網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知綜述(一)

網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知綜述席榮榮云曉春金舒原文章概述基于態(tài)勢感知的概念模型，詳細闡述了態(tài)勢感知的三個主要研究內(nèi)容：網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素提取、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測，重點論述了各個研究點需解決的核心問題、主要算法以及各種算法的優(yōu)缺點，最后對未來的發(fā)展進行了分析和展望。概念概述1988年，Endsley首先提出了態(tài)勢感知的定義：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。概念概述1999年，TimBass提出：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?；跀?shù)據(jù)融合的JDL模型，提出了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知功能模型。基于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的功能，本文將其研究內(nèi)容歸結(jié)為3個方面:網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的提取;網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評估；網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測1、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的提取網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素主要包括靜態(tài)的配置信息、動態(tài)的運行信息以及網(wǎng)絡(luò)的流量信息。靜態(tài)的配置信息：網(wǎng)絡(luò)的拓撲信息，脆弱性信息和狀態(tài)信息等基本配置信息動態(tài)的運行信息：從各種防護措施的日志采集和分析技術(shù)獲取的威脅信息等。2、網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的理解在獲取海量網(wǎng)絡(luò)安全信息的基礎(chǔ)上，解析信息之間的關(guān)聯(lián)性，對其進行融合，獲取宏觀的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，本文稱為態(tài)勢評估。數(shù)據(jù)融合式態(tài)勢評估的核心。應(yīng)用于態(tài)勢評估的數(shù)據(jù)融合算法，分為以下幾類：基于邏輯關(guān)系的融合方法基于數(shù)學(xué)模型的融合方法基于概率統(tǒng)計的融合方法基于規(guī)則推理的融合方法基于邏輯關(guān)系的融合方法依據(jù)信息之間的內(nèi)在邏輯，對信息進行融和，警報關(guān)聯(lián)是典型的基于邏輯關(guān)系的融合方法。警報關(guān)聯(lián)是指基于警報信息之間的邏輯關(guān)系對其進行融合，從而獲取宏觀的攻擊態(tài)勢警報之間的邏輯關(guān)系：警報屬性特征的相似性預(yù)定義攻擊模型中的關(guān)聯(lián)性攻擊的前提和后繼條件之間的相關(guān)性基于數(shù)學(xué)模型的融合方法綜合考慮影響態(tài)勢的各項態(tài)勢因素，構(gòu)造評定函數(shù)，建立態(tài)勢因素集合到態(tài)勢空間的映射關(guān)系。加權(quán)平均法是最常用、最有代表性、最簡單的基于數(shù)學(xué)模型的融合方法。加權(quán)平均法的融合函數(shù)通常由態(tài)勢因素和其重要性權(quán)值共同確定優(yōu)點：直觀缺點：權(quán)值的選擇沒有統(tǒng)一的標準，大多是根據(jù)經(jīng)驗確定?；诟怕式y(tǒng)計的融合方法基于概率統(tǒng)計的融合方法，充分利用先驗知識的統(tǒng)計特性，結(jié)合信息的不確定性，建立態(tài)勢評估的模型，然后通過模型評估網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢。