數(shù)據(jù)時(shí)代[2],面臨高計(jì)算復(fù)雜度挑戰(zhàn)、大規(guī)模存儲(chǔ)量瓶頸和威脅泛在不確定性難題;靠封“門(mén)”、堵“漏”、殺“毒”、滅“馬”,難以閉合安全鏈,使網(wǎng)絡(luò)獲取“后天免疫”;若強(qiáng)行推行復(fù)雜且無(wú)部署激勵(lì)的安全套件,又將因有損網(wǎng)絡(luò)性能而難以推廣。為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全、功能深耦合,業(yè)界提出CMD等第3代內(nèi)生式主動(dòng)防御技術(shù)[3],可用較低部署開(kāi)銷使網(wǎng)絡(luò)獲取“先天免疫”。CMD概念源于自然界中條紋章魚(yú)、竹節(jié)蟲(chóng)等生物模仿其他生物特征而受益的擬態(tài)現(xiàn)象[4],這些生物可在不改變其內(nèi)在本質(zhì)的前提下,改變自身行為、形態(tài)等表征特征,通過(guò)提升威脅來(lái)源對(duì)自身的認(rèn)知難度來(lái)化解威脅;CMD技術(shù)機(jī)理與此類似,可視作旨在提供內(nèi)生安全增益的主動(dòng)防御,即在不改變網(wǎng)絡(luò)功能本質(zhì)的前提下,動(dòng)態(tài)改變其攻擊表面[5]。

        1.2 形成發(fā)展

        CMD發(fā)展可分為理論和實(shí)踐兩條主線,前者衍生出調(diào)度重構(gòu)、同質(zhì)異構(gòu)、多模裁決等擬態(tài)策略算法,可領(lǐng)先牽引指導(dǎo)實(shí)踐路線的設(shè)計(jì)方向;后者孵化為擬態(tài)路由器、擬態(tài)服務(wù)器、擬態(tài)防火墻等擬態(tài)技術(shù)產(chǎn)品,可持續(xù)驗(yàn)證支撐理論路線的迭代創(chuàng)新。

        1.2.1 擬態(tài)理論

        擬態(tài)理論主要有調(diào)度重構(gòu)、同質(zhì)異構(gòu)、多模裁決3個(gè)方面。

        一是擬態(tài)同質(zhì)異構(gòu)實(shí)現(xiàn),根據(jù)應(yīng)用對(duì)象功能,其可分為存儲(chǔ)系統(tǒng)異構(gòu)、交換系統(tǒng)異構(gòu)、服務(wù)系統(tǒng)異構(gòu)、安全系統(tǒng)異構(gòu)4類,如圖2所示。其中,存儲(chǔ)系統(tǒng)異構(gòu)方面,如文獻(xiàn)[6]針對(duì)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù)塊校驗(yàn)機(jī)制單一、功能脆弱等安全隱患,提出了動(dòng)態(tài)高效的擬態(tài)存儲(chǔ)校驗(yàn)?zāi)P停鐖D2(a)所示,即在分塊寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)原先固定的塊校驗(yàn)邏輯進(jìn)行動(dòng)態(tài)變換,將請(qǐng)求分發(fā)至多個(gè)校驗(yàn)執(zhí)行體進(jìn)行校驗(yàn),并將動(dòng)態(tài)校驗(yàn)結(jié)果附加至數(shù)據(jù)塊,使多個(gè)校驗(yàn)執(zhí)行算法可在時(shí)域上并行隨機(jī)執(zhí)行,防止基于固有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯的暴力破解攻擊。交換系統(tǒng)異構(gòu)方面,如宋克等[7]設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了擬態(tài)交換機(jī)原型樣機(jī),通過(guò)選用不同CPU、操作系統(tǒng),以及對(duì)協(xié)議棧進(jìn)行多樣化編譯引入異構(gòu),如圖2(b)所示。服務(wù)系統(tǒng)異構(gòu)方面,如仝青等[8]提出在文件存儲(chǔ)、SQL腳本、服務(wù)器軟件、虛擬機(jī)操作系統(tǒng)和物理機(jī)操作系統(tǒng)進(jìn)行全軟件棧異構(gòu)化處理,以構(gòu)建異構(gòu)服務(wù)器執(zhí)行體池,如圖2(c)所示,此時(shí)執(zhí)行體異構(gòu)性通過(guò)兩種方式獲得,一種是通過(guò)引入COTS級(jí)異構(gòu)軟件直接獲得,另一種是對(duì)于SQL查詢語(yǔ)句、文件(包括文件目錄)等不具備多樣性的數(shù)據(jù),采用關(guān)鍵字標(biāo)簽化、文件標(biāo)簽化、目錄隨機(jī)化等異構(gòu)方法人為產(chǎn)生,可在一定限度上避免同源軟件漏洞。安全系統(tǒng)異構(gòu)方面,如擬態(tài)蜜罐基于KVM產(chǎn)生上層應(yīng)用相同而底層基礎(chǔ)架構(gòu)不同的異構(gòu)虛擬蜜罐,如圖2(d)[9]所示,對(duì)外統(tǒng)一的Web應(yīng)用為CMS系統(tǒng)(Catfish v4.8.54版本,運(yùn)行庫(kù)PHP v5.4.16),在操作系統(tǒng)(Windows Server 2012 x64、CentOS 7.8.2003 x64、Ubuntu20.04 x64)、Web中間件(IIS v8.0、Apache v2.4.6和Nginx v1.19.1)兩個(gè)層面實(shí)現(xiàn)異構(gòu)。

        圖2 4類擬態(tài)同質(zhì)異構(gòu)模型 Figure 2 Four kinds of mimicry homophily isomerism models

        二是擬態(tài)多執(zhí)行體調(diào)度。文獻(xiàn)[10]系統(tǒng)分析了現(xiàn)有擬態(tài)調(diào)度算法采用的調(diào)度對(duì)象、數(shù)量和時(shí)機(jī)3個(gè)要素,其中,調(diào)度對(duì)象方面,將調(diào)度對(duì)象選取算法分為軟件異構(gòu)度度量[11-15]、異構(gòu)體組件度量[11,16-22]和軟件相似度度量[23-25]3類;調(diào)度數(shù)量方面,選取基于反饋的動(dòng)態(tài)感知調(diào)度、基于效用的動(dòng)態(tài)彈性調(diào)度、基于判決反饋調(diào)度3類調(diào)度算法進(jìn)行對(duì)比分析;調(diào)度時(shí)機(jī)方面,選取最優(yōu)調(diào)度時(shí)間算法[26]、基于滑動(dòng)窗口模型[27]兩類調(diào)度算法進(jìn)行對(duì)比分析,基于動(dòng)態(tài)性、可信任度(用平均失效率衡量)、異構(gòu)度、系統(tǒng)開(kāi)銷和服務(wù)質(zhì)量5個(gè)指標(biāo),將各類多執(zhí)行體調(diào)度算法綜合對(duì)比,結(jié)果如表1所示[10]。

        表1 擬態(tài)多執(zhí)行體調(diào)度算法綜合對(duì)比Table 1 Comprehensive comparison of mimicry multi-executor scheduling algorithms

        三是擬態(tài)多模表決裁決,傳統(tǒng)上可基于大數(shù)表決等傳統(tǒng)裁決算法,相關(guān)改良表決算法主要可分為基于信任度表決、基于定時(shí)表決、基于博弈策略表決3類。

        1) 基于信任度表決所使用的信任度,可進(jìn)一步分為基于歷史表現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)可信度、基于操作員傾向的權(quán)值可信度,如擬態(tài)處理機(jī)[28]提出的經(jīng)驗(yàn)可信度基于處理機(jī)表現(xiàn)確定,隨每次輸出與整體表決輸出一致結(jié)果而遞增,反之則遞減;而權(quán)值可信度由操作員在對(duì)多執(zhí)行體初始配置時(shí)按缺省值預(yù)設(shè),隨每次處理機(jī)清洗減半;再如擬態(tài)交換機(jī)[7]所采用自清洗大數(shù)表決算法(TAMA,trustiness based auto-cleanout majority algorithm),由基于信任度的大數(shù)裁決策略和定時(shí)策略兩部分組成,其中,基于信任度的大數(shù)裁決子算法,實(shí)質(zhì)也采用經(jīng)驗(yàn)可信度,即將輸出一致的執(zhí)行體劃入同一組Gk,按式(1)分別計(jì)算集合Gk的置信度Wk。

        其中,ωi為執(zhí)行體i的信任權(quán)值,初值為0。選擇Wk最大的集合Gp作為裁決輸出,此時(shí)執(zhí)行體i的輸出與裁決輸出的差異率若為S,則其信任權(quán)值ωi按式(2)更新。

        其中,β為大于0的權(quán)值系數(shù)。同時(shí),隨機(jī)選擇信任權(quán)值超過(guò)閾值K的執(zhí)行體下線清洗。

        2) 基于定時(shí)策略表決[7]主要用于抵御共模協(xié)同攻擊,該算法基于時(shí)間因子,每隔時(shí)間間隔T根據(jù)信任權(quán)值選擇執(zhí)行體下線清洗(清洗后信任權(quán)值歸零),按式(3)計(jì)算執(zhí)行體i選取概率P。

        3)基于博弈策略表決,主要引入先驗(yàn)知識(shí)強(qiáng)化表決,如文獻(xiàn)[29]運(yùn)用了惡意控制器所占比例、系統(tǒng)誤差等先驗(yàn)知識(shí),采用字段分解的思想對(duì)擬態(tài)網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)多控制器執(zhí)行體輸出進(jìn)行細(xì)粒度對(duì)比表決,即按式(4)計(jì)算最優(yōu)表決輸出。

        其中,參數(shù)α為假設(shè)攻擊者對(duì)所有控制器成功攻擊、使其變?yōu)閻阂饪刂破鞯母怕?;fi為正確表決輸出f的第i個(gè)字段,hi為該字段的位數(shù),fi,j為該字段的第j位;為控制器k輸出報(bào)文中字段i的第j位,為控制器k實(shí)際向判決器報(bào)告的輸出報(bào)文;

