基于消息列隊的電力信息平臺安全漏洞智能檢測

徐家寧， 陳齊瑞， 張維， 俞佳莉， 蔣穎

(國網浙江省電力有限公司營銷服務中心 計量中心， 浙江 杭州 310014)

0 引言

隨著網絡技術的發展與革新，檢測技術發生重大轉變，在國外，美、德兩國根據工業4.0計劃，對漏洞檢測提出優化方案，國內以此為借鑒，在此基礎上，提出“中國制造2025”戰略，為網絡檢測技術的發展提供理論依據。因此文獻[1]提出計算機軟件中，安全漏洞檢測技術的應用，文獻[2]則在大數據背景下，研究計算機安全漏洞檢測技術。兩個傳統技術分別利用計算機檢測程序和大數據背景，對電力信息平臺的漏洞進行分析，通過識別算法找出平臺中的漏洞。但隨著入侵數據類型的多樣化、復雜化，傳統檢測技術只能針對靜態漏洞做出較為準確的反饋，面對動態漏洞和混合型漏洞，其漏洞檢測遺失率超過了50%，因此研究基于消息列隊的電力信息平臺安全漏洞智能檢測。消息列隊是在消息的傳輸過程中，用來保存信息的“容器”，利用消息列隊作為漏洞檢測的連接橋梁，形成一個十分密集的檢測網，擴大檢測過程中，對漏洞數據的識別與篩選。此次提出的檢測技術，通過消息列隊改進電力信息平臺安全漏洞智能檢測方式，為電力信息平臺的使用安全與存儲安全，提供更可靠的技術支持。

1 電力信息平臺安全漏洞智能檢測

1.1 基于消息列隊網絡設計智能掃描方式

以消息列隊的消息處理技術，為平臺漏洞檢測提供消息處理和消息隊列功能，設計一個智能化的掃描方式。已知無論檢測程序是否在同一網絡或是否同時聯機，消息隊列可以相互來回發送檢索信息，構成一個“密不透風”的檢測網絡，增強檢測過程中對漏洞的識別掃描。以該工具為依托，設計一個智能型的綜合檢測方式。該檢測分為三個方面：針對網絡空間的整體檢測、針對主機的檢測以及主動式和被動式的檢測[3]。

針對網絡的漏洞檢測，包含網絡映射和端口檢測。端口是用于通信的通道，也是一個容易被入侵的通道，因此在端口檢測過程中，利用TCP會話連接目標主機，當連接成功且收到目標主機回復時，則表明該端口為“活動端口”。根據主機的反饋信息，分析平臺中是否存在漏洞脆弱性，及時預測漏洞的空間位置；而被動式檢測，是周期性的漏洞掃描，對平臺內的多項內容反復掃描，防止漏洞的出現。上式智能掃描方式中，均利用消息列隊將檢測結果看作一個記錄，根據其特定的格式和優先級，制定一個連續性的檢測程序，保證上述智能檢測方式，在執行檢測任務時可以實現一對一的覆蓋式信息檢測，不遺漏任何一處信息空間點[4]。

1.2 評估漏洞風險態勢

根據消息列隊規則，獲取電力信息平臺的漏洞掃描結果，以此評估漏洞風險態勢，區別平臺漏洞類型。而評估漏洞風險態勢，是以風險評估模型為基礎，通過考慮風險傳播因素來估算風險值，再根據層次模型，綜合考慮不同電力信息重要性權值，從服務層至網絡層，實現自下而上的平臺漏洞風險評估，得到整個電力信息平臺的網絡安全態勢。這其中，電力信息平臺的總體漏洞風險，為電力信息在機密性、完整性、可用性三個方面的漏洞風險[5-6]。

假設漏洞風險用F(a,k,b)表示，其中a為攻擊行為;b為某一項服務;k為b的弱點。若a針對k，對b的攻擊有效，則說明a影響b的安全屬性，即機密性、完整性、可用性[7]，如式(1)。

F(a,k,b)=f,f∈[j′,w′,y′]

(1)

式中，f表示風險影響范疇；j′、w′、y′分別表示平臺面臨的機密性、完整性、可用性風險值，則對于電力信息平臺s，存在安全屬性集合q=[j′,w′,y′]。此時s面臨的直接風險值如式(2)。

HZ(s)=j′+w′+y′

(2)