常見基于概率統(tǒng)計的融合方法：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隱馬爾可夫模型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯公式：P(B)=貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：一個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個有向無環(huán)圖（DAG），其節(jié)點表示一個變量，邊代表變量之間的聯(lián)系，節(jié)點存儲本節(jié)點相當于其父節(jié)點的條件概率分布。貝葉斯斯網(wǎng)絡(luò)絡(luò)X1,X2......X7的聯(lián)合合概率率分布布：隱馬爾爾可夫夫模型型隱馬爾爾可夫夫模型型是馬爾可可夫鏈鏈的一種種，它它的狀狀態(tài)不不能直直接觀觀察到到，但但能通通過觀測向向量序序列觀察到到，每每一個個觀測測向量量是由由一個個具有有相應(yīng)應(yīng)概率率密度度分布布的狀狀態(tài)序序列產(chǎn)產(chǎn)生。。所以以，隱隱馬爾爾可夫夫模型型是一一個雙重隨隨機過過程隱馬爾爾可夫夫模型型隱馬爾爾可夫夫模型型假設(shè)我我們開開始擲擲骰子子，我我們先先從三三個骰骰子里里挑一一個，，挑到到每一一個骰骰子的的概率率都是是1/3。。然后后我們們擲骰骰子，，得到到一個個數(shù)字字，1，2，3，4，5，6，7，8中的的一個個。不不停的的重復(fù)復(fù)上述述過程程，我我們會會得到到一串串數(shù)字字，每每個數(shù)數(shù)字都都是1，2，3，4，5，6，7，8中的的一個個。例例如我我們可可能得得到這這么一一串數(shù)數(shù)字（（擲骰骰子10次次）：：1635273524隱含狀狀態(tài)鏈鏈有可能能是：：D6D8D8D6D4D8D6D6D4D8轉(zhuǎn)換概概率(隱含狀狀態(tài)））輸出概概率：：可見見狀態(tài)態(tài)之間間沒有有轉(zhuǎn)換換概率率，但但是隱隱含狀狀態(tài)和和可見見狀態(tài)態(tài)之間間有一一個概概率叫叫做輸出概概率可見狀狀態(tài)鏈鏈隱馬爾爾可夫夫模型型隱馬爾爾可夫夫模型型隱馬爾爾科夫夫的基本要要素，即一一個五五元組組{S,N,A,B,PI}；S：隱隱藏狀狀態(tài)集集合；；N：觀觀察狀狀態(tài)集集合；；A：隱隱藏狀狀態(tài)間間的轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)移概概率矩矩陣；；B：輸輸出矩矩陣（（即隱隱藏狀狀態(tài)到到輸出出狀態(tài)態(tài)的概概率））；PI：：初始始概率率分布布（隱隱藏狀狀態(tài)的的初始始概率率分布布）；；優(yōu)缺點點評價價優(yōu)點：：可以以融合合最新新的證證據(jù)信信息和和先驗驗知識識，過過程清清晰，，易于于理解解缺點：：要求數(shù)數(shù)據(jù)源源大，，同時時需要要的存存儲量量和匹匹配計計算的的運算算量也也大，，容易易造成成位數(shù)數(shù)爆炸炸，影影響實實時性性特征提提取、、模型型構(gòu)建建和先先驗知知識的的獲取取有一一定困困難。?；谝?guī)規(guī)則推推理的的融合合方法法基于規(guī)規(guī)則推推理的的融合合方法法，首首先模模糊量量化多多源多多屬性性信息息的不不確定定性;然然后利利用規(guī)規(guī)則進進行邏邏輯推推理，，實現(xiàn)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)安全全態(tài)勢勢的評評估。。D-S證據(jù)組組合方方法和和模糊糊邏輯輯是研研究熱熱點D-S證據(jù)理理論是一種種不確確定推推理方方法，，證據(jù)據(jù)理論論的主主要特特點是是：滿滿足比比貝葉葉斯概概率論論更弱弱的條條件；；具有有直接接表達達“不不確定定”和和“不不知道道”的的能力力·。。概率分分配函函數(shù)：：設(shè)ＤＤ為為樣樣本空空間，，其中中具有有ｎｎ個元元素，，則ＤＤ中中元素素所構(gòu)構(gòu)成的的子集集的個個數(shù)為為２ｎ個。概概率分分配函函數(shù)的的作用用是把把ＤＤ上的的任意意一個個子集集ＡＡ都映映射為為[0，1]上的一一個數(shù)數(shù)ＭＭ（ＡＡ）。。信任函函數(shù)：：似然函函數(shù)：：D-S證據(jù)理理論信任區(qū)區(qū)間：：[Bel(A)，pl(A)]表表示命命題A的信信任區(qū)區(qū)間，，Bel(A)表示示信任任函數(shù)數(shù)為下下限，，pl(A)表表示似似真函函數(shù)為為上上限模糊集集合處理某某一問問題時時對有有關(guān)議議題的的限制范范圍稱為該該問題題的論論域。。1、論域域2、集合合在論域域中，，具有有某種種屬性性的事事物的的全體體稱為為集合合。