面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究.pdf

J0ClassifiedIndex::--Source—-workSecuritySituationalAwarenessCandidate:LiJianpingSupervisor::puterApplicationTechnologyDateofSubmission:April,2010DateofOralExamination:June,2010University:HarbinEngineerIrlP哈尔滨工程大学.\j学位论文原创性声明,本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。.L作者(签字):磁搴日期:2o/。年6月?o日r‘哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(口在授予学位后即可芑r在授予学位12个月后口解密J^面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究摘要随着网络技术的不断发展和应用范围的不断扩大,网络已成为社会进步的重要推动力量。然而,不断恶化的网络环境使得网络技术所面临的安全问题日益突出,传统的单点单源安全防御系统(如IDS、Firewall、VDS等)虽然在一定程度上提高了网络的安全性,但由于彼此间缺乏有效的协作,无法真正实现全网的整体安全态势监控。workSecuritySituationalAwareness,NSSA)正是在此需求背景下应运而生的,并迅速成为了网络安全领域的研究热点问题。所谓网络安全态势感知是指在大规模网络环境中,对能够引起网络安全态势发生变化的安全要素进行提取、理解、显示并预测未来发展趋势。目前,课题组对于网络安全态势感知的研究开展了大量工作,取得了大量的研究成果,但是对于系统中异构数据源的研究还不成熟,需要解决面向异构数据源的网络安全态势感知系统的框架模型、数据预处理、量化感知、动态预测等关键技术问题。基于此,本文提出面向异构数据源的网络安全态势感知的研究,并对相关核心技术问题进行了深入探讨。首先,针对现有框架模型存在数据源单一或多源同质、响应延迟大、自我保护性差、稳定性和容错能力差等缺点,借助移动Agent的优点,提出一种面向异构数据源的网络安全态势感知系统框架模型,该框架结构自下而上依次分为信息获取层、数据预处理层、态势决策层,构建了一条从信息获取到量化感知再到态势预测的研究路线,并对每个层次所涉及模块进行了详细设计,建立了一个系统化、动态化、分布式、自适应的网络安全态势框架结构,利用PEPA形式化建模语言对框架模型进行分析,验证了框架模型的合理性,为后续研究内容的开展奠定基础。其次,在框架模型的基础上,为了融合来自异构数据源的网络安全信息,提出一种“三段式”数据预处理方法,包括:基于无向图模型(UndirectedGraphsModel,UGM)的数据分类、基于DS(Dempter—Shafer)证据理论的信息融合和证据冲突数据的分类修正。实验结果表明,该方法在数据分类中具哈尔滨:[程大学博士学位论文有较高的检测精确率和检测速度,不仅能保证分类的精确度,去除不确定性噪声数据带来的不利影响,有效的避免DS信息融合中证据冲突,而且能提高数据分类精度,为下一步的网络安全态势量化感知和预测提供数据支持。再次,研究基于条件随机场的网络安全态势量化感知方法,该方法以态势分类报警信息作为网络安全态势量化感知的要素,结合主机的漏洞和状态,定义网络安全威胁度体现网络风险,并采用网络安全威胁度算法对攻击进行分类,最后生成明确的网络安全态势图,动态地完成整个网络安全状况的量化感知。实验结果表明,所采用的算法检测精度高,能有效地结合漏洞、资产、环境等各因素评估一个报警信息所表示的网络安全威胁程度,准确地对网络攻击进行分类,结果客观真实,能正确地为安