day19 part1:网络安全态势感知

本文介绍了网络安全态势感知的概念,包括态势要素的提取、态势评估和态势预测。要素提取涉及静态和动态信息,但存在信息不全面和关联性缺失的问题。态势评估探讨了基于逻辑关系、数学模型、规则推理的方法,各有优缺点。预测部分提到了神经网络、时间序列和支持向量机的应用。未来研究方向聚焦于形式化描述、融合算法和预测算法的改进。

网络安全态势感知

《网络安全态势感知研究综述》席荣荣,云晓春,金舒原等

在融合各种网络安全要素的基础上从宏观的角度实时评估网络的安全态势,并在一定条件下对网络安全态势的发展趋势进行预测。

态势感知SA(Situation Awareness):在一定时空范围内,认知、理解环境因素,并且对未来的发展趋势进行预测。

根据网络安全态势感知的功能,可分为:

1.网络安全态势要素的提取

2.网络安全态势的评估

3.网络安全态势的预测


一、网络安全态势要素的提取

网络安全态势要素:静态配置信息(网络拓扑信息,脆弱性信息,状态信息等基本环境配置信息),动态运行信息(从各种防护措施的日志采取和分析技术获取的威胁信息等基本运行信息)。

网络安全态势要素的提取存在的问题:1.国外的研究从某种单一的角度采集信息, 无法获取全面的信息。2. 国内的研究虽然力图获取全面的信息,但没有考虑指标体系中各因素之间的关联性,将会导致信息的融合处理存在很大难度。3. 缺乏指标体系有效性的验证,无法验证指标体系是否涵盖了网络安全的所有方面。

二、网络安全态势的评估

网络安全态势评估的核心是数据融合。从宏观角度考虑网络整体的安全状态,以期获得网络安全的综合评估,达到辅助决策的目的。

数据融合算法:基于逻辑关系的融合方法、基于数学模型的融合方法,基于概率统计的融合方法、基于规则推理的融合方法。

1.基于逻辑关系的融合方法

典型应用是警报关联,是指基于警报信息之间的逻辑关系对其进行融合,从而获取宏观的攻击态势。

警报之间的逻辑关系分为:警报属性特征的相

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