        1.2.2 擬態(tài)實(shí)踐

        經(jīng)各類仿真測(cè)試及實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署試用驗(yàn)證,擬態(tài)技術(shù)產(chǎn)品可提供高可靠、高可用、高可信信息服務(wù),如目前首次線上體系化部署擬態(tài)產(chǎn)品體系的景安網(wǎng)絡(luò),其主要運(yùn)用的擬態(tài)產(chǎn)品有5類。一是擬態(tài)路由器,即引入多模異構(gòu)冗余路由執(zhí)行體,通過(guò)對(duì)各執(zhí)行體維護(hù)的路由表項(xiàng)進(jìn)行共識(shí)裁決生成路由表,通過(guò)對(duì)執(zhí)行體的策略調(diào)度,實(shí)現(xiàn)擬態(tài)路由器表征的不確定變化。在差異化設(shè)計(jì)的前提下,多模異構(gòu)路由執(zhí)行體存在共模缺陷的概率極低,可通過(guò)裁決機(jī)制有效阻斷對(duì)部分執(zhí)行體的攻擊致癱后果。二是擬態(tài)DNS服務(wù)器??稍诓惶蕴延杏蛎麉f(xié)議和地址解析設(shè)施的前提下,通過(guò)增量部署擬態(tài)防御設(shè)備組件,有效遏制基于DNS服務(wù)后門(mén)漏洞的域名投毒、域名劫持等已知和未知攻擊方法,大幅提高攻擊者攻擊代價(jià)。三是擬態(tài)Web虛擬機(jī)。Web虛擬機(jī)可通過(guò)在云環(huán)境中部署虛擬機(jī)提供低成本解決方案,除面臨賬號(hào)盜用、跨站腳本、緩沖區(qū)溢出等傳統(tǒng)Web威脅外,還面臨引入虛擬層導(dǎo)致的側(cè)信道攻擊、虛擬層漏洞等新型威脅,引入擬態(tài)技術(shù)可利用云平臺(tái)構(gòu)建功能等價(jià)、動(dòng)態(tài)多樣的異構(gòu)虛擬Web執(zhí)行體池,通過(guò)采用動(dòng)態(tài)調(diào)度、數(shù)據(jù)庫(kù)指令異構(gòu)化、多余度共識(shí)表決等技術(shù),建立多維動(dòng)態(tài)變換的運(yùn)行空間以阻斷攻擊鏈。四是擬態(tài)云服務(wù)器,通過(guò)構(gòu)建功能等價(jià)的異構(gòu)云服務(wù)器池,采用動(dòng)態(tài)執(zhí)行體調(diào)度、多余度共識(shí)表決、異常發(fā)現(xiàn)、線下清洗等技術(shù),及時(shí)阻斷基于執(zhí)行體軟硬件漏洞后門(mén)等的差模攻擊。五是擬態(tài)防火墻,針對(duì)傳統(tǒng)防火墻在Web管理和數(shù)據(jù)流處理層面可能存在的漏洞后門(mén),通過(guò)對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行擬態(tài)化構(gòu)造,在管理、數(shù)據(jù)層面增加攻擊者攻擊難度,有效防御“安檢準(zhǔn)入”中的內(nèi)鬼侵?jǐn)_,提供切實(shí)可信的準(zhǔn)入控制保障。

        2 橫向觀:CMD與其他主動(dòng)防御技術(shù)對(duì)比

        主動(dòng)防御技術(shù)目前尚未形成公認(rèn)概念,基于文獻(xiàn)[1,3,30],本文認(rèn)為其是指不依賴漏洞后門(mén)發(fā)現(xiàn)和攻擊特征分析等攻擊先驗(yàn)知識(shí),利用動(dòng)態(tài)、異構(gòu)、冗余、重構(gòu)等內(nèi)生安全機(jī)制,對(duì)攻擊“主動(dòng)感知、事前防御”的安全技術(shù)。在主動(dòng)防御技術(shù)對(duì)比方面,文獻(xiàn)[31]僅將CMD與移動(dòng)目標(biāo)防御、可信計(jì)算進(jìn)行了比較,但缺乏與其他主動(dòng)防御技術(shù)的對(duì)比分析。本節(jié)首先介紹CMD,而后將其與其他主動(dòng)防御技術(shù)進(jìn)行對(duì)比辨析。

        2.1 網(wǎng)絡(luò)空間擬態(tài)防御 2.1.1 核心架構(gòu)

        如圖3所示,CMD核心架構(gòu)為DHR架構(gòu)[1],可記為六元組 Ω= {Cn,Em,Kt,I,V,S},其中:

        圖3 DHR架構(gòu) Figure 3 DHR architecture

        I,即輸入代理,負(fù)責(zé)將輸入分發(fā)給Kt;

        V,即表決輸出器,負(fù)責(zé)對(duì)Kt的輸出矢量表決并輸出,屏蔽攻擊致錯(cuò)后果,并向調(diào)度器S反饋;

        S,即調(diào)度器,負(fù)責(zé)按調(diào)度策略執(zhí)行調(diào)度,識(shí)別錯(cuò)誤執(zhí)行體,從Em中隨機(jī)選擇Ej進(jìn)入Kt作修復(fù)替換;或使用Cn內(nèi)構(gòu)件重構(gòu)Ej;或通過(guò)虛擬化改變Ej的組成配置、運(yùn)行環(huán)境;或基于時(shí)間、策略等,選擇Em及Kt中異構(gòu)執(zhí)行體下線清洗。

        DHR架構(gòu)可用IPO(input-process-output)模型概述為I?Kt/S/Em/Cn?V。其中,Kt為功能模塊,Em、Cn為資源模塊,S為控制模塊,I、V為輸入/輸出模塊,模塊間邏輯獨(dú)立、功能聯(lián)動(dòng),具體來(lái)看,由I接收輸入并將其復(fù)制分發(fā)至Kt中的冗余執(zhí)行體Kl執(zhí)行處理,得到的輸出矢量由V表決并輸出,得到的輸出唯一且相對(duì)正確;由S控制Cn中的構(gòu)件動(dòng)態(tài)重構(gòu)Em中的執(zhí)行體,根據(jù)運(yùn)行信息選取Em中的執(zhí)行體進(jìn)入Kt,并對(duì)下線執(zhí)行體進(jìn)行清洗恢復(fù)、重構(gòu)重組等??梢?jiàn),CMD通過(guò)引入擬態(tài)裁決、策略調(diào)度、多維重構(gòu)、反饋控制、去協(xié)同化等內(nèi)生安全機(jī)制,使目標(biāo)系統(tǒng)具備面向不確定性威脅的廣義魯棒控制能力,實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御。

        2.1.2 CMD三定理

        本小節(jié)著眼擬態(tài)防御效能、擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)可控性及擬態(tài)安全增益因子3個(gè)方面,提出CMD三定理,并將其作為論證CMD內(nèi)生安全效應(yīng)原理的支撐。

        CMD三定理間的關(guān)系為:CMD第一定理從增益角度,正面表現(xiàn)擬態(tài)防御安全效能可通過(guò)控制指標(biāo)而提升,進(jìn)而證明其確實(shí)存在安全效能;CMD第二定理從風(fēng)險(xiǎn)角度,反面表現(xiàn)擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)可控;CMD第三定理作為前兩項(xiàng)定理的補(bǔ)充,提供設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)擬態(tài)架構(gòu)時(shí)提升其安全增益的途徑。

        在提出CMD第一、第二定理前,給出定義1~定義3作概念基礎(chǔ)。

        定義1攻擊逃逸

        將擬態(tài)系統(tǒng)s在某次廣義不確定性攻擊下Kt的輸出矢量記為O={OC1,OC2,… ,OCt},若表決輸出錯(cuò)誤結(jié)果,則認(rèn)為攻擊產(chǎn)生逃逸,其必要條件有5個(gè)(無(wú)須同時(shí)成立):

        1) 攻擊者掌握服務(wù)集Kt共模缺陷;

        2) 輸入代理I、表決輸出器V被攻陷;

        3) 系統(tǒng)產(chǎn)生通信誤碼、組件故障等隨機(jī)錯(cuò)誤;

        4) 擬態(tài)系統(tǒng)執(zhí)行環(huán)境具備側(cè)信道攻擊條件;

        5) 攻擊未導(dǎo)致服務(wù)集Kt輸出矢量不一致。 同時(shí),不將在擬態(tài)界外通過(guò)社會(huì)工程學(xué)等手段成功實(shí)施的攻擊視為攻擊逃逸。

        定義2擬態(tài)效能與擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)

        若對(duì)擬態(tài)系統(tǒng)s同條件攻擊x次(x≥1 00),y次未逃逸,則有式(5)。

        其中,記Pe為擬態(tài)防御效能,簡(jiǎn)稱擬態(tài)效能。若同條件攻擊不足100次,視Pe為擬態(tài)效能的近似指標(biāo)。另有式(6)。

        記概率Prisk為系統(tǒng)在該條件下的攻擊逃逸率,簡(jiǎn)稱擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)??梢?jiàn),CMD將難以量化的不確定性威脅映射為概率。

        定義3擬態(tài)熵和擬態(tài)變換增益

        若某系統(tǒng)性能指標(biāo)(如吞吐量、響應(yīng)時(shí)間)的歸一化參數(shù)為Vi,則有式(7)。

        其中,記ENi為該性能的性能熵[32],以反映其性能。若Vb變 為Va,則有式(8)。

        記 ΔE N為該系統(tǒng)性能的變換增益。

        特別地,若系統(tǒng)服務(wù)集異構(gòu)度的歸一化參數(shù)為Vh,則有式(9)。

        為反映擬態(tài)熵與異構(gòu)度的正相關(guān)性,修正式(9),結(jié)果如式(10)。

        其中,記ENh為系統(tǒng)的擬態(tài)熵,用于描述其服務(wù)集異構(gòu)程度。若經(jīng)某次調(diào)度Vh變?yōu)閂h′,則有式(11)。

        其中,記ΔE Nh為系統(tǒng)的擬態(tài)變換增益,用于反映系統(tǒng)經(jīng)調(diào)度獲取的異構(gòu)度增益。

        基于定義1~定義3,提出CMD第一、第二定理。

        CMD第一定理擬態(tài)防御效能與服務(wù)集異構(gòu)度非線性正相關(guān)。

        證明考慮DHR架構(gòu)A,參考文獻(xiàn)[19]提出的異構(gòu)度量化方法,若服務(wù)集的構(gòu)件集類數(shù)為M,服務(wù)集的構(gòu)件集所含構(gòu)件類數(shù)為S,構(gòu)件池Cn中構(gòu)件Cni、Cnj的比例分別為pni、pnj,其特有漏洞及共有漏洞的數(shù)量依次為vni、vnj和vnij,則服務(wù)集異構(gòu)度HA可由其復(fù)雜度COk和差異度FDQn決定,如式(12)所示。

