網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知體系初探

李奎

[摘要]隨著接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量的急劇增加，帶來了便利高效，節(jié)約了時間和成本，但是網(wǎng)絡(luò)復雜度增加，風險更加凸顯。為了保證信息安全，適應(yīng)更嚴格的網(wǎng)絡(luò)安全管理，出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)。

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢;模型;感知

引言

目前應(yīng)用最為廣泛的IDS系統(tǒng)只是運用Agent獲取數(shù)據(jù)再經(jīng)過融合分析后檢測到相關(guān)攻擊行為，當網(wǎng)絡(luò)帶寬提高后，IDS很難檢測到攻擊內(nèi)容，同時誤報率也較高。而網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)綜合了多種技術(shù)更加突出了整體特征，如IDS，殺毒軟件以及防火墻等，對網(wǎng)絡(luò)進行實時檢測和快速預(yù)警。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知評估運行網(wǎng)絡(luò)的安全情況并且可以做出未來一段時間的變化趨勢，提高處理安全威脅的能力。

1、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知概述

1.1網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知定義

1988年，endsley率先提出針對航空領(lǐng)域人為因素的態(tài)勢感知的定義，態(tài)勢感知是指“在一定的時空范圍內(nèi)，認知、理解環(huán)境因素，并且對未來的發(fā)展趨勢進行預(yù)測”。直到1999年，bass等指出，“下一代網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)應(yīng)該融合從大量的異構(gòu)分布式網(wǎng)絡(luò)傳感器采集的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)空間的態(tài)勢感知。常見的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢主要有安全態(tài)勢、拓撲態(tài)勢和傳輸態(tài)勢等，但目前學者主要研究網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知的。

1.2網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢概念

所謂網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢就是對在多種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備處于工作狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)變化以及用戶的動作等安全態(tài)勢出現(xiàn)變化的狀態(tài)信息進行理解，分析處理及評估，從而對發(fā)展趨勢進行預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢強調(diào)的是一個整體的概念，包含了當前的狀態(tài)，歷史的狀態(tài)和對未來的狀態(tài)預(yù)測。根據(jù)研究重點的不同，給出的概念也不盡一致。

1.3網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知體系構(gòu)成

（1）網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的提取。要素的提取主要通過殺毒軟件、防火墻、入侵檢測系統(tǒng)、流量控制、日志審計等收集整理數(shù)據(jù)信息，經(jīng)篩選后提出特征信息。

（2）網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評估。根據(jù)選擇的指標體系定性和定量分析，搜素其中的關(guān)系，得出安全態(tài)勢圖，找到薄弱環(huán)節(jié)并制定出解決方案。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測。根據(jù)已有的安全態(tài)勢圖，分析原始的數(shù)據(jù)信息，預(yù)測未來一段時間的運行狀態(tài)和趨勢，給出預(yù)警方案，達到最終的網(wǎng)絡(luò)安全的目的。

2、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素提取技術(shù)

由于網(wǎng)絡(luò)的龐大、復雜以及動態(tài)的變化，要素的提取面臨很大的困難，根據(jù)要素信息來源的不同進行分類提取，可以分為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)漏洞和網(wǎng)絡(luò)攻擊等，生成網(wǎng)路安全態(tài)勢感知指標體系，并根據(jù)指標體系來獲取網(wǎng)絡(luò)的信息可以有效的保證信息的全面性、準確性和模型化。

安全態(tài)勢要素提取技術(shù)是態(tài)勢感知的第一步，意義重大。TimBasst首先提出了多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知框架，進行數(shù)據(jù)精煉、對象精煉以及態(tài)勢精煉三個步驟的抽象獲取態(tài)勢感知要素。卡內(nèi)基梅隆大學開發(fā)了SILK系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高效的二進制數(shù)據(jù)用分析軟件來發(fā)現(xiàn)其中的攻擊行為。國內(nèi)此項研究起步晚，只是在聚類分析和分類分析上取得了一點進展。在提取要素過程中，屬性約簡和分類識別是這一過程中的最基礎(chǔ)的步驟。使用粗糙集等理論對數(shù)據(jù)進行屬性約簡，并形成了算法。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂慢，易入局部最小值等特點設(shè)計了遺傳算法來進行分類識別。

3、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評估技術(shù)

影響網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全的評價有許多因素，各因素的作用不同且具有時變性，相互之間也不具有線性的關(guān)系，因此不能用精確的數(shù)學模型來表示。分析獲取的要素，必須要對其融合，以便得到整體的安全態(tài)勢，需要宏觀上把握網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)，獲得有效的綜合評價達到幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員的目的。從上可以看出融合技術(shù)是關(guān)鍵。目前常用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)有以下幾種：

（1）基于邏輯關(guān)系的融合方法根據(jù)信息的內(nèi)在邏輯，對信息進行融和。優(yōu)點是可以直觀地反映網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢。缺點有確定邏輯難度大，不少如單一來源的數(shù)據(jù)。

（2）基于數(shù)學模型的融合方法綜合考慮影響態(tài)勢的各項因素，構(gòu)造評估函數(shù)，建立態(tài)勢因素集合到態(tài)勢空間映射關(guān)系。優(yōu)點是可以輕松的確定各種態(tài)勢因素之間的數(shù)值比重關(guān)系，但是比重沒有標準。而且獲取的各個態(tài)勢因素可能還存在矛盾，無法處理。

（3）基于概率統(tǒng)計的融合方法根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)的概率特性，結(jié)合信息的不確定性，建立的模型然后通過模型評估網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型最常見。優(yōu)點是可以融合最新的證據(jù)信息和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，推理過程清晰。但是該模型需要的數(shù)據(jù)量大易產(chǎn)生維數(shù)爆炸進而影響實時性，而且特征的提取及經(jīng)驗數(shù)據(jù)的獲取都存在一定的困難。

（4）基于規(guī)則推理的融合方法對多類別多屬性信息的不確定性進行量化，再根據(jù)已有的規(guī)則進行邏輯推理，達到評估目的。目前d-s證據(jù)組合方法和模糊邏輯是研究熱點。當經(jīng)驗數(shù)據(jù)難以獲取而且不要精準的解概率分布，可以使用，但是需要復雜的計算。

4、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測

預(yù)測是根據(jù)當前的網(wǎng)絡(luò)狀況，找出大量的網(wǎng)絡(luò)安全隱患，進行分析，對未來一定時間內(nèi)的安全趨勢進行判斷，給出相應(yīng)的解決方法。網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)目前也取得了重要的進展，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間序列預(yù)測法和支持向量機等方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法參數(shù)的選擇缺乏理論基礎(chǔ)，預(yù)測精度也不高。時間序列預(yù)測法由于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化不是線性的，而且難以描述當前狀態(tài)和未來狀態(tài)的關(guān)系，導致預(yù)測精度不理想。支持向量機基于結(jié)構(gòu)風險最小化原則，解決了小樣本、非線性、高維度問題，絕對誤差小，保證了預(yù)測的正確趨勢率，能準確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的發(fā)展趨勢。

5、結(jié)束語

本文介紹了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的概念，并分別就要素的獲取、態(tài)勢的評估和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測所使用的技術(shù)進行了探討，引導網(wǎng)絡(luò)安全管理員研究和使用各種新技術(shù)關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全隱患，保證網(wǎng)絡(luò)安全運營。

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