基于攻击图的多目标网络安全评估：2012年中国计算机年会研究

网络安全在当今社会扮演着至关重要的角色，随着信息技术的飞速发展，网络的普及和应用使得信息资源得以广泛共享，人们的日常生活和工作高度依赖于网络。这一依赖性增长的同时，网络安全问题也日益凸显，特别是由于网络系统的安全漏洞，网络攻击的种类和数量呈现指数级增长，对国家的政治、经济和军事安全构成了威胁。网络安全不仅关乎个人隐私保护，也直接影响到国家和社会的稳定与发展。 为了有效应对这一挑战，国际国内的研究机构和专家们投入了大量的精力研究网络安全评估。早期的研究工作涵盖了多种评估模型，如访问控制模型、信息流模型和基于角色的访问控制模型，这些模型试图从不同角度定量或定性地分析网络的安全状况。然而，这些模型在实际应用中存在局限性，如分析结果不够精确，计算复杂度高，难以处理大规模网络环境，且往往只能满足单一视角的评估需求，无法满足复杂多目标的分析。 针对这些问题，本研究提出了基于攻击图模型的多目标网络安全评估技术，这是一种创新的方法。攻击图作为一种图形化的工具，能够全面展示攻击者可能采取的所有路径，通过捕捉网络配置和弱点信息的全局关联，找出潜在的攻击途径。研究者利用攻击图的特性，将其与马尔可夫链和贝叶斯网络相结合，设计了四个关键的安全评估指标，以实现更为深入和全面的分析。 本文的主要创新点在于，通过遗传算法的运用，对网络安全评估进行多目标优化，旨在生成最优的评估方案。这种技术克服了传统模型的不足，能够适应复杂网络环境，提供更准确、综合且实用的评估结果。通过符号模型检验与BDD（二叉决策图）的结合，有效地降低了攻击图生成过程中的状态空间爆炸问题，提高了评估效率。 这项研究的意义深远，它不仅推动了网络安全评估领域的理论进步，也为实际网络环境下的安全管理提供了强有力的工具。随着研究的深入和实践应用的推广，有望在提升网络安全防护能力，保障信息社会的平稳运行中发挥重要作用。