        其中,COn通過(guò)香農(nóng)多樣性指數(shù)衡量,由S與pni決定;FDQn通過(guò)二次熵衡量,由S、pni、pnj、vni、vnj與vnij決定。當(dāng)服務(wù)集中執(zhí)行體的任意兩個(gè)構(gòu)件相異時(shí),HA取最大值,如式(13)所示。

        基于此,本文對(duì)HA進(jìn)行min-max歸一化[33],此時(shí)擬態(tài)熵計(jì)算結(jié)果如式(14)所示。

        考慮服務(wù)集共模缺陷逃逸(擬態(tài)逃逸必要條件1),忽略偶然因素2)、3)、4)、5),此時(shí)服務(wù)集存在共模缺陷的概率Pcm與FDQn、HA、ENh均負(fù)相關(guān),即基于構(gòu)件共有漏洞定義的服務(wù)集差異度越大,服務(wù)集異構(gòu)度和擬態(tài)熵越大,共模缺陷存在概率越小。另由擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)Prisk定義可知有式(15)成立。

        故Prisk與HA負(fù)相關(guān),又因式(6),故Pe與HA正相關(guān)。且由HA與FDQn正相關(guān)而非正比,為非線性正相關(guān)關(guān)系,而Pcm與FDQn線性負(fù)相關(guān),與Pe線性負(fù)相關(guān),故Pe與FDQn線性正相關(guān),因此Pe與HA非線性正相關(guān)。

        證畢。

        CMD第二定理擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)Prisk可控。

        證明設(shè)置擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)Prisk安全閾值,由式(15)得,擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)可控實(shí)質(zhì)是保證共模缺陷存在概率Pcm可控,且Pcm與FDQn線性負(fù)相關(guān),即僅需控制FDQn,而FDQn由S、pni、pnj、vni、vnj與vnij決定,與構(gòu)件Cni、Cnj直接相關(guān),又因構(gòu)件Cni、Cnj可根據(jù)調(diào)度算法按閾值要求動(dòng)態(tài)選擇,以調(diào)整服務(wù)集差異度FDQn,可控制Pcm低于閾值。

        證畢。

        在提出CMD第三定理前,提出定義4作為概念基礎(chǔ)。

        定義4擬態(tài)表面

        根據(jù)I/O自動(dòng)機(jī)模型,給定環(huán)境E下的擬態(tài)系統(tǒng)s,記三元組{BE,PE,DE}為該系統(tǒng)s的攻擊表面[34],簡(jiǎn)稱擬態(tài)表面ASs,即攻擊者通過(guò)E對(duì)s攻擊可觸的系統(tǒng)資源集,如式(16)所示。

        其中,BE為s中I、V的接口集(如字符串輸入接口);PE為s中I、V的通道集(如socket),BE中的某接口BiE需通過(guò)PE中的某通道PiE連接;DE為s中Kt的非可信數(shù)據(jù)項(xiàng)集(如共享文件)。

        基于定義4,提出CMD第三定理。

        CMD第三定理擬態(tài)安全增益完全來(lái)自其動(dòng)態(tài)、異構(gòu)、冗余特性,且與傳統(tǒng)防御手段安全增益相獨(dú)立。

        證明首先,CMD不依賴先驗(yàn)知識(shí)和檢測(cè)機(jī)、知識(shí)庫(kù)等外掛防護(hù)組件,故與傳統(tǒng)防御手段弱關(guān)聯(lián),未使用MTD等其他主動(dòng)防御機(jī)制;其次,CMD允許使用不可信構(gòu)件,因此其安全增益僅來(lái)自于架構(gòu)本身,而架構(gòu)引入的各類機(jī)制可規(guī)約為動(dòng)態(tài)、異構(gòu)、冗余3個(gè)特性,使組成擬態(tài)表面ASs的BE、PE、DE動(dòng)態(tài)變換,進(jìn)而使攻擊鏈不可達(dá);最后,CMD可與蜜罐、防火墻等傳統(tǒng)手段融合運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)擬態(tài)蜜罐[9]、擬態(tài)防火墻[35]等產(chǎn)品,其安全增益相對(duì)獨(dú)立。

        證畢。

        基于CMD三定理闡述擬態(tài)原理:首先,基于CMD第一定理,由于擬態(tài)防御效能與服務(wù)集異構(gòu)度正相關(guān),而擬態(tài)DHR架構(gòu)相比其他傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有顯著的異構(gòu)度增益,故具備擬態(tài)防御效能;其次,基于CMD第一、第二定理,攻擊者連續(xù)攻擊擬態(tài)系統(tǒng)時(shí),基于掃描結(jié)果、已知漏洞等先驗(yàn)知識(shí)試錯(cuò),其實(shí)質(zhì)是通過(guò)動(dòng)態(tài)變換使系統(tǒng)擬態(tài)熵進(jìn)入熵減過(guò)程,而擬態(tài)調(diào)度通過(guò)動(dòng)態(tài)提升擬態(tài)熵,抵消攻擊者的試錯(cuò)效應(yīng),使攻擊效應(yīng)累積從連續(xù)過(guò)程轉(zhuǎn)為獨(dú)立過(guò)程,因此擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)平衡,未能超越閾值;再次,基于CMD第二定理,多模共識(shí)有小概率出現(xiàn)共模缺陷致錯(cuò),但可通過(guò)多維動(dòng)態(tài)迭代處理與裁決,控制擬態(tài)風(fēng)險(xiǎn)低于閾值;最后,基于CMD第三定理,證明擬態(tài)提供的安全增益與傳統(tǒng)防御手段相對(duì)獨(dú)立,并可通過(guò)強(qiáng)化其動(dòng)態(tài)、異構(gòu)、冗余特性提高安全增益。

        2.1.3 CMD安全增益

        基于CMD第三定理,從3個(gè)層面分析架構(gòu)安全增益。一是異構(gòu)性。由于架構(gòu)安全增益可由Pe直觀反映,又由式(6)、式(9)、式(13)、式(14)可知,Pe與服務(wù)集HA正相關(guān),理想情況下,在各異構(gòu)執(zhí)行體攻擊面兩兩正交時(shí)實(shí)現(xiàn)絕對(duì)異構(gòu),可最大化安全增益。異構(gòu)度量化方法,主要有漏洞量化、功能量化、熵量化和“復(fù)雜度?差異度”二維量化4類。漏洞量化,如文獻(xiàn)[36]通過(guò)CNVD(China national vulnerability database)查詢執(zhí)行體共同漏洞數(shù)量以量化其異構(gòu)度,但忽略了執(zhí)行體對(duì)未知威脅的反映差異度[37]。功能量化,如文獻(xiàn)[38]利用功能等指標(biāo)綜合考量軟、硬件異構(gòu)度,但僅考量了控制器是否控制同一主機(jī)及類別是否一致,評(píng)估粒度較粗;熵量化,如文獻(xiàn)[39]利用信息熵[40]衡量服務(wù)集異構(gòu)度,提出信息熵H與余度t正相關(guān),且t一定時(shí)各類執(zhí)行體出現(xiàn)概率相同時(shí)H最大,但未考慮異構(gòu)執(zhí)行體共模缺陷;“復(fù)雜度?差異度”二維量化,即同時(shí)考慮執(zhí)行體復(fù)雜度和差異度,反映異構(gòu)度差異較客觀,本文論證CMD第一定理時(shí)即參照該方法。二是動(dòng)態(tài)性??蔀楫悩?gòu)性提供時(shí)間維度增益,通過(guò)改變服務(wù)集異構(gòu)度HA而間接提供安全增益。為簡(jiǎn)化執(zhí)行體異構(gòu)實(shí)現(xiàn)、擴(kuò)充構(gòu)件池Cn,可對(duì)執(zhí)行體進(jìn)行重構(gòu)、重定義、虛擬化等廣義動(dòng)態(tài)變換,降低非絕對(duì)異構(gòu)執(zhí)行體間的顯、隱性關(guān)聯(lián),在控制擬態(tài)部署成本的基礎(chǔ)上提供增量安全增益。三是冗余性??蔀楫悩?gòu)性提供空間維度增益,通過(guò)改變服務(wù)集異構(gòu)度HA而間接提供安全增益。文獻(xiàn)[28]提出冗余度與表決正確率非線性相關(guān),且余度增長(zhǎng)導(dǎo)致成本提升、難以表決;特別地,文獻(xiàn)[8,41]研究表明3模余度[26]性能?開(kāi)銷比最優(yōu)。

        2.1.4 CMD開(kāi)銷分析

        由CMD架構(gòu)機(jī)理知,開(kāi)銷 PayCMD可分為異構(gòu)部件、策略調(diào)度、多模裁決、反饋控制、清洗恢復(fù)和狀態(tài)同步6部分。其中,異構(gòu)部件開(kāi)銷與余度t正相關(guān);策略調(diào)度和反饋控制開(kāi)銷與調(diào)度策略(SS,scheduling strategy)算法性能相關(guān);多模裁決開(kāi)銷與表決策略(VS,voting strategy)、表決輸出器性能和異構(gòu)執(zhí)行體最長(zhǎng)響應(yīng)時(shí)延Delaymax相關(guān);清洗恢復(fù)開(kāi)銷在網(wǎng)絡(luò)效能未飽和時(shí)不直接遲滯網(wǎng)絡(luò)性能;狀態(tài)同步開(kāi)銷與t、系統(tǒng)架構(gòu)(SA,system architecture)相關(guān)。由2.1.3節(jié)知,余度通常取3,與 Delaymax同由異構(gòu)策略(HS,heterogeneous strategy)決定,表決輸出器性能由硬件決定,因此, PayCMD的決定因素可規(guī)約為四元組{SA, HS, SS, VS},如式(17)所示。

        與其他防御技術(shù)開(kāi)銷對(duì)比,CMD一是將攻擊表面從系統(tǒng)整體縮減為“擬態(tài)括號(hào)”內(nèi)的部分組件,降低了對(duì)全體部件的更新升級(jí)頻次、實(shí)時(shí)防護(hù)要求;二是對(duì)短板組件弱敏感,可利用COTS級(jí)構(gòu)件、開(kāi)源產(chǎn)品等非可信源構(gòu)件組成可信系統(tǒng),降低系統(tǒng)固有安全開(kāi)銷;三是可替代防火墻、入侵檢測(cè)或其他專用安全部件,節(jié)省了相關(guān)部署運(yùn)維開(kāi)銷。

