网络攻击的多步性增加了预测攻击路径的难度,难以对攻击提供有效的安全防护,而传统的解决方案需要花费较高的成本来修复大量的网络漏洞。针对上述问题,对网络攻击的防护问题展开研究,提出一种基于改进蚁群算法的防护策略选择模型(Hardening Measures Selection Mode based on an Improved Ant Colony Optimization,HMSMIACO)。该模型由三部分组成:在现有攻击图的基础上,运用能够描述多步原子攻击间因果关系的贝叶斯信念网络构建用于评估网络安全风险的概率攻击图;结合防护成本与收益的量化指标,提出一种能够模拟攻击者决策过程的路径预测算法;鉴于防护策略选择问题是一个NP-hard问题,选择适用于中等规模网络环境的一种改进蚁群算法求解该问题,并获得该网络环境下近似最优的防护策略集。最后,通过实验说明了HMSMIACO在降低网络安全风险问题上的可行性与有效性。
针对当前攻击图模型中很少考虑攻击事件对所有属性节点置信度的动态影响,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs,DRABAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中,采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,该模型可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。
研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDD CUP 1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法.