3、特征征函數(shù)數(shù)設(shè)A是論域域U上的一一個集集合，，對任任何u∈U，令則稱CA(u)為集合合A的特征征函數(shù)數(shù)。顯顯然有有：A={u|CA(u)=1}模糊集集合4、隸屬屬函數(shù)數(shù)設(shè)U是論域域，μA是將任任何u∈U映射為為[0，1]上某個個值的的函數(shù)數(shù)，即即：μA：U→[0，1]u→μμA(u)則稱μA為定義義在U上的一一個隸屬函函數(shù)模糊集集合5、模糊糊集設(shè)A={μμA(u)|u∈U},則稱A為論域域U上的一一個模糊集集。當隸屬屬函數(shù)數(shù)只取取0,1時，隸隸屬函函數(shù)就就是特特征函函數(shù)。。μA(u)稱為u對模糊集集A的隸屬度。模糊集的的表示方方法模糊集合合可以有有以下兩兩種表示示方法：：1.扎德（Zadeh）表示法法(1)當論域U為離散集集合時，，一個模模糊集可可以表示示為：(2)當論域U為連續(xù)集集合時，，一個模模糊集可可以表示示為：注：此處處的積分分和求和和符號都都不代表表實際運運算，只只是一種種表示方方法而已已。模糊集的的表示方方法2.序?qū)Ρ硎臼痉：兄械拿總€個元素都都可以表表示成（元素、、隸屬度度）這樣一個個序?qū)?，，基于這這種思想想，模糊糊集可表表示如下下：模糊關(guān)系系1.關(guān)系的定定義關(guān)系是客客觀世界界存在的的普遍現(xiàn)現(xiàn)象。如如父子關(guān)關(guān)系、大大小關(guān)系系、屬于于關(guān)系、、二元關(guān)關(guān)系、多多元關(guān)系系、多邊邊關(guān)系等等等直積（笛笛卡爾積積）體現(xiàn)了兩兩個集合合之間的的關(guān)系。。在普通通集合中中，設(shè)論論域U和V，從U到V的一個關(guān)關(guān)系定義義為直積積U×V的一個子子集R，記作：：例7設(shè)有集合合A={1,2,5}，B={3,2}，求A、B的二元關(guān)關(guān)系R解：模糊關(guān)系系此處的關(guān)關(guān)系R同樣為二二元關(guān)系系。隸屬函數(shù)數(shù)表示形式式為：其隸屬函函數(shù)的映映射：元素(u0,v0)的隸屬度度為μR(u0,v0)，表示u0和v0具有關(guān)系系R的程度2.模糊關(guān)系系設(shè)論域U和V，則U×V的一個子子集R，就是U到V的模糊關(guān)關(guān)系，同同樣記作作：3、網(wǎng)絡(luò)安安全態(tài)勢勢的預(yù)測測網(wǎng)絡(luò)安全全態(tài)勢的的預(yù)測是是指根據(jù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安安全態(tài)勢勢的歷史史信息和和當前狀狀態(tài)對網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)未來來一段時時間的發(fā)發(fā)展趨勢勢進行預(yù)預(yù)測。目前網(wǎng)絡(luò)絡(luò)安全態(tài)態(tài)勢預(yù)測測一般采采用神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、、時間序序列預(yù)測測法和支支持向量量機等方方法基于Markov博博弈模模型的網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全全態(tài)勢感感知方法法張勇譚譚小彬彬崔崔孝林本文提出出一種基基于Markov博博弈分分析的網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全全態(tài)勢感感知方法法，分析了威威脅傳播播對網(wǎng)絡(luò)絡(luò)系統(tǒng)的的影響,準確全全面地評評估系統(tǒng)統(tǒng)的安全全性。對多傳感感器檢測測到的安安全數(shù)據(jù)據(jù)進行融融合,得得到資產(chǎn)產(chǎn)、威脅脅和脆弱弱性的規(guī)規(guī)范化數(shù)數(shù)據(jù);對對每個威威脅,分分析其傳傳播規(guī)律律,建立立相應(yīng)的的威脅傳傳播網(wǎng)絡(luò)絡(luò);通過過對威脅脅、管理理員和普普通用戶戶的行為為進行博博弈分析析,建立立三方參參與的Markov博弈弈模型，，從而實實時動態(tài)態(tài)的評估估網(wǎng)絡(luò)安安全態(tài)勢勢，并給給出最佳佳加固方方案網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢勢是指由由各種網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備備運行狀狀況、網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)行為為以及用用戶行為為等因素素所構(gòu)成成的整個個網(wǎng)絡(luò)當當前狀態(tài)態(tài)和變化化趨勢威脅傳播播分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)統(tǒng)的各個個節(jié)點相相互連接接,當系系統(tǒng)中某某個節(jié)點點被成功功攻擊后后,威脅脅可以傳傳播到與與該節(jié)點點相關(guān)聯(lián)聯(lián)的其他他節(jié)點,從而使使這些節(jié)節(jié)點遭受受安全威威脅.