动态平台技术的瞬态效能量化分析：移动目标防御的新视角

"这篇研究论文探讨了动态平台技术在防御攻击中的瞬态效能量化分析，主要关注移动目标防御(MTD)策略中的动态平台技术(DPT)如何提高网络安全。研究团队来自北京交通大学的智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室，得到了国家自然科学基金的支持。文章提出了基于马尔可夫链的可生存性模型，用于量化分析从系统漏洞被发现到修复期间，攻击者、网络服务和防御机制之间的动态交互，并分析关键参数对DPT效能的影响。" 在当前的网络安全环境中，动态平台技术作为一种主动防御策略，通过不断改变网络系统的运行环境，增加了攻击者的探测和攻击难度，从而提升了关键网络服务的安全水平。移动目标防御(MTD)是这种理念的抽象，而动态平台技术(DPT)则是MTD的具体实施手段之一。然而，现有的状态空间模型主要用于MTD的稳态分析，对于关键网络服务的瞬态效应评估不足。 论文中，研究者针对这一问题，建立了基于马尔可夫链的模型，该模型能够详细描述在系统漏洞被公开到漏洞被修复这段时间内的动态行为。马尔可夫链是一种统计模型，能很好地模拟系统状态间的转移概率，非常适合用来描述攻击者、网络服务和防御机制之间的交互过程。 在模型中，研究者定义了一系列评估指标，并给出了计算这些指标的公式。这些指标可以量化分析DPT在抵御攻击时的效果，包括系统的可生存性、攻击的成功率以及防御机制的响应效率等。通过数值实验，研究者利用建立的模型和指标计算公式，深入探究了关键参数（如系统更新频率、攻击者探测速度等）对DPT防御效能的影响。 此外，论文还设计了一个被动防御机制作为对比，以凸显DPT相对于传统防御策略的优势。这有助于理解在不同情况下，DPT如何更有效地抵御攻击，提升系统的安全性。 关键词涵盖了移动目标防御、动态平台、瞬态效能、马尔可夫链、可生存性和主动防御等多个核心概念，这些关键词突显了论文研究的核心内容和方法论。这篇论文为理解和优化动态平台技术在网络安全防御中的应用提供了新的定量分析工具和理论依据。