        2.2 入侵容忍

        1985年提出“入侵容忍”概念,旨在通過(guò)構(gòu)建多樣化冗余、N-模表決、系統(tǒng)重構(gòu)、秘密共享及拜占庭一致性協(xié)商等機(jī)制為系統(tǒng)賦予容侵能力[42],使其在被入侵條件下確保安全、持續(xù)服務(wù)。入侵容忍典型系統(tǒng)架構(gòu)分為3類,一是基于入侵檢測(cè)的容忍觸發(fā)架構(gòu),如SITAR(scalable intrusion-tolerant architecture for distributed services)[43],用于保護(hù)商用服務(wù)器安全,但其容忍機(jī)制依賴于入侵檢測(cè);二是算法驅(qū)動(dòng)架構(gòu),如MAFTIA(malicious and accidental fault tolerance for internet applications)[44],通過(guò)層次化架構(gòu)保護(hù)應(yīng)用,但被保護(hù)應(yīng)用需基于項(xiàng)目中間件給定的程序接口和協(xié)議平臺(tái)開(kāi)發(fā);三是周期性恢復(fù)架構(gòu),如SCIT(self-cleaning intrusion tolerance)[45],通過(guò)輪換在線服務(wù)器和清洗離線服務(wù)器實(shí)現(xiàn)容侵,無(wú)須更改現(xiàn)有操作系統(tǒng)及應(yīng)用軟件。入侵容忍技術(shù)存在機(jī)制復(fù)雜度大、多樣化執(zhí)行體成本過(guò)高和支撐技術(shù)體系未成熟等缺陷,其原理與CMD強(qiáng)相關(guān),均采用異構(gòu)冗余、多模表決、系統(tǒng)重構(gòu)等機(jī)制,給攻擊者制造了非協(xié)同條件下的異構(gòu)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)協(xié)同攻擊困境;但入侵容忍強(qiáng)調(diào)容忍,僅滿足于屏蔽錯(cuò)誤,而CMD除此之外還識(shí)別、定位、清除錯(cuò)誤,并自動(dòng)恢復(fù),防御更為主動(dòng)。

        2.3 移動(dòng)目標(biāo)防御

        移動(dòng)目標(biāo)防御(MTD,moving target defense)源自加密或擾碼思想[46],通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)度、系統(tǒng)自清洗、動(dòng)態(tài)域名、源代碼多樣化、實(shí)時(shí)編譯、多核處理等[47]技術(shù)機(jī)制,為系統(tǒng)賦予多樣性、動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性,以持續(xù)移動(dòng)攻擊面、阻斷攻擊鏈。其中,多樣性可分為自然多樣性、偽多樣性和人工多樣性[48],動(dòng)態(tài)性為其核心特性,可在網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層、運(yùn)行環(huán)境層、軟件層[49]和數(shù)據(jù)層[50]等實(shí)現(xiàn);隨機(jī)性,可通過(guò)地址空間隨機(jī)化(ASR,address space randomization)[51]、指令集隨機(jī)化(ISR,instruction-set randomization)[52]和內(nèi)核數(shù)據(jù)隨機(jī)化等實(shí)現(xiàn)。MTD典型實(shí)現(xiàn)包括MUTE(mutable network)[53]和MAS(moving attack surface)系統(tǒng)[54]等。CMD與MTD的區(qū)別在于:為阻斷攻擊鏈,MTD將攻擊表面移動(dòng),而CMD將攻擊表面不規(guī)則變換,可視作MTD的拓展,一方面引入負(fù)反饋控制,可基于防御糾錯(cuò);另一方面引入非協(xié)同條件,削弱了執(zhí)行體間資源共享,使攻擊成功條件由可基于隨機(jī)試錯(cuò)提高至需基于共模缺陷,提升了攻擊難度。

        2.4 零信任架構(gòu)

        零信任架構(gòu)(ZTA,zero trust architecture)于2010年提出[55],強(qiáng)調(diào)取消基于網(wǎng)絡(luò)邊界的傳統(tǒng)安全模型(如防火墻、NAT、VPN)對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部組件授予的默認(rèn)信任,以身份取代傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)邊界,其核心機(jī)制為強(qiáng)認(rèn)證和最小特權(quán)授權(quán),實(shí)行“將用戶與設(shè)備綁定為網(wǎng)絡(luò)代理,基于網(wǎng)絡(luò)代理授予信任評(píng)分,根據(jù)信任評(píng)分認(rèn)證并授權(quán)”的安全策略[56]。ZTA使用非可信組件構(gòu)建可信網(wǎng)絡(luò)的思想與CMD相通,二者區(qū)別在于實(shí)現(xiàn)方法,前者基于信任傳遞建立信任關(guān)系,后者基于多模裁決屏蔽攻擊錯(cuò)誤,但ZTA建立信任鏈時(shí)確立的信任根與加密認(rèn)證方法均難以確保絕對(duì)可信;CMD對(duì)非可信構(gòu)件的準(zhǔn)入門(mén)檻比ZTA低,更易部署推廣。

        2.5 可信計(jì)算

        可信計(jì)算(TC,trusted computing)由美國(guó)國(guó)防部于1985年首次提出,其本質(zhì)是使用基于硬件安全模塊的可信計(jì)算平臺(tái),通過(guò)信任度量建立以信任根為錨、以信任關(guān)系為鏈的信任鏈[57]。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)快速轉(zhuǎn)型,TC相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)尚需完善。和ZTA相似,TC與CMD均使用非可信組件構(gòu)建可信網(wǎng)絡(luò),區(qū)別一是在于安全原理,前者基于計(jì)算復(fù)雜度,后者基于多模動(dòng)態(tài)異構(gòu);二是在于安全根基,前者以認(rèn)為“絕對(duì)安全”實(shí)則無(wú)法保證“絕對(duì)安全”的TPM或TCM(trusted cryptography module)為可信根,而后者基于普適的“相對(duì)正確”公理;三是在于安全等級(jí),TC信任度量定級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和測(cè)評(píng)技術(shù)還需健全,可信性有待提高,擬態(tài)防御可通過(guò)提升服務(wù)集異構(gòu)度動(dòng)態(tài)提高系統(tǒng)安全等級(jí)。

        2.6 計(jì)算機(jī)免疫學(xué)

        計(jì)算機(jī)免疫學(xué)即為計(jì)算機(jī)引入生物免疫功能,用于識(shí)別、隔離或處理網(wǎng)絡(luò)威脅,具體是將待優(yōu)化問(wèn)題對(duì)應(yīng)生物學(xué)中的抗原,將優(yōu)化問(wèn)題的可行解對(duì)應(yīng)生物學(xué)中的抗體B細(xì)胞等,運(yùn)用抗體對(duì)抗抗原的生物原理處理網(wǎng)絡(luò)威脅[58],相關(guān)模型有網(wǎng)絡(luò)病毒免疫模型[59]、Multi-Agent免疫模型[60]、免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[61]等。計(jì)算機(jī)免疫學(xué)與CMD均為仿生概念,區(qū)別在于前者激勵(lì)計(jì)算機(jī)產(chǎn)生“代碼抗體”主動(dòng)優(yōu)化求解問(wèn)題,需面向多場(chǎng)景拓展適用性;后者因擬態(tài)偽裝機(jī)制給攻擊者造成認(rèn)知困境,更易在計(jì)算設(shè)備、交換設(shè)備、操作系統(tǒng)等各層面推廣。

        2.7 綜合對(duì)比

        根據(jù)對(duì)主動(dòng)防御技術(shù)概念的分析,設(shè)置攻擊先驗(yàn)知識(shí)無(wú)關(guān)性、組件動(dòng)態(tài)水平、風(fēng)險(xiǎn)感知能力、威脅預(yù)規(guī)避能力4個(gè)評(píng)估指標(biāo),按取值1~5進(jìn)行粗粒度計(jì)分(分值大小僅反映相對(duì)水平,不反映指標(biāo)絕對(duì)值),對(duì)當(dāng)前主要主動(dòng)防御技術(shù)進(jìn)行對(duì)比,如表2所示,可見(jiàn)CMD較均衡地提高了4項(xiàng)主動(dòng)防御特性,其他主動(dòng)防御技術(shù)雖具備較強(qiáng)威脅規(guī)避能力,但在其他指標(biāo)方面還有一定不足。

        表2 主要主動(dòng)防御技術(shù)對(duì)比Table 2 Comparison of major active defense technologies

        3 當(dāng)前觀:現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)共性技術(shù)

        基于COTS級(jí)產(chǎn)品、自有平臺(tái)和開(kāi)源平臺(tái),已形成含10余類不同功能平臺(tái)的擬態(tài)平臺(tái)族,經(jīng)仿真推理和實(shí)體網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證均能提升系統(tǒng)內(nèi)生安全效應(yīng),根據(jù)擬態(tài)架構(gòu)安全增益分析及式(17),應(yīng)著重關(guān)注其關(guān)鍵的四元組{SA, HS, SS, VS}共性技術(shù),表3為主要擬態(tài)平臺(tái)共性技術(shù)實(shí)現(xiàn),在基于CVE(common vulnerabilities and exposures)等現(xiàn)有缺陷或構(gòu)造漏洞的攻擊向量下的性能表現(xiàn)如表4所示。

        表3 主要擬態(tài)平臺(tái)共性技術(shù)實(shí)現(xiàn)Table 3 Realization of generic technology of main mimicry platform

        表4 主要擬態(tài)平臺(tái)性能表現(xiàn)Table 4 Performance of major mimicry platforms

        3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

        擬態(tài)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu),大多未顛覆原有架構(gòu),通過(guò)對(duì)原架構(gòu)核心部位增量設(shè)置擬態(tài)括號(hào)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)改造,按輸入輸出交互方式,可分為集中式架構(gòu)(centralized architecture,簡(jiǎn)稱C式架構(gòu))和分布式架構(gòu)(distributed architecture,簡(jiǎn)稱D式架構(gòu))。

        3.1.1 集中式架構(gòu)

