安全强审计模型：智能检测与协同机制

"安全强审计模型研究" 网络安全是当前信息技术领域中的关键议题，随着网络规模的不断扩大，确保网络安全显得尤为重要。安全审计作为网络安全技术的核心部分，旨在及时、准确地发现和确认安全事件，以及在多代理环境中实现高效协作。这篇由史兴键博士撰写，李伟华教授指导的西北工业大学博士学位论文，深入探讨了安全强审计模型，以解决这两个关键问题。 论文首先提出了一个全方位、分布式、多层次、智能化的安全强审计模型框架。这一框架强调通过全面的信息采集（涵盖主机和网络），分布式系统部署，多层次信息处理，以及基于事件智能分析的方法，来实现对安全事件的精准检测和确认。为了适应分布式系统的特性，论文还设计了一种基于RDF的标准化警告信息描述方案，以促进不同安全审计软件之间的互操作性和可视化展示。 其次，论文引入了基于图论的审计域规划模型。利用网络拓扑的数学抽象，通过图论中的概念如割点和块图，确定安全审计域的布局和关键节点分布，解决了审计节点的动态部署问题，并能监控模型运行状态。 接着，论文提出了基于机器学习的系统调用序列审计模型。借助H01land分类器，通过优化规则演化算法，该模型能够自主学习审计规则，有效识别未知类型的攻击，增强了审计的前瞻性和适应性。 此外，论文还构建了一个基于模糊逻辑的安全状态评估模型。利用模糊逻辑的鲁棒性和自然语言般的逻辑定义，模型建立了警报数据之间的因果关系，通过模糊理论分析警告数据的相关性，对系统的安全状态进行量化评估。 最后，论文研究了对抗性环境下的安全强审计协同机制，特别是代理群落的协同行为。提出的基于对抗性分析的协同机制旨在解决网络对抗环境下代理间的高效协作问题，以提高整体的网络安全防御能力。 这篇论文在安全强审计领域做出了多项创新，不仅提供了理论模型，还提出了实用的解决方案，对于提升网络安全审计的效率和准确性具有重要的实践价值。这些研究成果对于网络防御策略的制定和网络安全技术的发展具有深远的影响。