基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

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1、2016年8月第42卷第8期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsAugust2016V01．42No．8http：÷}bhxb．buaa．edu．on、buaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2015．0561基于信息融合的网络安全态势量化评估方法文志诚1’2，陈志刚2一，唐军3(1．湖南工业大学计算机与通信学院，株洲412007；2．中南大学信息科学与工程学院，长沙4100833．中车株洲电力机车研究所有限公司，株洲412001)摘要：

2、针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题，提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先，构建分级朴素贝叶斯分类器，快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后，利用拉普拉斯原理平滑参数学习，优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数，量化评估网络安全态势，对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后，通过真实网络环境的实验，验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。关键词：多源异构；信息融合；网络安全态势；量化评估；朴素贝叶斯中图分类号：TP311文献标识码：A文

3、章编号：l001—5965(2016)08．1593—10随着Internet技术的迅速发展，网络规模也逐渐增加且复杂化，所遭受攻击多元化，非确定性问题与日俱增，安全事件大幅度上涨，安全问题变得日益突出与迫切，传统单一安防措施对待安全问题明显感觉无能为力，且各种措施之间的相互关联性欠充分考虑，不能很好地表达网络安全的重要性。网络安全态势评估(NetworkSecuritySit—uationAssessment，NSSA)在此背景下应运而生，逐渐成为下一代网络安防技术的研究重点，主要研究在一定的时空环境下对网络安全相关的要素信息融合、综合分析与理解，把握网络安全状况与预测发展

4、趋势，对评估与预测结果实时决策，将风险与损失降到最低限度¨J。国内外学者已在网络安全态势评估方法旧。41与预测方法¨刮上开展了许多探索性的研究，对以后研究工作具有重要的借鉴作用。文献[7]提出了一种利用神经网络来感知网络安全态势的方法，通过RBF神经网络找出有关非线性网络态势值的映射关系，对网络参数进行优化并采用自适应遗传算法感知网络安全态势。文献[8]使用隐马尔可夫模型评估网络安全态势，使观测序列的获取和状态转移矩阵的确立得到了改进，所得风险值能更加合理地量化网络安全态势。文献[9]提出了利用马尔可夫博弈分析的网络安全态势感知方法，通过分析威胁传播的影响，准确、全面地对网络

5、系统评估安全性，并给出相应的加固方案。上述安全态势评估研究主要使用了证据理论、贝叶斯、神经网络和隐马尔可夫¨0。111等方法，对当前网络的安全态势能较好地评估，给安全策略制定提供了比较可靠的理论依据，对于本文工作具有一定的指导意义，但主要存在的问题在于：评估信息源单一，准确度不高且操作不便，在模型训练与参数获取上也存在瓶颈。网络安全态势评估并不仅仅只对单一数据源评估，还应该将来自收稿日期：2015-．08-31；录用日期：2015-09-25；网络出版时间：2015—11-0909：10网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．201

6、51109．0910．001．html基金项目：国家自然科学基金(61379057，61309027，61073186)；湖南省自然科学基金(2016JJ5034){通讯作者：Tel．：13387480797E-mail：czg@mail．CSU．edu．en；f用格式：文志诚，胨志剧，唐军．基于信息融合的j珂络安全态势量化评估方法fJJ．北京航空航天大学学报，2016，42(8)：1593—1602．WENZC．CHENZG．TANGJ．Assessingnetworksecuritysituationquantitativelybasedoninformationfusi

7、on【)]．JoumalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauties，2016．42(8)：1593—1602(inChinese)．1594北京航空航天大学学报2016年各类多源异构非确定性信息融合，整体宏观分析发生在不同时空和不同层次上的相关联事件。针对目前安全态势评估中普遍存在信息来源单一、评估范围有限、时空开销较大且可信度较低等问题，本文提出了一种便于处理非确定性信息源的基于朴素贝叶斯(NaiveBayesian，NB)量化评估方法。多方面综合考