資產(chǎn)：對對系統(tǒng)有有價值的的資源資產(chǎn)類型型：主機機、服務(wù)務(wù)器、路路由器、、網(wǎng)關(guān)、、防火墻墻、IDS......資產(chǎn)價值值：包含含資產(chǎn)保保密性價價值、完完整性價價值、可可用性價價值性能利用用率：分分5個等級，，隨著等等級的增增長,性性能利用用率指數(shù)數(shù)增長.威脅：對對資產(chǎn)造造成損害害的外因因威脅類型型：病毒毒、蠕蟲蟲、木馬馬等惡意意代碼和和網(wǎng)絡(luò)攻攻擊,根根據(jù)對系系統(tǒng)的損損害方式式將威脅脅分為兩兩類：占網(wǎng)絡(luò)資資源少的的威脅,包括木木馬、病病毒和網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)攻擊擊等,對對系統(tǒng)節(jié)節(jié)點的保保密性、、完整性性和可用用性均有有影響,大量耗費費系統(tǒng)資資源的威威脅,以以蠕蟲和和DDoS攻攻擊為為代表,主要對對系統(tǒng)的的可用性性造成影影響脆弱性：：可以被被威脅利利用的薄薄弱環(huán)節(jié)節(jié)通過對檢檢測數(shù)據(jù)據(jù)的融合合,得到到系統(tǒng)中中所有的的資產(chǎn)、、威脅和和脆弱性性數(shù)據(jù),構(gòu)成資資產(chǎn)集合合、威脅脅集合和和脆弱性性集合.威脅傳播播網(wǎng)絡(luò)威脅傳播播節(jié)點：：系統(tǒng)中中受威脅脅影響的的節(jié)點,Node=(ida,valuea,pa,tf,vf)威脅傳播播路徑:系統(tǒng)統(tǒng)中傳播播威脅的的鏈路Path=（idas，idad,valuee,Pe,pe)Pe指路徑被被切斷后后對系統(tǒng)統(tǒng)造成的的損失,是路徑徑帶寬利利用率,與資產(chǎn)產(chǎn)的性能能利用率率類似,分為5個個等級;pe表示威脅脅通過該該路徑成成功擴散散的概率率,分為為5個個等級級,每提提高一個個等級,威脅成成功傳播播概率線線性增加加.威脅傳播播網(wǎng)絡(luò)TPN:包含t所所有的傳傳播節(jié)點點和傳播播路徑,用TPN（t）={Nodes,Paths}表示。基于Markov博弈分析析的態(tài)勢勢量化評評估基于時間間序列分分析的態(tài)態(tài)勢預(yù)測測Markov博博弈模型型的建立立博弈三方方:攻擊方：：威脅防守方：：管理員員中立方：：用戶狀態(tài)空間間：TPN(t)的所所有可能能狀態(tài)組組成狀態(tài)態(tài)空間k時刻狀態(tài)態(tài)空間為為TPN(t,k)={si(k),ej(k)},i=1,2,.....Mj=1,2,.......N行為空間間：博弈弈三方所所有可能能的行為為集合攻擊方：：ut防守方：：uv，修補補某個脆脆弱性、、切斷某某條傳播播路徑或或關(guān)閉某某個網(wǎng)絡(luò)絡(luò)節(jié)點用戶：uc，簡化為為網(wǎng)絡(luò)訪訪問率提提高10%和和降低10%轉(zhuǎn)移概率率：隨著著博弈各各方的行行為選擇擇,系統(tǒng)統(tǒng)的狀態(tài)態(tài)不斷變變化p(TPN(t,k+1)|TPN(t,k),utk,uvk,uck)描述系統(tǒng)統(tǒng)狀態(tài)變變化規(guī)律律報酬函數(shù)數(shù)：博弈弈結(jié)束后后各方的的得失攻擊方：：用對系系統(tǒng)的損損害表示示防守方：：用管理理員采取取安全措措施后所所能減少少的損害害表示中立方：：用所有有普通用用戶對系系統(tǒng)服務(wù)務(wù)的利用用程度表表示博弈過程博弈過程是是各方參與與者根據(jù)系系統(tǒng)當前狀狀態(tài)從行為為空間中選選取一個行行為,然后后系統(tǒng)轉(zhuǎn)移移到新的狀狀態(tài),參與與者再根據(jù)據(jù)新狀態(tài)做做決策,依依此反復(fù)進進行。