优化实时网络安全风险评估：基于自动生成参数与遗传算法的量化方法

本文档探讨了一种优化的实时网络安全风险量化方法，针对现有的基于隐马尔卡夫模型的评估方法存在的问题，如配置复杂度高和评估精度易受影响进行改进。该研究由华中科技大学计算机学院的研究人员李伟明、雷杰、董静和李之棠共同完成，得到了国家自然科学基金的支持。 首先，作者提出了一种新的威胁度评估方式，将入侵检测系统（IDS）的告警与主机的漏洞和状态相结合，以更全面地衡量攻击的风险。这一改进使得量化过程能够更好地反映出攻击的真实威胁程度，简化了模型输入的复杂性。 其次，遗传算法被应用于优化隐马尔卡夫模型中的参数矩阵。传统的隐马尔卡夫模型配置往往需要大量的人工设定，而通过遗传算法自动求解，解决了配置难题。这种方法以定义风险描述规则为目标，这些规则为网络安全风险的量化提供了形式化的框架，可以作为通用的评估标准，便于不同环境下的风险评估一致性。 风险描述规则的引入使得风险评估更具可操作性和标准化，有助于提高整个评估过程的准确性和效率。它不仅适用于实时环境，还为构建大规模的网络安全风险评估体系奠定了基础。 最后，作者通过实验和 DARPA 2000 数据的实际测试验证了新方法的有效性。对比实验结果显示，该优化的实时网络安全风险量化方法能更准确地反映网络风险，量化出网络面临的威胁，从而为网络安全管理人员提供有力的数据支持和决策依据。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合了智能优化算法的实时网络安全风险量化方法，旨在提高风险评估的精确性和实用性，对于提升网络安全防护水平具有重要意义。