科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着互联网应用和服务越来越广泛，层出不穷的网络攻击活动导致信息系统的安全面临极大的风险挑战。攻击图作为基于模型的网络安全风险分析技术，有助于发现网络节点间的脆弱性和评估被攻击的危害程度，已被证实是发现和预防网络安全问题的有效方法。攻击图主要分为状态攻击图和属性攻击图，由于状态攻击图存在状态爆炸的问题，研究者大多偏向于基于属性攻击图的网络风险评估研究。针对现有的属性攻击图研究过度依赖网络节点本身脆弱性和原子攻击本质属性进行量化分析，忽略了理性攻击者通常以攻击利益最大化来选择具体的攻击路径，提出了基于期望收益率攻击图的网络风险评估框架和攻击收益率量化模型。所提网络风险评估框架以公开的漏洞资源库、漏洞挖掘系统发现的新漏洞以及与网络攻防相关的大数据为基础数据源，以开源大数据平台为分析工具，挖掘计算攻击成本和攻击收益相关要素；借用经济学中的有关成本、收益以及收益率等概念构建原子攻击期望收益率计算模型；通过构建目标网络的属性攻击图，计算攻击路径上的原子攻击期望收益率，生成所有可能攻击路径的期望收益率列表；以期望目标为出发点，依据特定的优化策略（回溯法、贪心算法、动态规划）展开搜索，得到最大收益率的完整攻击路径，为网络风险评估提供依据。仿真实验结果表明了所提期望收益率攻击图网络风险评估方法的有效性及合理性，能够为发现和预防网络安全问题提供支撑。
-
单位信息工程大学