        C式架構(gòu),以類C/S架構(gòu)的“請(qǐng)求?應(yīng)答”工作模式提供集中式擬態(tài)服務(wù),分為組件式和分層式兩類子架構(gòu)。組件式子架構(gòu),如擬態(tài)Web服務(wù)器[19]、擬態(tài)DNS服務(wù)器[62],由調(diào)度器、異構(gòu)服務(wù)器池及請(qǐng)求分發(fā)均衡模塊等其他組件組成;分層式子架構(gòu),如擬態(tài)云數(shù)據(jù)中心[63]和擬態(tài)云服務(wù)架構(gòu)[64],前者由基礎(chǔ)設(shè)施層、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)交換層、擬態(tài)化括號(hào)層、擬態(tài)云管理器/擬態(tài)化SaaS(software-as-a-service)應(yīng)用層和運(yùn)維管理層構(gòu)成,后者通過(guò)在原系統(tǒng)服務(wù)層構(gòu)造MSP(mimic service package)提供節(jié)點(diǎn)式擬態(tài)云服務(wù)。如圖4所示,C式架構(gòu)中,作為客戶端的實(shí)體與作為服務(wù)端的元功能體交互時(shí),信息流單線輸出、鏈?zhǔn)教幚?,元功能體在接收實(shí)體服務(wù)請(qǐng)求后,分發(fā)輸入、多模執(zhí)行、輸出裁決及調(diào)度反饋等擬態(tài)服務(wù)均在元功能體進(jìn)行,同信息鏈信息I/O位于架構(gòu)同側(cè),在每級(jí)I/O界面實(shí)現(xiàn)歸一化,通過(guò)在I/O界面直接引入擬態(tài)輸入/輸出模塊實(shí)現(xiàn)擬態(tài)構(gòu)造。

        圖4 C式架構(gòu)及其信息流 Figure 4 Type C architecture and its information flow

        3.1.2 分布式架構(gòu)

        D式架構(gòu),采用類P2P架構(gòu)的對(duì)等模式提供分布式擬態(tài)服務(wù),分為組件式和分層式兩類子架構(gòu)。組件式子架構(gòu),如擬態(tài)工控處理機(jī)[28]、擬態(tài)交換機(jī)[7],由異構(gòu)執(zhí)行體池、調(diào)度器、電路組件構(gòu)成;分層式子架構(gòu),如擬態(tài)路由器[65],由應(yīng)用層、控制層和設(shè)備層組成。如圖5所示,D式架構(gòu)中,實(shí)體間彼此可兩兩交互,信息流多級(jí)多鏈并行,系統(tǒng)接收輸入信息I后僅觸發(fā)系統(tǒng)內(nèi)部的輸出信息Ointernal,外部界面的輸入I與輸出信息O間邏輯無(wú)關(guān),即同信息鏈信息I/O位于架構(gòu)異側(cè),為便于裁決,內(nèi)部輸出矢量需歸一化,通過(guò)直接在I/Ointernal界面引入擬態(tài)輸入/輸出模塊實(shí)現(xiàn)擬態(tài)構(gòu)造。

        圖5 D式架構(gòu)及其信息流 Figure 5 Type D architecture and its information flow

        3.1.3 小結(jié)

        擬態(tài)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu),在信息流程上,符合I{P}O閉環(huán)控制模型,除輸入輸出通道外,擬態(tài)括號(hào)內(nèi)部件與外界不互通;在子架構(gòu)選用上,當(dāng)前實(shí)現(xiàn)的組件式子架構(gòu)多由調(diào)度器兼負(fù)調(diào)度和表決功能,對(duì)調(diào)度、表決功能一體化設(shè)計(jì)要求高,而分層式子架構(gòu)以擬態(tài)化控制層為核心,實(shí)現(xiàn)較為完備??梢?jiàn),對(duì)現(xiàn)有平臺(tái)進(jìn)行擬態(tài)化改造時(shí),應(yīng)著眼其服務(wù)模式選取確定異構(gòu)服務(wù)集和多模裁決點(diǎn),而后區(qū)分C式或D式架構(gòu)展開(kāi)改造。

        3.2 異構(gòu)策略

        擬態(tài)平臺(tái)異構(gòu)策略,既可在基礎(chǔ)設(shè)施、操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)、應(yīng)用軟件等層面實(shí)現(xiàn)全棧物理異構(gòu),還可通過(guò)虛擬化等策略增強(qiáng)虛擬異構(gòu)度,應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注其實(shí)現(xiàn)模式、實(shí)現(xiàn)層次、構(gòu)件選用和部件同步4個(gè)層面。

        3.2.1 異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式

        根據(jù)平臺(tái)廠商來(lái)源和擬態(tài)化改造時(shí)平臺(tái)源碼是否可控兩項(xiàng)條件,可將擬態(tài)平臺(tái)異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式分為4類,如圖6所示。一是單源封閉異構(gòu)實(shí)現(xiàn),即對(duì)于由單一廠商生產(chǎn)的非開(kāi)源平臺(tái),通過(guò)直接采用該廠商的多型產(chǎn)品作為服務(wù)集并在I/O接口增加分發(fā)、裁決及調(diào)度等機(jī)制以進(jìn)行擬態(tài)化改造[63]。二是單源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn),即在開(kāi)源COTS級(jí)產(chǎn)品的核心部位,通過(guò)多樣化編譯產(chǎn)品源碼等方式設(shè)置擬態(tài)界。三是多源封閉異構(gòu)實(shí)現(xiàn),即直接引入多廠商生產(chǎn)的非開(kāi)源COTS級(jí)產(chǎn)品作為服務(wù)集,并在I/O接口設(shè)置擬態(tài)輸入和裁決部件以構(gòu)建擬態(tài)化子系統(tǒng)。四是多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn),即對(duì)具備動(dòng)態(tài)、異構(gòu)、冗余特性的開(kāi)源系統(tǒng),因應(yīng)用與平臺(tái)松耦合且具備異構(gòu)基礎(chǔ),通過(guò)直接引入擬態(tài)機(jī)制和組合多源應(yīng)用實(shí)現(xiàn)異構(gòu)。如擬態(tài)路由器架構(gòu)[65]通過(guò)基于OpenFlow協(xié)議的接口改造,控制未開(kāi)源的思科、Juniper、中興、邁普、烽火路由器,即多源封閉異構(gòu)實(shí)現(xiàn);通過(guò)開(kāi)源軟件Routeflow[58]直接遷移控制開(kāi)源的Quagga、XORP等路由器,即多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)。值得注意的是,這4類擬態(tài)異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式均面向基于COTS級(jí)硬件和開(kāi)源產(chǎn)品、需經(jīng)擬態(tài)化改造才能生成內(nèi)生安全能力的擬態(tài)基線1.0產(chǎn)品,而面向基于DHR構(gòu)造、具備原生內(nèi)生安全能力的擬態(tài)基線2.0產(chǎn)品,這些異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式已不再需要。

        圖6 擬態(tài)異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式 Figure 6 Mimicry heterogeneous implementation mode

        3.2.2 異構(gòu)實(shí)現(xiàn)方法

        異構(gòu)實(shí)現(xiàn)方法可分為編碼異構(gòu)、軟件異構(gòu)、硬件異構(gòu)、軟硬件協(xié)同異構(gòu)和混合異構(gòu)等,與異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式并非一一對(duì)應(yīng),可結(jié)合實(shí)際情況靈活組合,如多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式既可僅實(shí)現(xiàn)軟件異構(gòu),也可實(shí)現(xiàn)軟硬件協(xié)同異構(gòu)。

        一是編碼異構(gòu)。即采用不同數(shù)據(jù)編碼實(shí)現(xiàn)異構(gòu),如擬態(tài)存儲(chǔ)器將文件拆分為塊,隨機(jī)選擇多種糾刪碼編碼,實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)編碼異構(gòu)[6]。

        二是軟件異構(gòu)和硬件異構(gòu)。軟件異構(gòu)方面,實(shí)現(xiàn)手段上,可通過(guò)反向棧、ISR、堆布局隨機(jī)化、?;冯S機(jī)化、棧保護(hù)、系統(tǒng)調(diào)用號(hào)隨機(jī)化、庫(kù)函數(shù)名隨機(jī)化等[66]手段實(shí)現(xiàn);實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)上,可在開(kāi)發(fā)、編譯、鏈接、安裝、加載等環(huán)節(jié)[67]實(shí)現(xiàn)。如擬態(tài)蜜罐[9]在Web中間件、操作系統(tǒng)兩個(gè)軟件層設(shè)置異構(gòu);擬態(tài)Web威脅感知模型[68]利用腳本擬態(tài)變換技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用腳本異構(gòu);M-DNS[62]采用不同DNS軟件實(shí)現(xiàn)DNS服務(wù)器異構(gòu);擬態(tài)處理機(jī)采用不同操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)處理機(jī)異構(gòu)。針對(duì)擬態(tài)Web服務(wù)器的異構(gòu)實(shí)現(xiàn),文獻(xiàn)[19]將其設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)為基于應(yīng)用軟件、服務(wù)器軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)和操作系統(tǒng)的5層異構(gòu),但未進(jìn)行軟件同源性分析[69];而文獻(xiàn)[8]將其設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)為基于文件系統(tǒng)、服務(wù)器軟件、虛擬機(jī)操作系統(tǒng)的3層異構(gòu)??梢?jiàn),大多數(shù)異構(gòu)平臺(tái)通過(guò)選用成型異構(gòu)軟件或變換腳本,在開(kāi)發(fā)而非編譯、鏈接、安裝、加載等階段實(shí)現(xiàn)軟件異構(gòu),操作可行性強(qiáng),異構(gòu)成本較低。硬件異構(gòu)方面,由于異構(gòu)硬件接口不一,需額外引入對(duì)應(yīng)控制軟件,因此單純硬件異構(gòu)難以實(shí)現(xiàn),目前尚未出現(xiàn)實(shí)例。

        三是軟硬件協(xié)同異構(gòu)。如擬態(tài)交換機(jī)[7]采用異構(gòu){CPU+OS}硬件模組,并通過(guò)多樣化編譯生成異構(gòu)協(xié)議棧和管理軟件族;擬態(tài)路由器[65]采取多種軟、硬件控制模式實(shí)現(xiàn)7模異構(gòu)路由器;擬態(tài)防火墻[35]針對(duì)業(yè)務(wù)處理邏輯等層面進(jìn)行擬態(tài)化改造,實(shí)現(xiàn){硬件平臺(tái)+操作系統(tǒng)+安全引擎}3層軟硬件異構(gòu);擬態(tài)計(jì)算服務(wù)器[68]按需求混合配置CPU+GPU、CPU+FPGA、HRCA(hybrid reconfigurable computational array)、RIC(reconfigurable interconnection)等通用、專用、柔性計(jì)算部件,在指令級(jí)、部件級(jí)、系統(tǒng)級(jí)實(shí)現(xiàn)軟硬件變結(jié)構(gòu)計(jì)算。因此,擬態(tài)平臺(tái)可通過(guò)在數(shù)據(jù)接口等部位設(shè)置擬態(tài)括號(hào),組合運(yùn)用開(kāi)源產(chǎn)品、自有產(chǎn)品和COTS級(jí)產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)軟、硬件協(xié)同異構(gòu)。

