【摘要】：網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)是一組經(jīng)過量化的數(shù)值,它可以反映網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)宏觀的安全狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知包括：安全要素的提取與識(shí)別,安全態(tài)勢(shì)的評(píng)估以及安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)三方面內(nèi)容。通過網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù),管理人員可以直觀準(zhǔn)確的判斷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)當(dāng)前的形勢(shì),并能預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的趨勢(shì),以此提前做出相應(yīng)防范措施。這對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),尤其是對(duì)安全性要求較高的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),具有極為重要的意義。要想實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知中的各環(huán)節(jié),需要有效的利用各類網(wǎng)絡(luò)信息和相關(guān)知識(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行建模。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以被看作是一類復(fù)雜的非線性系統(tǒng),因此,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的研究本質(zhì)上是對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。相對(duì)于線性系統(tǒng)的辨識(shí),復(fù)雜非線性系統(tǒng)的辨識(shí)是當(dāng)今學(xué)界研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn),而且至今還沒有形成較為完善和成熟的理論。因此,該項(xiàng)研究具有較為重要的理論和實(shí)用價(jià)值。針對(duì)上述問題,本文以提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全性和主動(dòng)防御能力為目的,深入研究了基于置信規(guī)則庫(kù)(Belief Rule Base, BRB)的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法,并將理論研究成果應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的各個(gè)環(huán)節(jié)中。BRB是目前復(fù)雜系統(tǒng)建模領(lǐng)域最前沿的技術(shù)之一,它可以有效的使用半定量信息(主要是指同時(shí)包含定量數(shù)據(jù)和定性專家知識(shí)的信息),并可以描述多種不確定性的知識(shí)(包含模糊不確定性和概率不確定性)。另外,使用證據(jù)推理(Evidential Reasoning, ER)規(guī)則作為推理工具,使得BRB的推理過程可見、可參與,推理結(jié)果也具備可解釋性和可追溯性。因此,將BRB應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知領(lǐng)域可以充分挖掘海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)背后隱藏的信息,為管理人員提供新的網(wǎng)絡(luò)防御工具。本文的研究?jī)?nèi)容主要集中在以下幾個(gè)方面。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全要素識(shí)別與分類問題,通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析和前期的預(yù)處理,在充分考慮專家定性知識(shí)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于有向無(wú)環(huán)圖結(jié)構(gòu)的組合置信規(guī)則庫(kù)分類模型(DAG-BRB)。該模型首先將若干BRB二分類器通過有向無(wú)環(huán)圖結(jié)構(gòu)組合到一起,其中每個(gè)BRB二分類器只負(fù)責(zé)識(shí)別兩種類型的攻擊數(shù)據(jù)。然后針對(duì)不同的分類器使用相應(yīng)的訓(xùn)練集單獨(dú)訓(xùn)練,經(jīng)過訓(xùn)練后的各分類器將輸入數(shù)據(jù)逐層篩選得到其最終的類別。雖然原始的BRB模型也可以用來(lái)解決多分類問題,但是多種類型的識(shí)別不利于置信規(guī)則的建立和推理,DAG-BRB采用將復(fù)雜問題分解的思想,構(gòu)建組合分類模型,降低了置信規(guī)則庫(kù)的復(fù)雜性,提高了分類準(zhǔn)確率。在此基礎(chǔ)上,為了對(duì)DAG-BRB模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,又提出了一種基于多目標(biāo)法的約束協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(M-CMA-ES)算法,該算法將BRB模型參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中的約束條件轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題,然后利用CMA-ES算法獨(dú)立求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過優(yōu)化的DAG-BRB模型可以很好地識(shí)別各種網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù),相比其他分類模型具有更好的分類精度。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估問題,通過對(duì)影響網(wǎng)絡(luò)安全的各要素進(jìn)行深入分析,在結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)定量數(shù)據(jù)和專家定性知識(shí)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于BRB的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型,并由此構(gòu)建了一系列的能夠反映網(wǎng)絡(luò)整體安全狀況的置信規(guī)則。該評(píng)估模型采用ER算法作為推理工具,可以融合更為豐富的不確定信息,能夠提供更為接近實(shí)際的知識(shí)表達(dá)方式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于BRB的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型可以有效的反映網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全狀況,相比其他評(píng)估模型,它對(duì)突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)安全事件更加敏感,評(píng)估結(jié)果更接近實(shí)際情況。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)問題,通過將網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)視為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)隱含行為的思想,在原有隱含置信規(guī)則庫(kù)預(yù)測(cè)模型(Hidden BRB, HBRB)的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合云模型的云隱含置信規(guī)則庫(kù)預(yù)測(cè)模型(Cloud HBRB, CHBRB)。該模型使用云模型來(lái)描述置信規(guī)則庫(kù)的結(jié)論等級(jí),使得BRB描述不確定性信息的能力得到進(jìn)一步的加強(qiáng)。為了對(duì)CHBRB模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,又提出了一種帶有漏桶機(jī)制的約束協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(L-CMA-ES)算法,該算法在優(yōu)化迭代的每一輪中,利用漏桶機(jī)制直接修正不滿足約束條件的解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過優(yōu)化的CHBRB模型可以很好地預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì),相比其他預(yù)測(cè)模型具有更好的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)某些特殊網(wǎng)絡(luò)中安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)存在局部無(wú)知性的問題,提出冪集辨識(shí)框架下隱含置信規(guī)則庫(kù)預(yù)測(cè)模型(Powset HBRB, PHBRB),并將其應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)中。由于擴(kuò)展后的冪集辨識(shí)框架能夠更精確的描述同時(shí)包含局部無(wú)知性和全局無(wú)知性的知識(shí),所以提高了模型的預(yù)測(cè)精度。為了解決PHBRB模型的參數(shù)優(yōu)化問題,本文進(jìn)一步提出了帶有投影操作的約束協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(P-CMA-ES)算法,該算法利用投影操作將不滿足約束的解直接映射回可行域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過優(yōu)化的PHBRB模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全態(tài)勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。該項(xiàng)研究對(duì)于提高工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性,避免相關(guān)隱患和事故的發(fā)生具有重要的意義。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2513949