參與與者根據(jù)己己方報酬函函數(shù)的最大大化選擇策策略對于攻擊方方：t為第一類威脅時,t對節(jié)節(jié)點i的的保密性性、完整性性和可用性性均有損害害,記為Vt(si(k))=pt*pv*(u*valueai),對TPN(t,k)中所有節(jié)節(jié)點按同樣樣的方式計計算t為第二類攻攻擊時，t對節(jié)點點i及及其相關(guān)路路徑的可用用性造成損損害,對i可用用性造成的的損害為Vt(si(k))=pt*pv*Δρai*valueai，valueai取節(jié)點可用用性價值分分量Vt(ej(k))=pt*pv*Δρej*valueej為t對對第j條條路徑的的可用性損損害對于防守方方：管理員員對節(jié)點i實施施安全措施施會帶來兩兩方面的影影響:減少少威脅t的損害害和影響網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)性能安全措施對對i節(jié)點可可用性的影影響：對i相相關(guān)路徑的的性能影響響為：其中,Vv(ej(k))=Δρej*valueej為對第j條路徑徑的影響安全措施減減少t的的損害與與威脅類型型有關(guān):t為一類類威脅時,減少t的損害害為?Vt(si(k)),從而,防防守方的一一步報酬用用公式(2a)表示示:t為二類類威脅時,減少t的損害害為對于中立方方,普通用用戶根據(jù)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的延遲遲、服務(wù)的的可訪問性性等改變訪訪問率.中中立方的一一步報酬為為N個個節(jié)點和M條路徑徑的利用率率之和,用用公式(3)表示:威脅通過TPN(t,k)向未感染染的節(jié)點傳傳播，根據(jù)據(jù)以上對于于兩類威脅脅統(tǒng)一用公公式(4)表示：中立方：例子博弈過過程k時刻,只在節(jié)點點1上上檢測到t,系統(tǒng)統(tǒng)處于狀態(tài)態(tài)A;k+1時時刻,t向向節(jié)點3傳播播,管理員員加固節(jié)點點3,普普通用戶訪訪問率不變變.系統(tǒng)如如果跳轉(zhuǎn)到到狀態(tài)B,表示加加固方案執(zhí)執(zhí)行沒有成成功并且威威脅成功傳傳播;如果果跳轉(zhuǎn)到狀狀態(tài)C,表示加固固方案執(zhí)行行成功或t在該該方向傳播播失敗;k+2時時刻,以狀狀態(tài)B為為例,t向節(jié)點點2、節(jié)節(jié)點4、、節(jié)點1傳播,管理員加加固節(jié)點1,普通通用戶訪問問率不變.系統(tǒng)如果果跳轉(zhuǎn)到狀狀態(tài)D,表示威脅脅成功傳播播到節(jié)點2和節(jié)節(jié)點4,節(jié)點1加固方方案執(zhí)行成成功或t在該方方向傳播失失敗.系統(tǒng)k時時刻,t為一類類威脅時,t的保保密性態(tài)勢勢和完整性性態(tài)勢的評評估方法類類似,不計計中立方行行為的影響響,用公式式(6a)表示,相相應(yīng)的加固固方案用公公式(7a)表示:系統(tǒng)k時時刻,在在對t的的可用性性態(tài)勢評估估時,需要要考慮中立立方行為的的影響,并并且需要區(qū)區(qū)分t屬屬于不同同類型的威威脅,可用用性態(tài)勢用用公式(6b)表示示,相應(yīng)的的加固方案案用公式(7b)表表示.其中中,*表示示1或或者2:態(tài)勢評量化化估算法網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)態(tài)勢評估算算法主要包包括3個個步驟:檢測數(shù)據(jù)據(jù)融合、威威脅傳播網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)(TPN)建立立、Markov博博弈模型型評估。算法1.網(wǎng)絡(luò)絡(luò)安全態(tài)勢勢量化評估估算法.輸入:數(shù)據(jù)據(jù)采集模塊塊檢測到的的各類安全全數(shù)據(jù);輸出:網(wǎng)絡(luò)絡(luò)安全態(tài)勢勢.1.對對檢測模塊塊測得得安安全數(shù)據(jù)進進行融合,得到資產(chǎn)產(chǎn)集合、威威脅集合、、脆弱性集集合和網(wǎng)絡(luò)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息息;2.根根據(jù)檢測模模塊得到的的網(wǎng)絡(luò)信息息,綜合資資產(chǎn)集合、、威脅集合合和脆弱性性集合,對對威脅集合合中每個威威脅t建建立該威威脅的威脅脅傳播網(wǎng)絡(luò)絡(luò)TPN(t);3.根根據(jù)TPN(t),對t建立Markov博博弈模型,計算t的保密密性損害,評估t的保密密性態(tài)勢;4.根根據(jù)TPN(t),對t建立Markov博博弈模型,分析管理理員應(yīng)對t保密密性損害的的最佳加固固方案;5.按按照步驟(3)、步步驟(4)類似的方方法,評估估t的的完整性態(tài)態(tài)勢和可用用性態(tài)勢,并分析相相應(yīng)的最佳佳加固方案案；6.將將威脅集合合中所有威威脅保密性性損害求和