        四是混合異構(gòu)。即采用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部件、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)交換等,實(shí)現(xiàn)多維混合異構(gòu),如擬態(tài)云數(shù)據(jù)中心[63]除部署擬態(tài)部件外,還引入擬態(tài)存儲(chǔ)、擬態(tài)云管、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)交換等異構(gòu)策略。

        3.2.3 異構(gòu)構(gòu)件選用

        現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái)異構(gòu)構(gòu)件測(cè)試集如表5所示。

        表5 現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái)異構(gòu)構(gòu)件測(cè)試集Table 5 Heterogeneous component test set of existing mimicry platforms

        3.2.4 異構(gòu)同步模式

        為提升擬態(tài)架構(gòu)系統(tǒng)整體效能,應(yīng)在狀態(tài)保存、表項(xiàng)下發(fā)、故障恢復(fù)等時(shí)機(jī),在隔離前提下同步異構(gòu)執(zhí)行體。同步模式主要有3種:一是直聯(lián)模式,即異構(gòu)執(zhí)行體通過(guò)接口直接通信,如擬態(tài)計(jì)算服務(wù)器[68]為實(shí)現(xiàn)高帶寬數(shù)據(jù)通信,部件間采用FPGA全互聯(lián);二是插件模式,即異構(gòu)執(zhí)行體通過(guò)調(diào)度器或其他擬態(tài)插件間接通信,如擬態(tài)處理機(jī)[28]通過(guò)調(diào)度器管理用戶請(qǐng)求、響應(yīng)仲裁和執(zhí)行體故障隔離、清洗復(fù)位;擬態(tài)路由器[70]設(shè)置感知決策單元,通過(guò)收集狀態(tài)信息主動(dòng)調(diào)整運(yùn)行參數(shù);三是消息隊(duì)列模式,如MNOS[29]采用ZeroMQ消息隊(duì)列完成異構(gòu)執(zhí)行體間通信,擬態(tài)防火墻[35]采用基于TIPC(transparent interprocess communication)集群協(xié)議的分布式消息傳輸。其中,直聯(lián)模式效率最高,但可能面臨協(xié)同攻擊;擬態(tài)插件模式較安全,但造成一定效能損失;消息隊(duì)列模式性能介于二者之間。同步粒度方面,已有擬態(tài)平臺(tái)未予以明確,其他多變體架構(gòu)使用的同步粒度按遞減排序,有BUDDY[71]的應(yīng)用級(jí)監(jiān)控,ShadowExe[62]的函數(shù)級(jí)監(jiān)控,Detile[72]的代碼級(jí)監(jiān)控,VARAN[63]、DCL[64]的系統(tǒng)調(diào)用級(jí)監(jiān)控及指令級(jí)監(jiān)控等[61]。

        3.2.5 小結(jié)

        為提升系統(tǒng)變換安全增益,應(yīng)側(cè)重選用多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式和混合異構(gòu)實(shí)現(xiàn)方法,同時(shí),為防范基于冗余體間互聯(lián)端口鏈路、共享處理空間等通道或同步機(jī)制的多模協(xié)同攻擊,應(yīng)側(cè)重選擇插件模式或消息隊(duì)列模式實(shí)現(xiàn)異構(gòu)執(zhí)行體同步。

        3.3 調(diào)度策略

        調(diào)度策略,可細(xì)分為下線、上線兩項(xiàng)子策略。前者即調(diào)度選取特定舊執(zhí)行體離開(kāi)服務(wù)集的子策略,后者指調(diào)度選擇適當(dāng)新執(zhí)行體進(jìn)入服務(wù)集的子策略。

        3.3.1 下線子策略

        下線子策略主要有下線操作時(shí)機(jī)、下線清洗方法兩個(gè)方面。

        一是下線操作時(shí)機(jī),可分為定時(shí)下線、裁決下線、人工下線、策略下線等。其中,定時(shí)下線,即定時(shí)選取執(zhí)行體下線清洗,以防協(xié)同滲透、共模缺陷攻擊;裁決下線,即每次裁決后令信任權(quán)值最低的執(zhí)行體下線清洗;人工下線,即由操作員主觀決策選擇執(zhí)行體下線;策略下線,即基于時(shí)間片、隨機(jī)余度、異常告警監(jiān)控等策略選擇執(zhí)行體下線。如擬態(tài)交換機(jī)采取定時(shí)下線、裁決下線相結(jié)合的下線策略[7],擬態(tài)路由器基于執(zhí)行體可信度和性能權(quán)重指標(biāo)選擇執(zhí)行體進(jìn)行下線,擬態(tài)云服務(wù)架構(gòu)實(shí)行裁決下線、人工下線和策略下線相結(jié)合的下線策略[64]。

        二是下線清洗方法,可采用初始化、清零、重啟等簡(jiǎn)易數(shù)據(jù)復(fù)位方式,但無(wú)法清除對(duì)系統(tǒng)底層軟硬件的攻擊后果,因此在重置數(shù)據(jù)后應(yīng)對(duì)執(zhí)行體構(gòu)件進(jìn)行一定重構(gòu),或棄置后換用新執(zhí)行體,如擬態(tài)蜜罐[9]采用基于狀態(tài)回滾和輪換的調(diào)度策略;擬態(tài)云數(shù)據(jù)中心實(shí)行基于業(yè)務(wù)遷移和數(shù)據(jù)同步的清洗策略[63],在發(fā)現(xiàn)執(zhí)行體異常后將其數(shù)據(jù)遷移至其他云執(zhí)行體。

        3.3.2 上線子策略

        上線子策略可基于執(zhí)行體可信度、負(fù)載量等指標(biāo),如M-DNS實(shí)行基于執(zhí)行體可信度、負(fù)載量的選調(diào)策略[62],即隨機(jī)選擇可信度、負(fù)載量滿足選取系數(shù)閾值要求的執(zhí)行體進(jìn)入服務(wù)集;MNOS使用基于異構(gòu)度增益的調(diào)度策略[29],使調(diào)度產(chǎn)生的軟、硬件異構(gòu)度增益和最大化。

        3.3.3 小結(jié)

        調(diào)度策略實(shí)質(zhì)是對(duì)可信度、負(fù)載、性能、用戶傾向等主、客觀指標(biāo)的平衡,以實(shí)現(xiàn)服務(wù)集攻擊表面的動(dòng)態(tài)變換,如何對(duì)其量化評(píng)估還需測(cè)試驗(yàn)證。值得注意的是,在選擇異常降級(jí)清洗后的舊執(zhí)行體重新進(jìn)入服務(wù)集時(shí),由于攻擊者已打通對(duì)其攻擊鏈,若將其直接加入工作隊(duì)列后短時(shí)間內(nèi)仍易被攻陷,因此考慮實(shí)施梯度回歸。如擬態(tài)處理機(jī)實(shí)行基于狀態(tài)保存的兩步清洗降級(jí)調(diào)度策略,將服務(wù)集狀態(tài)分為7級(jí),對(duì)其逐級(jí)進(jìn)行清洗、上線[28]。

        3.4 表決策略

        表決策略應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注表決算法、表決層次和表決時(shí)延控制等因素。

        3.4.1 表決算法

        表決算法,可選用大數(shù)表決[73]、一致表決[74]、n中取2表決[75]、隨機(jī)表決、輪詢表決、擇多表決[76]等傳統(tǒng)算法,及自檢測(cè)多數(shù)一致表決算法[77]、自適應(yīng)一致表決算法[78-79]等改良算法,其中擇多表決的可信度最高,雖無(wú)法保證絕對(duì)正確,但根據(jù)CMD第二定理知,擇多錯(cuò)誤概率隨余度增加而非線性減小,風(fēng)險(xiǎn)可控,主要有3類。

        一是靜態(tài)算法,即表決策略確定后不再變動(dòng),如M-DNS[62]指定采用大數(shù)表決算法。

        二是動(dòng)態(tài)算法,即可靈活確定表決策略,如擬態(tài)路由器[65]依據(jù)安全等級(jí),可指定擇多判決、權(quán)重判決、隨機(jī)判決等算法。

        三是復(fù)合算法,即復(fù)合運(yùn)用多種表決策略,如擬態(tài)蜜罐[9]基于行為記錄、告警數(shù)據(jù)對(duì)比進(jìn)行表決;擬態(tài)防火墻[35]采用分層次、分階段表決;為應(yīng)對(duì)時(shí)間協(xié)同、共模缺陷攻擊,擬態(tài)交換機(jī)在大數(shù)表決中增加信任評(píng)估和定時(shí)擾動(dòng),實(shí)施基于信任權(quán)值的自清洗大數(shù)表決,即在表決時(shí)優(yōu)先采用高信任權(quán)值執(zhí)行體的輸出,且信任權(quán)值隨執(zhí)行體表決輸出差異度等歷史表現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新;擬態(tài)處理機(jī)[28]引入基于處理機(jī)歷史表現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)可信度和基于系統(tǒng)安全員主觀傾向的權(quán)值可信度,實(shí)行基于可信度的比較擇多算法,并提供了可選的基于抽樣擇多的復(fù)合單選判決算法;MNOS[29]考慮到每次大數(shù)表決相互獨(dú)立的缺陷,利用惡意控制器所占比例、系統(tǒng)誤差等先驗(yàn)知識(shí)實(shí)現(xiàn)基于博弈策略的表決算法,提升了表決準(zhǔn)確性,但提高了計(jì)算量和時(shí)延。

        3.4.2 表決層次

        應(yīng)根據(jù)表決場(chǎng)景選取表決層次。由于異構(gòu)執(zhí)行體輸出格式、信息內(nèi)字段設(shè)置等不同,若在語(yǔ)義層表決,粒度難以掌握,需輔以智能語(yǔ)義分析算法,誤報(bào)率較低,漏報(bào)率較高,適用于模糊表決;而數(shù)據(jù)層表決更為精確,漏報(bào)率降低,但誤報(bào)率較高,適用于精確表決。如Web服務(wù)器實(shí)現(xiàn)兩個(gè)表決器[8],即用于多模裁決的前端表決器和用于過(guò)濾非法SQL語(yǔ)句的后端表決器,前者在語(yǔ)義層表決,以屏蔽異構(gòu)服務(wù)器響應(yīng)的細(xì)節(jié)差異;后者在數(shù)據(jù)層表決,以屏蔽異構(gòu)機(jī)制導(dǎo)致的SQL語(yǔ)句差異。

