网络安全态势评估与预测技术研究

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1、分类号TN918.1密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-30852-(2016)-01132重庆邮电大学硕士学位论文中文题目网络安全态势评估与预测技术研究英文题目ResearchonNetworkSecuritySituationAssessmentandPrediction学号S130131168姓名黄卿学位类别工程硕士学科专业电子与通信工程指导教师李方伟教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着互联网时代的快速发展，网络在为人们提供便利的同时，也增添了许多安全隐患。单

2、一防御措施已经很难有效地保证信息财产安全，网络攻击手段的日趋多样化，推动了网络安全技术的不断革新，在这种严峻环境下，态势感知作为一种拥有完整安全处理体系的技术，在网络安全领域的要素提取、评估以及预测中获得了较为广泛的应用。本文主要从网络安全态势感知的角度出发，针对大规模的复杂网络，采用项目反应理论以及模糊淘汰机制的小生境技术，对态势评估和态势预测过程进行探索，研究内容主要包含以下两个方面：第一，针对大规模网络中难以全面反映网络各阶段安全状态的问题，提出了一种基于项目反应理论与层次化态势评估模型相结合的方法。该方法

3、通过结合项目反应理论中的单参数Logistic数学模型和通用漏洞评分系统，引入攻击能力参量，得到一种求取攻击威胁值和攻击成功概率的新方式；同时，采用三标度层次分析法确定网络中各指标权重的大小，使得指标权重的精确度得到较大提高；最终动态地更新生成服务、主机以及网络的态势分析图。仿真结果表明，基于项目反应理论的网络态势评估方法在一定程度上可以增加评估结果的说服性，并动态地绘制更符合真实网络环境的安全态势图，从而为网络安全管理员提供策略依据。第二，为了进一步提高复杂网络中安全态势值的预测精度，针对网络数据的突发性和不确

4、定性，提出一种模糊淘汰机制的小生境遗传算法与小波神经网络相结合的预测模型。该模型采用拥有良好非线性拟合能力和容错性能的小波神经网络对安全态势进行预测，并通过自适应遗传算法对传统小波神经网络的参数进行寻优。考虑到自适应遗传算法收敛速度较慢、易陷入早熟的问题，引入了一种新的动态模糊聚类和淘汰机制的小生境技术，使性能得到了整体的提升。仿真实验反映了提出模型的可靠性和有效性，同时，本模型较于另外几种预测模型有更快的收敛速度和更高的预测准确度。关键词：网络安全，项目反应理论，态势评估，参数优化，态势预测I重庆邮电大学硕士学

5、位论文AbstractAbstractWhiletheInternetprovidesconvenienceforpeople,italsobringsalotofpotentialsecurityrisks.It’sdifficulttoguaranteethesecurityofinformationpropertyeffectivelywithsingledefensivemeasures.Theincreasinglydiversemeansofnetworkattackspromotethecontin

6、uousinnovationofnetworksecuritytechnology.Insuchasevereenvironment,SituationalAwareness(SA),asakindoftechnologyprojectwithacompletesecuritysystem,hasbeenwidelyusedinthefieldofnetworksecurity.Fromtheviewpointofnetworksecuritysituationalawareness(NSSA),thisthes

7、isaimsatthelarge-scalecomplexnetwork.Theprocessofsituationassessmentandsituationpredictionisexploreditemresponsetheory(IRT)andthenichetechnologyoffuzzyeliminationmechanism.Thethesismainlycontainsthefollowingcontents:1.Asthenetworksbecomelargerandlarger,it’sdi

8、fficulttogettherealsecuritystatusofnetworkintime.Hence,onenovelsituationassessmentmethodfornetworksecuritybasedonIRTisproposedinthisthesis.Firstly,it’scalculatedthethreatofattackandthepro