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基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-03-28 00:37
【摘要】:當(dāng)前,隨著漏洞數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)安全則面臨著越來(lái)越嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)攻擊行為也由以往的孤立事件逐漸演變?yōu)榇笠?guī)模協(xié)同攻擊。如何準(zhǔn)確刻畫(huà)多步攻擊行為,實(shí)時(shí)量化網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)是目前相關(guān)研究人員急需解決的問(wèn)題。因此針對(duì)此問(wèn)題,本文做了以下研究。首先,將入侵檢測(cè)系統(tǒng)與攻擊圖相結(jié)合提出生成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖模型的構(gòu)建算法。該算法聯(lián)合主機(jī)漏洞枚舉所有可能攻擊路徑構(gòu)建攻擊圖模型。該模型不僅可以直觀描述多步攻擊過(guò)程,而且結(jié)合入侵檢測(cè)系統(tǒng)的警報(bào)信息通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率公式可以實(shí)時(shí)量化網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。其次,針對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)如何對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行攻擊行為檢測(cè)做了進(jìn)一步研究。為了保證入侵檢測(cè)系統(tǒng)能夠有效檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中的異常行為,本文提出遺傳算法和隨機(jī)森林相結(jié)合的異常檢測(cè)算法。本文所提方法可以有效檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中的攻擊行為,保證了后續(xù)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的合理性和準(zhǔn)確性。再次,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,本文提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,該方法通過(guò)量化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖中的節(jié)點(diǎn)信息和結(jié)合入侵檢測(cè)系統(tǒng)的警報(bào)信息,實(shí)時(shí)計(jì)算攻擊圖中節(jié)點(diǎn)的攻擊威脅度,進(jìn)而利用主機(jī)節(jié)點(diǎn)重要性權(quán)重與節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行整個(gè)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的量化,實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。最后,本文實(shí)驗(yàn)在Windows平臺(tái)下使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證本文所提方法的有效性和可行性。
【圖文】:

普及率,中國(guó)網(wǎng),互聯(lián)網(wǎng)


第 1 章 緒 論第 1 章 緒 論 研究背景和意義近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們的生活已經(jīng)和互聯(lián)網(wǎng)息息相關(guān)。從中國(guó)息中心(CNNIC)發(fā)布的報(bào)告中我們可以得知,我國(guó)網(wǎng)民數(shù)量自 2007 年以來(lái)以上千萬(wàn)的增長(zhǎng)速度在不斷擴(kuò)大。而互聯(lián)網(wǎng)的普及率也已經(jīng)從 2007 年的 1 2017 年的 55.8%。我們可以從圖 1-1 中看出近年來(lái)網(wǎng)民數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)普及率長(zhǎng)情況。

過(guò)程圖,遺傳算子,過(guò)程,特征選擇


圖 3-5 遺傳算子的交叉過(guò)程圖 3-6 遺傳算子的變異過(guò)程算法的終止條件是達(dá)到之前所設(shè)定的迭代次數(shù)或是所選出的染色體不出特征選擇階段,本文設(shè)置迭代次數(shù)為 10 次。文所提算法詳細(xì)步驟如算法 3.1 所示,算法 3.2 為特征選擇階段染色體。法 3.1 基于遺傳算法和隨機(jī)森林的特征選擇入: 訓(xùn)練集trainD ,測(cè)試集testD出: 選擇出的最優(yōu)特征子集 X行過(guò)程:1) 設(shè)定初始種群 {,,...,};1 2nP XXX2) int i=1 ;
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.08

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本文編號(hào):2603643

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