基于攻击图的网络安全评估技术研究

"这篇资源是2012年中国计算机网络安全年会上关于基于攻击图模型的多目标网络安全评估技术的研究报告，由程叶霞教授主讲。报告探讨了如何利用攻击图的攻击可能性指标来衡量网络安全，并提出了新型的安全评估技术。" 在网络安全领域，攻击图是一个重要的工具，它能够直观地表示攻击者从初始位置到目标位置的所有可能攻击路径。这篇报告的核心是“攻击可能性指标”，这是衡量攻击图中攻击者成功概率的一个关键参数。定义3明确了这个指标，即攻击者从攻击起点出发到达目标状态集合的概率。指标值越高，意味着网络遭受攻击的风险越大。因此，在安全评估过程中，通过提升网络安全措施，如调整网络拓扑结构、修复安全漏洞，可以有效地降低这个指标的值，从而提高整体的安全性。 报告还讨论了网络安全评估的当前研究状况，指出虽然已有多种评估模型，如访问控制模型、信息流模型等，但它们存在一定的局限性，如分析结果不精确、计算复杂度高、无法适应大规模网络等。因此，研究提出了基于攻击图模型的多目标网络安全评估技术，该技术结合了马尔可夫链和贝叶斯网络，旨在提供更准确且全面的评估结果。 主要创新点在于构建了四个安全评估指标，并提出了一种遗传算法优化方法，用于生成最佳的网络安全评估方案。这种方法试图克服现有模型的不足，提供一种适用于大规模网络、综合考虑多个安全层面的评估技术。 报告的技术研究内容涵盖了攻击图模型的构建，包括主机信息、拓扑信息、漏洞信息和攻击者信息的整合。为了有效处理状态空间爆炸问题，采用了二叉决策图（BDD）来描述攻击事件，这种技术在形式化验证和模型检验中被广泛应用，有助于降低计算复杂度。 这篇研究报告为网络安全评估提供了一个新的视角，通过深入研究攻击可能性指标和多目标优化，为提升网络安全防护能力提供了理论支持和实践指导。这样的研究对于防范日益复杂的网络攻击，确保信息系统的稳定运行具有重要意义。