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《现代电子技术》2021,(1):29-33
由于受到数据库容量限制,传统的识别系统对于新型网络攻击类型的识别能力低。针对这一问题,提出基于Stackelberg-Markov的网络攻击识别系统,优化了系统硬件和软件,同时引入自主识别端与远程维护端,通过两个端口协调配合采集信息,将得到的信息存入到数据库中,将防御识别处理器作为Stackelberg博弈理念的核心处理器,同时加入B365M AORUS ELITE主板+英特尔i5-9400F主板U套装/主板+CPU套装,提高系统的防御能力。利用穷举法和网络猜测法记录病毒木马入侵攻击这一类网络攻击,并给出相应的解决建议。实验结果表明,基于Stackelberg-Markov的网络攻击识别系统具有新型病毒记忆功能,能够有效识别多种类型的网络攻击,识别能力较好。 相似文献
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由于网络攻击技术的复杂性和攻击事件的紧耦合性,目前对网络攻击测评难以定量。对网络攻击、网络攻击事件的判定和计数规则进行研究,提出网络攻击、网络攻击事件分类判定和计数的原则,给出了其应用场景的具体建议。为网络攻击和网络攻击事件组织进行网络攻击和网络攻击事件判定提供技术支撑和标准建议,支撑网络攻击态势的共享和准确感知。 相似文献
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以因素空间(FS)理论为基础,将网络攻击条件、手段与其攻击目标相结合,定义了一种基于因素空间的网络攻击知识模型(FSAKM).对攻击中的各种因素综合考虑和分析,包括与目标实现相关的攻击条件认知、攻击功能支撑关系、系统状态和人员能力级别,以及攻击因素间关系和衡量标准.采用因素模糊空间搜索算法获取攻击条件和功能集映射的测度,将其与获自于攻击单元和目标集的映射结果比较,根据人员操作能力提取与之相称的对应手段,通过实验验证了模型与算法效果.研究结果为安全人员的训练和能力验证提供了技术手段. 相似文献
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现有基于攻击图的入侵路径研究在计算状态转移概率时,缺乏对除基本网络环境信息以外因素的考虑,为了全面且合理地分析目标网络的安全性,提出了一种基于吸收马尔可夫链攻击图的网络攻击分析方法。首先,在攻击图的基础上,提出了一种基于漏洞生命周期的状态转移概率归一化算法;其次,使用该算法将攻击图映射为吸收马尔可夫链,并给出其状态转移概率矩阵;最后,对状态转移概率矩阵进行计算,全面分析目标网络的节点威胁程度、攻击路径长度、预期影响。在实验网络环境中应用所提方法,结果表明,所提方法能够有效分析目标网络中的节点威胁程度、攻击路径长度以及漏洞生命周期对网络整体的预期影响,有助于安全研究人员更好地了解网络的安全状态。 相似文献
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有组织的网络攻击行为结果的建模 总被引:4,自引:0,他引:4
用数学的方法分析了有组织的网络攻击行为对网络信息系统造成的影响,首先对攻击者、被攻击对象、攻击行为和攻击结果进行定义,提出三条模型假设,然后分别针对个人攻击结果和有组织的攻击结果进行建模,对模型结果进行了讨论,最后提出几点安全建议并说明了进一步研究的思路。 相似文献
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当前网络安全问题是一个瓶颈问题,在网络入侵检测中机器学习可以看作是为了通过学习和积累经验提高攻击检测系统的性能而建立的计算机程序。机器学习应用于网络攻击检测,对网络的大量数据进行分析并通过学习算法自动产生规则,从而使网络具有自动识别攻击的能力。本文在详细介绍网络攻击检测系统机器学习原理的基础上,对现有的各种方法进行了评述并结合网络攻击检测的应用需求,阐述了网络攻击检侧系统机器学习技术的发展方向。 相似文献
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基于攻击树的协同入侵攻击建模 总被引:1,自引:0,他引:1
由于现代入侵方法从单步入侵转变到协同入侵,文章在传统攻击树基础上,提出了分层次攻击树,并用模块化的方法为协同攻击建模,以IP-spoofing攻击为例说明了建模方法。 相似文献
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随着基于网络的服务的迅速增长,入侵检测系统的检测性能已变的越来越重要。为了提高入侵检测系统的检测率和降低其误报率,本文通过将网管系统和入侵检测系统相结合,提出了一种用于分布式入侵检测系统的层次化协作模型,提供集成化的检测、报告和响应功能。在检测引擎的实现上,使用了信息管理库(MIB)作为数据源,可有效检测流量为基础的攻击模式。应用结果表明,该模型可有效增强网络管理的安全性能,提高入侵检测系统的效率。 相似文献
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首先介绍了控制论的概念及当前主要的行为建模方法,然后重点对网络系统的行为分类进行了研究,讨论了网络行为的相关概念及网络行为的描述方法。详细分析了各种网络行为,总结得出了网络行为的框架描述。最后,以入侵检测系统为例,研究网络入侵检测行为过程,用控制论的相关理论对网络中入侵检测的行为进行建模,并对该模型进行了简单的仿真分析和效果评估。 相似文献
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目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题。在入侵检测系统中应用聚类算法,使得入侵检测系统在先验知识少的条件下仍具有良好的推广能力。首先介绍入侵检测研究的发展概况和聚类算法;接着提出了基于聚类算法的入侵检测方法;然后以KDD99这类常用的入侵检测数据为例,讨论了该方法的工作过程;最后将计算机仿真结果进行了分析。通过实验和比较发现,基于聚类学习算法的入侵检测系统能够比较有效地检测真实网络数据中的未知入侵行为。 相似文献
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Aiming at the problem of ignoring the impact of attack cost and intrusion intention on network security in the current network risk assessment model,in order to accurately assess the target network risk,a method of network intrusion intention analysis based on Bayesian attack graph was proposed.Based on the atomic attack probability calculated by vulnerability value,attack cost and attack benefit,the static risk assessment model was established in combination with the quantitative attack graph of Bayesian belief network,and the dynamic update model of intrusion intention was used to realize the dynamic assessment of network risk,which provided the basis for the dynamic defense measures of attack surface.Experiments show that the model is not only effective in evaluating the overall security of the network,but also feasible in predicting attack paths. 相似文献
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