通過評估漏洞風險態勢，加強檢測結果的可靠程序。因此利用映射轉換函數的感知敏感性，評估不同類型的漏洞風險態勢。

1.3 多角度漏洞檢測

根據評估所得的漏洞風險態勢，設置智能掃描方式的多角度平臺漏洞檢測。

靜態漏洞檢測以漏洞模型為指導，運用靜態程序分析技術，發現網絡平臺中的靜態漏洞[8]。而動態漏洞檢測，是在電力平臺運行過程中，用插裝方式收集平臺運行信息，進而驗證或發現動態漏洞。由于靜態漏洞與動態漏洞有各自的特點，因此平臺在長期的漏洞攻擊下，還出現了一種混合型的漏洞，即靜態動態相結合的平臺漏洞類型[9-10]。

2 實驗研究

2.1 實驗準備

利用木馬程序攻擊電力信息平臺，模擬出一個真實的測試環境，同時還要讓漏洞中包含靜態漏洞、動態漏洞和混合漏洞3個類型，其中所有漏洞的安全級別如表1所示。

表1 漏洞安全級別設置要求

統計該實驗測試環境中，不同類型漏洞數據的信息量，漏洞數據含量的統計結果如圖1所示。

圖1 漏洞數據量統計餅狀圖

根據圖1可知，明確不同漏洞數據在電力信息平臺中的占比。實驗將此次研究的檢測技術作為實驗組，將兩種傳統檢測技術，分別作為對照A組、對照B組，根據上述實驗測試條件，開始實驗。

2.2 第一階段檢測

第一階段是對電力信息平臺中，靜態漏洞的智能檢測，實驗結果如圖2所示。

a 實驗組

根據圖2結果可知，三種技術均得到了較為相似的靜態漏洞檢測結果。靜態漏洞數據在檢測過程中的統計結果如表2所示。

表2 第一階段靜態漏洞檢測遺失率統計

根據表2統計結果可知，三種檢測技術的漏洞遺失率在10%以下，接近圖2中漏洞類型一的統計結果，可見面對靜態漏洞，3個檢測技術都能實現較為完整的漏洞檢測。

2.3 第二階段檢測

第二階段是對電力信息平臺中，動態漏洞的智能檢測，實驗結果如圖3所示。

a 實驗組

b 對照A組

c 對照B組

根據圖3檢測結果可知，對照組中的檢測數據，明顯少于實驗組。經統計，動態漏洞檢測遺失率如表3所示。

表3 第二階段動態漏洞檢測遺失率統計

根據表3可知，傳統檢測方法面對動態漏洞，遺失了一半以上的漏洞信息，導致動態漏洞檢測遺失率在一半左右；而實驗組的數據遺失率為0，可見該方法得到了平臺中的所有動態漏洞數據。

2.4 第三階段檢測

第三階段是對電力信息平臺中，混合漏洞的智能檢測，實驗結果如圖4所示。

a 實驗組

b 對照A組

c 對照B組

面對復雜程度更高的混合型平臺漏洞，實驗組的檢測結果較多，而傳統方法的漏洞檢測結果極少，經計算，混合漏洞的檢測遺失率如表4所示。

表4 第三階段混合型漏洞檢測遺失率統計

根據表4統計結果可知，面對混合型漏洞，兩個對照組的漏洞檢測遺失率超過了50%，而實驗組的遺失率僅為10%，可見所提出方法面對混合型漏洞，檢測效果更好。

2.5 討論與分析

根據上述三個階段的實驗測試可知，面對靜態漏洞時，3個檢測均有較好檢測結果；面對動態漏洞時，所提出方法對動態漏洞的檢測遺失率還保持在0，而傳統檢測方法對漏洞檢測的平均遺失率，達到了52.94%；面對混合型漏洞，所提出方法的漏洞檢測遺失率為10%，而傳統檢測結果的平均遺失率為65%。綜合上述實驗測試結果，可知面對不同的漏洞類型，所提出方法有更加可靠的檢測結果。

3 總結

此次提出的檢測方法，利用消息列隊重新設計電力平臺的漏洞智能檢測方式，并根據風險類型，從多角度檢測平臺漏洞，提高了檢測結果的可靠程度。但此次提出的檢測方法，并沒有詳細列出風險漏洞等級，今后的研究與分析，可以對這一方面進行詳細介紹。