        3.4.3 表決時(shí)延控制

        擬態(tài)平臺(tái)的時(shí)延開(kāi)銷主要來(lái)自表決[8],為降低表決時(shí)延,提高表決準(zhǔn)確率,應(yīng)對(duì)服務(wù)集輸出矢量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化。例如,文獻(xiàn)[8]提出擬態(tài)Web服務(wù)器可通過(guò)模塊硬件固化、非關(guān)鍵功能解耦,形成專用組件以降低開(kāi)銷。

        3.4.4 小結(jié)

        為提高擬態(tài)平臺(tái)表決性能,應(yīng)結(jié)合具體場(chǎng)景選用表決層次,著重采取動(dòng)態(tài)表決策略,并對(duì)執(zhí)行體輸出矢量進(jìn)行歸一化。

        4 發(fā)展觀:“擬態(tài)+”AICDS共生生態(tài)

        隨著擬態(tài)技術(shù)與AI、IoT(internet of things)、Cloud、Data和SDN等新型技術(shù)深度融合,將逐漸形成“擬態(tài)+”AICDS共生生態(tài),但目前存在較多技術(shù)瓶頸、盲區(qū)。

        4.1 擬態(tài)+AI

        CNN[80]、RNN[81]、GNN[82]、GRU[83]等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù),可用于優(yōu)化擬態(tài)多模裁決、態(tài)勢(shì)感知、數(shù)據(jù)計(jì)算等性能,例如,技術(shù)結(jié)合點(diǎn)可通過(guò)流量分類檢測(cè)異常的深度學(xué)習(xí)用于增強(qiáng)多模裁決準(zhǔn)確率;可自主推測(cè)調(diào)度方案的強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于優(yōu)化調(diào)度策略。相關(guān)研究方面,英特爾于2017年開(kāi)發(fā)了首款支持自監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi[84],并于2020年提出“神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算”架構(gòu)[85],通過(guò)EMIB[86]、Foveros[87]等技術(shù)封裝多模異架構(gòu)芯片,提高了對(duì)多源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確率和能效比;文獻(xiàn)[88]針對(duì)現(xiàn)有擬態(tài)裁決機(jī)制無(wú)法有效歸納分析擬態(tài)架構(gòu)安全態(tài)勢(shì)的不足,提出基于裁決差異性判別的Web威脅態(tài)勢(shì)分析算法,將網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)融入擬態(tài)架構(gòu),通過(guò)LSTM網(wǎng)絡(luò)挖掘、分類、融合多層次擬態(tài)裁決告警日志特征,并根據(jù)分類結(jié)果實(shí)現(xiàn)威脅可視化展示,基于真實(shí)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)證明該方法可有效獲取CMD架構(gòu)安全態(tài)勢(shì)??傮w來(lái)看,目前擬態(tài)技術(shù)與各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合運(yùn)用的算法架構(gòu)較少,在智能裁決、智能調(diào)度等方面有較大研究?jī)r(jià)值。

        4.2 擬態(tài)+IoT

        物聯(lián)網(wǎng)[89]中連接泛在、數(shù)據(jù)聚合、平臺(tái)各異、設(shè)備復(fù)雜,可靠性存在較大隱患[90],而擬態(tài)DHR架構(gòu)可為其提供可靠性保證,技術(shù)結(jié)合點(diǎn)如智能網(wǎng)聯(lián)汽車擬態(tài)化控制/通信系統(tǒng),或?qū)Χ嘣磦鞲衅鲾?shù)據(jù)應(yīng)用擬態(tài)化分析引擎。相關(guān)實(shí)例如第4屆“強(qiáng)網(wǎng)”擬態(tài)防御國(guó)際精英挑戰(zhàn)賽展示的具有內(nèi)生安全屬性的擬態(tài)高級(jí)智能駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS),在高強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)攻擊中展現(xiàn)了相對(duì)傳統(tǒng)商用產(chǎn)品的安全優(yōu)勢(shì);再如車聯(lián)網(wǎng)擬態(tài)防御系統(tǒng)[91]通過(guò)采集、分析威脅數(shù)據(jù)建立擬態(tài)化分析引擎,可通過(guò)動(dòng)態(tài)重構(gòu)組合車載端與車載服務(wù)器端安全規(guī)則,產(chǎn)生內(nèi)生安全效應(yīng)。

        4.3 擬態(tài)+Cloud

        如上文所述,擬態(tài)架構(gòu)可用于保護(hù)云平臺(tái)[63,68],技術(shù)結(jié)合點(diǎn)主要是構(gòu)建基于多模執(zhí)行體的擬態(tài)云平臺(tái);此外,學(xué)術(shù)界對(duì)“擬態(tài)+云”的裁決策略、反饋控制、行為預(yù)測(cè)等展開(kāi)了相關(guān)研究。裁決策略方面,如文獻(xiàn)[92]針對(duì)擬態(tài)云服務(wù)系統(tǒng)各異構(gòu)執(zhí)行體輸出矢量因不一致而難以裁決的問(wèn)題,提出了基于模板對(duì)比和置信度修正的異構(gòu)執(zhí)行體輸出一致性裁決方法;再如文獻(xiàn)[21]提出了基于相似性指標(biāo)對(duì)服務(wù)集進(jìn)行優(yōu)先級(jí)預(yù)排序,并結(jié)合時(shí)間片策略進(jìn)行調(diào)度的PSPT算法,平衡了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性與異構(gòu)性。反饋控制方面,如文獻(xiàn)[93]通過(guò)對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行擬態(tài)封裝,基于異構(gòu)虛擬機(jī)的異構(gòu)度實(shí)現(xiàn)云執(zhí)行環(huán)境的動(dòng)態(tài)輪換反饋控制。行為預(yù)測(cè)方面,如文獻(xiàn)[94]組合運(yùn)用擅長(zhǎng)處理線性關(guān)系的ARIMA[95]模型與擅長(zhǎng)處理非線性關(guān)系的RBF[96]模型,優(yōu)化了擬態(tài)調(diào)度組件對(duì)云應(yīng)用行為的離線預(yù)測(cè)性能。

        4.4 擬態(tài)+Data

        Hbase[97]、ES、RabbitMQ、Celery[98]等大數(shù)據(jù)系統(tǒng)以CPU等通用處理器為核心,結(jié)構(gòu)單一、能效比低,學(xué)術(shù)研究主要集中于通過(guò)混合異構(gòu)平臺(tái)提高加速比和能效比,無(wú)法保證計(jì)算任務(wù)與體系結(jié)構(gòu)相匹配,要求計(jì)算架構(gòu)和處理機(jī)制范式同步向多?;?dòng)態(tài)化革新,這正是大數(shù)據(jù)與擬態(tài)防御的技術(shù)結(jié)合點(diǎn),如基于擬態(tài)計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理方法[99]。此外,2018年,復(fù)旦大學(xué)與多家企業(yè)提出共同推進(jìn)通用擬態(tài)大數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展,為擬態(tài)計(jì)算在大數(shù)據(jù)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域應(yīng)用提供技術(shù)路徑。在擬態(tài)大數(shù)據(jù)平臺(tái)具體實(shí)現(xiàn)上,文獻(xiàn)[100]設(shè)計(jì)提出了高效能擬態(tài)大數(shù)據(jù)平臺(tái),通過(guò)構(gòu)造體系結(jié)構(gòu)匹配矩陣將計(jì)算子任務(wù)動(dòng)態(tài)分配至CPU、GPU、FPGA等組合處理部件,實(shí)驗(yàn)表明,相較純CPU架構(gòu),CPU+FPGA擬態(tài)架構(gòu)可深度融合異構(gòu)計(jì)算部件,能效比更高,還可靈活拓展;文獻(xiàn)[101]提出基于擬態(tài)計(jì)算的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)架構(gòu),主要分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、擬態(tài)計(jì)算、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推薦技術(shù)等部分,使軟硬件深度耦合;文獻(xiàn)[102]提出綜合運(yùn)用多種擬態(tài)系統(tǒng),構(gòu)建包括數(shù)據(jù)源、擬態(tài)設(shè)備、擬態(tài)計(jì)算及數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等組件的擬態(tài)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。總體來(lái)看,“擬態(tài)+大數(shù)據(jù)”應(yīng)用模式在異構(gòu)部件編配、計(jì)算子任務(wù)切分等方面的研究還需深化。

        4.5 擬態(tài)+SDN

        一方面,SDN有助于擬態(tài)異構(gòu)通過(guò)NFV[103]實(shí)現(xiàn)、支撐擬態(tài)功能模塊化、增量式部署,還可增強(qiáng)擬態(tài)架構(gòu)與業(yè)務(wù)功能耦合度,實(shí)現(xiàn)“功能即安全”;另一方面,SDN服務(wù)部署面臨服務(wù)鏈被篡改、截取、重放等威脅,對(duì)其控制層進(jìn)行擬態(tài)化改造,可為其賦予內(nèi)生安全效應(yīng),二者的技術(shù)結(jié)合點(diǎn)包括擬態(tài)控制器、SDN流的多模裁決等。如文獻(xiàn)[17,104]提出擬態(tài)SDN服務(wù)部署架構(gòu),由應(yīng)用層/用戶業(yè)務(wù)需求、控制層和網(wǎng)絡(luò)層組成,對(duì)SDN控制層進(jìn)行擬態(tài)改造;文獻(xiàn)[105]針對(duì)SDN主控制器單點(diǎn)故障和異構(gòu)控制器表項(xiàng)對(duì)比問(wèn)題,提出擬態(tài)SDN控制層安全機(jī)制,引入多模異構(gòu)控制器實(shí)現(xiàn)多樣化民主監(jiān)督,并提出基于轉(zhuǎn)發(fā)語(yǔ)義的異構(gòu)控制器流表項(xiàng)對(duì)比算法。面向“擬態(tài)+SDN”實(shí)現(xiàn)面臨的各類問(wèn)題,文獻(xiàn)[106]聚焦現(xiàn)有基于SDN的MNOS流表不一致、調(diào)度算法泛用性差、缺少安全性能評(píng)估3項(xiàng)缺陷,分別提出了基于流表可信度和自清洗機(jī)制的流一致裁決方法,基于攻擊信息的動(dòng)態(tài)負(fù)反饋調(diào)度方法,以及基于攻防收益函數(shù)博弈的擬態(tài)控制平面安全性能評(píng)估方法;文獻(xiàn)[107]針對(duì)異構(gòu)控制器流規(guī)則一致性判別難題,提出基于流表規(guī)則管道圖和邊緣端口流矩陣對(duì)比的控制層裁決策略。

