多样性入侵环境下网络安全态势估计模型仿真.pdf

在当今的网络环境中，随着计算机网络技术的快速发展，网络攻击和安全威胁呈现出多样化和复杂化的趋势。安全漏洞和安全事件的不断增长，使得网络安全态势评估成为网络安全领域研究的重点课题。本篇文献提出了一种基于模糊识别和D-S证据理论的网络安全态势估计模型，用于处理多样性入侵环境下的网络安全评估问题。 网络安全态势估计模型是网络安全防护体系中的一项重要技术，其核心目标是实现对网络整体安全状态的实时监测和评估。传统评估方法通常采用固定的权值来描述不同网络入侵对网络破坏程度的影响，并将这些权值进行累加以得到一个总体的安全评估结果。然而，这种方法往往忽略了入侵特征的模糊性，即不同的网络入侵在实际环境中对网络的破坏程度可能会因为多种因素而有所差异，因此这种简单的加权方式并不能准确地反映网络安全的真实状况。 为了提高网络安全态势评估的准确性，本研究引入了模糊识别技术。模糊识别技术的核心思想是利用模糊集合理论对现实世界中存在的不精确性、模糊性和不确定性进行描述和处理。在网络安全领域，由于网络攻击和威胁的多样性和复杂性，使用模糊集合理论可以更加准确地识别和描述各种网络安全事件的状态。具体来说，可以将网络攻击事件的状态进行模糊化处理，即将其归入一系列模糊状态类中，从而为后续的分类和评估提供更为精细的数据基础。 除此之外，本研究还利用了D-S证据理论对网络安全态势进行评估。D-S证据理论，即Dempster-Shafer理论，是一种基于概率理论的不确定性推理方法，它可以用来处理证据的不确定性，并据此进行决策。在网络安全态势评估中，可以将CERT的漏洞静态严重性分值和入侵检测系统的报警统计数据作为证据，通过D-S证据理论对这些证据进行融合处理，从而得到更为准确的网络漏洞态势值。这种方法可以有效地处理网络安全态势评估中出现的不确定性和模糊性问题。 通过对网络攻击事件的初步分类，本模型还能够进一步分析主机服务的安全性和主机自身的安全态势。通过分析主机的服务及其权重，可以得到服务安全态势和主机安全态势值。这些安全态势值与相应的权重结合，最终可以确定网络安全态势值。 仿真结果表明，本研究所提出的网络安全态势估计模型结构更加完整，估计准确率更高。这说明模型在处理多样性入侵环境下的网络安全态势评估问题时具有更高的实用性和准确性。这种模型的应用可以为网络管理员提供更为可靠的安全决策支持，有效地提高网络系统的安全防护能力。 本文的研究成果不仅有助于推动网络安全态势评估技术的发展，也对网络安全防护体系的构建提供了有力的技术支持。随着网络环境的日益复杂和威胁的不断增加，这种基于模糊识别和D-S证据理论的网络安全态势估计模型将成为网络安全领域的一个重要工具。