基于模糊-隱馬爾可夫模型的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著人類進(jìn)入信息時(shí)代，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中信息的安全傳輸、信息的安全存儲(chǔ)以及信息的安全處理，提出的要求越來越高。網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到國家的安危、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，還關(guān)乎到每個(gè)人的切身利益。網(wǎng)絡(luò)就像一把雙刃劍，不僅使社會(huì)信息化速度加快，而且為信息安全保障問題提出巨大挑戰(zhàn)。近些年來，網(wǎng)絡(luò)安全犯罪率呈逐年上升的趨勢。特別是，隨著網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電子商務(wù)等網(wǎng)上業(yè)務(wù)的興起，各種專用網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，由之而來的網(wǎng)絡(luò)安全問題，也逐漸成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)問題。

2、r>　　現(xiàn)階段，傳統(tǒng)的被動(dòng)防御已經(jīng)不能適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)安全需求。將軍事領(lǐng)域的縱深防御思想應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，主動(dòng)防御應(yīng)運(yùn)而生。通過對(duì)現(xiàn)有的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法的研究，本文將改進(jìn)的Apriori算法和模糊評(píng)判法引入隱馬爾可夫模型，提出了基于模糊—隱馬爾可夫模型的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法。
　　基于模糊—隱馬爾可夫模型的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法，首先通過對(duì)原始報(bào)警信息特征事件的語義分析以及對(duì)攻擊類型具有的特征的分析，制定規(guī)則，將原始報(bào)警信息融合為

3、超級(jí)報(bào)警信息。由于攻擊者的真實(shí)意圖隱藏于系統(tǒng)中，無法由觀測者直接觀測到，而可直接觀測到的信息為原始報(bào)警信息，鑒于此，將隱馬爾可夫模型應(yīng)用于復(fù)合式攻擊預(yù)測模型中，將報(bào)警信息作為隱馬爾可夫模型的觀察值，出現(xiàn)在觀察層。攻擊者真正的攻擊意圖隱藏于系統(tǒng)中，出現(xiàn)在隱含層。進(jìn)而根據(jù)隱馬爾可夫模型的Forward算法識(shí)別報(bào)警信息隸屬的攻擊場景，Viterbi算法識(shí)別和預(yù)測攻擊意圖序列。然后通過Baum-Welch算法對(duì)新生成的隱馬爾可夫模型進(jìn)行訓(xùn)練，得

4、到新的模糊—隱馬爾可夫模型，并依次使用Forward算法識(shí)別報(bào)警信息隸屬的攻擊場景，Viterbi算法識(shí)別和預(yù)測攻擊意圖序列。
　　本文的理論意義為:提出的基于模糊—隱馬爾可夫模型的復(fù)合式網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)測方法，可實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、不確定的網(wǎng)絡(luò)攻擊環(huán)境下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊意圖的預(yù)測。較好的解決了復(fù)合式網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)測方法中存在的攻擊行為難預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)攻擊匹配度難確定等問題，并為網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評(píng)估、防御資源優(yōu)化配置、主動(dòng)防御等問題的研究提供了理論依據(jù)。

5、本文的實(shí)踐意義為:論文的成果之一:復(fù)合式網(wǎng)絡(luò)攻擊行為識(shí)別&預(yù)測方法，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)復(fù)合式攻擊行為的判斷、報(bào)警信息隸屬的攻擊場景的識(shí)別和攻擊意圖序列的預(yù)測三項(xiàng)功能，將成為主動(dòng)防御的重要組成部分，并應(yīng)用于主動(dòng)防御實(shí)踐中。
　　通過仿真實(shí)驗(yàn)可以看出:經(jīng)過訓(xùn)練的隱馬爾可夫模型比未經(jīng)過訓(xùn)練的隱馬爾可夫模型在對(duì)復(fù)合式攻擊行為的識(shí)別和預(yù)測效果更佳，而且在當(dāng)前四類主流的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法中，本文提出的基于模糊—隱馬爾科夫模型的復(fù)合式攻擊預(yù)測方法在報(bào)警信