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多步网络攻击的预测与防御模型研究

多步网络攻击的预测与防御模型研究

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作者：王佳年西安理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和网络技术的飞速发展,网络攻击的形式演变为危害性更大、持续性更强的多步网络攻击,攻击者通过网络系统中的多个节点相互配合进行攻击,最终完成对目标节点的攻击。传统的多步网络攻击预测模型预测规则之间的关联性较差,... 详细信息

随着计算机技术和网络技术的飞速发展,网络攻击的形式演变为危害性更大、持续性更强的多步网络攻击,攻击者通过网络系统中的多个节点相互配合进行攻击,最终完成对目标节点的攻击。传统的多步网络攻击预测模型预测规则之间的关联性较差,且预测规则大多都是根据以往的检测结果进行人为设定的,导致多步网络攻击预测准确率较低;其次,对不同领域的网络攻击进行预测时需要大量的领域知识和专家知识。常见的防御技术存在“攻防不对称”的严重劣势,防御方总是防御滞后、被动防御,并且没有对攻击方的行为进行主动的分析从而实现主动防御。针对以上的问题,本文以系统漏洞为研究对象,对其特征进行分析,提出了对应的多步网络攻击的预测和防御模型。本文的研究工作主要包括以下两个方面:(1)针对多步网络攻击预测准确低以及需要大量领域知识的问题,提出了一种基于攻击警告特征聚类的多步网络攻击预测模型。多步网络攻击预测模型基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)进行建模,根据观测到多个步骤的攻击特征对攻击的多个步骤进行预测。首先,将入侵检测系统检测到的攻击警告进行分析、特征组合;其次,对不同类型攻击的特征添加不同的权重进行聚类,发掘攻击警告数据之间的共同特点,以提高聚类的效果;最后,将聚类的结果作为观测状态输入基于HMM的预测模型实现攻击预测,并将预测序列与数据集中的真实攻击进行比较。实验分析结果表明,本文的多步攻击预测模型在攻击序列长度大于4时,预测准确率优势明显,且通过权重聚类的方式降低了对领域知识的依赖。(2)针对多步网络攻击防御存在被动防御、滞后防御的问题,提出了一种基于漏洞利用的博弈攻防对抗模型。该模型不仅考虑了博弈过程中当前阶段的收益,还考虑了长期收益,在博弈论模型的基础上引入了一个控制收益的衰减系数γ,根据防御系统的需求,通过改变收益衰减系数γ的值选取多步网络攻击对应的最优防御策略。博弈对抗模型首先对目标网络中存在的漏洞进行扫描,根据扫描到的漏洞信息生成目标网络对应的攻击图和状态转换图,对各个状态进行评估,得到各个路径的攻击概率。然后攻防双方各自采取不同的策略,通过效用函数分别计算攻防双方采取不同策略时的收益,得到相应的效用矩阵。根据效用矩阵计算当前状态攻防双方策略,不断迭代,最终达到纳什均衡,从而得到最优的防御策略和攻击策略。最后通过实验验证了当收益衰减系数γ趋近于1时,长期收益所占比重越大,防御策略的选取更加趋向于长期收益较大的策略;当收益衰减系数γ趋近于0时,当前收益所占比重越大,防御策略的选取更加趋向于当前收益较大的策略;本文给出了对攻防策略选取算法的时间性能的测试结果和分析,实验结果表明该算法在博弈迭代次数较高时,时间性能的优势更加明显。

关键词：入侵检测攻击特征聚类多步网络攻击攻击预测博弈论

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多步网络攻击的识别与表征方法研究

多步网络攻击的识别与表征方法研究

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作者：王鹤西安理工大学

学位级别：硕士

现如今,网络入侵已经转变为包含多个单独攻击的复杂攻击,利用多个节点进行攻击,这些攻击被称为多步网络攻击。传统的入侵检测系统只能捕获某个时间段内存在的攻击警报信息,无法将检测到的单个攻击阶段进行关联整合。并且,入侵检测系统... 详细信息

现如今,网络入侵已经转变为包含多个单独攻击的复杂攻击,利用多个节点进行攻击,这些攻击被称为多步网络攻击。传统的入侵检测系统只能捕获某个时间段内存在的攻击警报信息,无法将检测到的单个攻击阶段进行关联整合。并且,入侵检测系统检测的警报信息存在大量误报,以及一些低攻击性的攻击有可能被忽略掉。此外,攻击行为发生过程复杂,现有建模方法无法细粒度地反映攻击发生过程,缺乏形式化建模和脆弱性分析方法。针对以上情况,本文以多步网络攻击为研究对象,探讨多步网络攻击场景如何识别和剪枝,进一步使用Petri Net对识别出的多步网络攻击场景进行形式化建模,对模型模拟仿真从而定位风险位置并建立补丁模型,最终保障网络安全。本文研究内容和成果主要包括以下三个方面:(1)设计构建一种基于网络拓扑图的剪枝算法。该方法将攻击场景下的数据流作为输入,通过基于网络拓扑图的剪枝算法来重建多步网络攻击场景。首先,定义数据流五元组、拓扑图节点以及有向边的相关属性,利用这些五元组信息来形式化表征初始网络拓扑图。进而,基于训练好的卷积神经网络模型对正常流量进行第一次剪枝,并基于CTree模型来评估入侵检测系统检测到的告警数据是否可信,即判断告警数据的攻击类型和攻击模式之间的匹配性,根据匹配性进行第二次剪枝,同时通过攻击步骤之间的时序关联性进行第三次剪枝。最终构建最精简、最接近多步攻击场景的拓扑图。与现有多步攻击场景重构方法相比,该方法更加简洁、有效且具有可扩展性。(2)基于Petri Net的细粒度建模方法。提出将Petri Net与攻击行为结合,利用Petri Net的可视化特性和状态机特性,以图形化的方式展现攻击时的漏洞利用过程,辅助确定攻击漏洞和关键节点,同时建立起攻击过程每一个阶段相互转换的关系,对识别出来的多步攻击场景进行表征,实现完整的攻击场景重现。通过将攻击时的漏洞利用过程根据Petri Net建模规则构建成形式化模型,以便于对攻击过程进行建模和仿真分析。通过调节模型模拟运行速度实现超实时仿真用于快速预测攻击,以及细粒度观察攻击细节和脆弱点用于分析攻击目的。最终构建补丁模型,以保障网络信息安全。(3)基于前两项研究内容所提出的方法,本文设计了一套多步网络攻击场景识别与表征系统,涵盖了数据处理、识别重构、场景表征导入、场景表征导出、场景表征运行等多个功能,从而为多步网络攻击场景分析的可视化提供了保障。

关键词：多步网络攻击卷积神经网络决策树 Petri Net 攻击表征

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