融合多源数据的网络安全态势评估模型

"这篇论文研究了一种融合多源数据的网络安全态势评估模型，旨在解决网络安全领域中的关键问题。通过对国内外现有的网络安全态势评估方法的分析和比较，作者提出了一个结合主机和链路安全因素的评估模型。该模型利用改进的D-S证据理论整合日志记录、告警信息以及探针数据，生成主机和链路的安全事件集合，进而量化计算主机和链路的安全态势，从而实现网络安全的全面评估。通过网络仿真实验，模型的有效性得到了验证，证明其能准确地量化网络安全态势并反映出态势变化趋势。" 这篇论文主要探讨了以下几个核心知识点： 1. **网络安全态势评估**：网络安全态势评估是监控和预测网络环境安全状况的过程，它涉及到对网络威胁、漏洞、防护措施等的综合分析，以便及时发现潜在风险并采取应对措施。 2. **多源数据融合**：论文引入了多源数据融合的概念，即整合来自不同来源（如日志记录、告警信息、探针数据）的信息，以提高态势评估的准确性和全面性。这种方法有助于减少噪声和误报，增强态势感知的可靠性。 3. **D-S证据理论**：Dempster-Shafer（D-S）证据理论是一种处理不确定信息的数学框架，用于融合不完整或冲突的数据。论文中，它被改进以适应网络安全态势评估，帮助从多源数据中提取有效信息。 4. **主机安全指标与链路安全指标**：主机和链路作为网络的基本组成部分，其安全状态直接影响整体网络安全。论文将这些指标分开考虑，分别计算，体现了对网络结构复杂性的理解。 5. **量化评估**：模型通过计算主机安全态势和链路安全态势，实现了网络安全的量化评估，使得评估结果更加具体和可度量。 6. **网络仿真验证**：为了验证模型的有效性，研究人员使用网络仿真软件创建了网络实例，并进行了实验。这一步骤对于理论模型的实际应用至关重要，因为它确保了模型在真实环境中的适用性。 7. **态势变化趋势预测**：评估结果不仅反映了当前的网络安全态势，还能揭示态势的变化趋势，这对于预防和应对网络攻击具有前瞻性的指导意义。 这篇论文的研究成果提供了一个实用且全面的网络安全态势评估工具，对于提升网络防御能力和保障信息安全具有重要意义。其提出的模型和方法对于网络管理员和安全研究人员来说，是评估和管理网络安全态势的有效参考。