        5 未來(lái)觀:“擬態(tài)+”未來(lái)新型應(yīng)用場(chǎng)景及挑戰(zhàn)

        在擬態(tài)化浪潮帶動(dòng)下,“擬態(tài)+”將激發(fā)更多應(yīng)用可能,也將面臨更多挑戰(zhàn)。

        5.1 新型應(yīng)用場(chǎng)景

        擬態(tài)基線2.0技術(shù)研發(fā)及其與5G、6G、邊緣計(jì)算、云服務(wù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合,將產(chǎn)生更多新型擬態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景。一是擬態(tài)基線2.0產(chǎn)品生態(tài),通過(guò)對(duì)軟硬構(gòu)件、信息系統(tǒng)、控制裝置等通用對(duì)象,全面采用內(nèi)生安全原生設(shè)計(jì)規(guī)范和晶圓級(jí)微封裝工藝,實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域、微粒度、全維度多模異構(gòu),使內(nèi)生安全成為新一代信息系統(tǒng)的基本功能,其重點(diǎn)包括擬態(tài)基線2.0擬態(tài)效能測(cè)試技術(shù)、原生內(nèi)生安全開(kāi)發(fā)工具鏈與開(kāi)發(fā)環(huán)境、擬態(tài)構(gòu)造測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)等。二是“擬態(tài)+5G/6G”。隨著5G通信應(yīng)用部署和6G通信研究推進(jìn),擬態(tài)技術(shù)在大規(guī)?;ヂ?lián)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)制同步和推廣部署條件趨于成熟,便于其提供分布式廣域移動(dòng)安全服務(wù),更好支撐高速異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)跨域發(fā)展。同時(shí),除網(wǎng)絡(luò)交換、處理設(shè)備外,擬態(tài)技術(shù)還將走向手機(jī)、平板等移動(dòng)端平臺(tái),用于解決5G/6G通信網(wǎng)面臨的云、移動(dòng)邊緣計(jì)算[108]和垂直業(yè)務(wù)中的安全挑戰(zhàn)。三是“擬態(tài)+邊緣計(jì)算”。邊緣計(jì)算因其網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜、設(shè)備分散、規(guī)模龐大,面臨身份認(rèn)證、訪問(wèn)控制、密鑰管理等威脅[109],擬態(tài)技術(shù)可為其提供跨設(shè)備、鏈路、網(wǎng)絡(luò)層,覆蓋分發(fā)、計(jì)算、存儲(chǔ)業(yè)務(wù)流程的安全屏障,如擬態(tài)分布式多接入邊緣計(jì)算架構(gòu)[110]將數(shù)據(jù)分割轉(zhuǎn)發(fā)至多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)處理,并基于校驗(yàn)分析實(shí)現(xiàn)了CMD機(jī)制。四是“擬態(tài)+云”。云計(jì)算、云服務(wù)等“云化”服務(wù)模式中,集中管理資源和信息跨域傳輸客觀導(dǎo)致攻擊目標(biāo)相對(duì)集中、普遍暴露,通過(guò)為云配備擬態(tài)調(diào)度管理組件,可支撐多個(gè)云應(yīng)用與擬態(tài)服務(wù)組件集群的融合協(xié)同[94],形成基于內(nèi)生安全的“擬態(tài)云”服務(wù)模式,為“新基建+新安全”提供機(jī)遇;還可支撐云端一體協(xié)同防御,拓寬網(wǎng)絡(luò)防御縱深。五是“擬態(tài)+區(qū)塊鏈”。區(qū)塊鏈雖具備去中心、去信任、不易篡改、防偽造、可溯源等特性,但在高價(jià)值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流通中面臨私鑰丟失、合約代碼漏洞[111]、自私挖礦[112]等安全威脅,擬態(tài)架構(gòu)同樣可為其提供保護(hù)。例如,擬態(tài)區(qū)塊鏈[113]借鑒DHR架構(gòu)和密碼抽簽思想,提出了動(dòng)態(tài)異構(gòu)共識(shí)機(jī)制和動(dòng)態(tài)異構(gòu)冗余簽名算法,測(cè)試表明該算法效率受限于SM2算法和共識(shí)算法。

        5.2 未來(lái)挑戰(zhàn)

        CMD雖具備顛覆性內(nèi)生安全效應(yīng),但事實(shí)上其安全性能還有待提高,部署成本有待降低,其“擬態(tài)+”發(fā)展主要面臨以下4類挑戰(zhàn)。

        (1)非協(xié)同多模決策下存在攻擊逃逸空間

        一是擬態(tài)DHR架構(gòu)可選的異構(gòu)構(gòu)件集相對(duì)確定,即架構(gòu)最大變換空間有限,擁有足夠攻擊資源的攻擊者可實(shí)現(xiàn)基于多模決策架構(gòu)的攻擊逃逸;二是基于DHR架構(gòu)的各類擬態(tài)系統(tǒng)安全邏輯相同、機(jī)制相似,APT攻擊者可長(zhǎng)期監(jiān)控其變換規(guī)律,掌握其內(nèi)部執(zhí)行體的變換空間、輪換規(guī)律,伺機(jī)突破,若單純靠增加余度強(qiáng)化防御,將損失較多網(wǎng)絡(luò)性能;三是DHR防御范圍僅限于擬態(tài)括號(hào),通過(guò)側(cè)信道攻擊等方式實(shí)施跨物理域協(xié)同攻擊,或不造成多模輸出相異的竊密攻擊,都可繞過(guò)擬態(tài)架構(gòu);四是擬態(tài)化部署可能引入新系統(tǒng)子層,擴(kuò)大攻擊表面,提升原架構(gòu)防御協(xié)同復(fù)雜度。

        (2)異構(gòu)度增益與執(zhí)行體同步互相掣肘

        一方面,為提升系統(tǒng)變換安全增益,防范基于冗余體間端口鏈路、共享空間等通道或同步機(jī)制的多模協(xié)同攻擊,要求執(zhí)行體、構(gòu)件盡量實(shí)現(xiàn)高度異構(gòu),如MNOS等擬態(tài)架構(gòu)基于異構(gòu)度增益調(diào)度需盡量提升執(zhí)行體異構(gòu)度;另一方面,同步異構(gòu)執(zhí)行體工作狀態(tài)及輸入輸出矢量時(shí),雖可選用較為安全的插件模式或消息隊(duì)列模式,卻因執(zhí)行體高度異構(gòu)增大了部署難度和同步時(shí)延,異構(gòu)度增益與開(kāi)銷間掣肘制約了網(wǎng)絡(luò)性能提升,又缺少成熟的量化驗(yàn)證和度量機(jī)制,難以取得可信平衡條件。

        (3)安全與功能難以平衡

        一是異構(gòu)設(shè)計(jì)及部署難度較大。擬態(tài)架構(gòu)引入各類安全部件,必然帶來(lái)一定軟硬件開(kāi)銷及執(zhí)行體異構(gòu)設(shè)計(jì)部署難度。如擬態(tài)原理要求功能等價(jià)執(zhí)行體間絕對(duì)異構(gòu),即空間隔離、邏輯獨(dú)立、交集最小,難以設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),若直接使用COTS級(jí)異構(gòu)執(zhí)行體,不僅無(wú)法滿足異構(gòu)度要求,還帶來(lái)一定公開(kāi)漏洞風(fēng)險(xiǎn),因此通常對(duì)其虛擬化改造后投入應(yīng)用,以擴(kuò)充異構(gòu)執(zhí)行體選擇范圍,將硬件成本縮減為軟件成本,但這種改造短期內(nèi)難以規(guī)?;瘜?shí)現(xiàn)、形成完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。二是調(diào)度及表決策略漸趨復(fù)雜。為增強(qiáng)調(diào)度及表決策略可信性,研究者提出多種需軟硬件支撐的多樣化動(dòng)態(tài)化指標(biāo)和復(fù)雜算法,其開(kāi)銷及部署難度與其對(duì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的支撐度、規(guī)?;渴鸬募?lì)度密切相關(guān)。

        (4)現(xiàn)有內(nèi)生安全組件擬態(tài)熵有限

        各類擬態(tài)架構(gòu)平臺(tái)使用的異構(gòu)執(zhí)行體,多選自代碼不可控、不可信的COTS級(jí)組件和開(kāi)源平臺(tái),難以實(shí)現(xiàn)全軟件棧、底層硬件細(xì)粒度異構(gòu),調(diào)度變換產(chǎn)生的擬態(tài)熵空間有限,亟須開(kāi)發(fā)按多源開(kāi)放異構(gòu)實(shí)現(xiàn)模式設(shè)計(jì)、具備原生內(nèi)生安全屬性的新型內(nèi)生安全軟硬件。

        6 結(jié)束語(yǔ)

        CMD發(fā)展至今,已由單純的“擬態(tài)猜想”發(fā)展為繁復(fù)的“擬態(tài)+生態(tài)”,本文從縱向、橫向、當(dāng)前、發(fā)展和未來(lái)5個(gè)角度,綜述其發(fā)展歷程、原理本質(zhì)、平臺(tái)實(shí)現(xiàn)、技術(shù)增長(zhǎng)點(diǎn)、未來(lái)挑戰(zhàn)及應(yīng)用場(chǎng)景,具體來(lái)說(shuō),推導(dǎo)闡述了基于CMD三定理的擬態(tài)原理,基于十余類現(xiàn)有擬態(tài)平臺(tái),分析了其系統(tǒng)架構(gòu)模式、異構(gòu)策略、調(diào)度策略和表決策略,結(jié)合AI、IoT、云、大數(shù)據(jù)、SDN等新興技術(shù),提出了“擬態(tài)+”AICDS共生生態(tài),展望了擬態(tài)發(fā)展面臨的4大挑戰(zhàn)和4類新型應(yīng)用場(chǎng)景??梢?jiàn),擬態(tài)技術(shù)雖已發(fā)展進(jìn)入“擬態(tài)+生態(tài)”,但面臨多重挑戰(zhàn),與各類技術(shù)結(jié)合的諸多研究點(diǎn)有待突破。

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