基于证据理论物联网安全态势感知方法研究

社会物联网技术迅速发展,安全问题日益严重,对简便易用的物联网安全态势感知方法进行了研究。针对当前物联网安全态势感知系统缺乏通用性、过分依赖专家知识的缺点,提出了一种基于改进D-S证据理论的物联网安全态势感知方法。利用模糊高斯隶属函数计算漏洞信息隶属度矩阵,归一化后作为证据分布矩阵;利用改进Topsis方法衡量证据可信度,聚合两两证据间的局部可信度,根据态势评估场景改进期望正负解向量,充分抑制冲突性证据可信度,提高相互支持证据间可信度,利用加权平均方法进行漏洞信息融合得到态势评估结果;基于时间因子折扣和高危漏洞比例折扣证据理论融合形成态势感知结果,利用时间因子聚合多个态势评估数据,根据时间尺度对不同时刻的态势评估证据进行折扣,越接近当前时刻的证据折扣度越小,反之越大。同时,综合考虑不同时刻物联网漏洞信息,利用高危漏洞比例信息进行自适应动态加权,把不同时刻的高危信息折扣入识别框架,系统的危险变化信息集中体现在证据融合过程中。经过实验表明,在不同数量证据体融合和4种常见冲突证据融合中,改进Topsis方法对可信命题的融合概率更高;在态势评估方面,准确评估当前系统危险程度;在态势感知方面,折扣理论可以充分预测高风险和紧急风险概率,比传统D-S证据理论更加有效。根据所提理论设计了一种物联网安全态势感知方法流程用于指导工程实践,未来在漏洞信息利用方面,可以考虑漏洞间的关联关系,提炼漏洞间更丰富的态势信息,使态势评估的结果更加准确合理,也可以借鉴博弈论的思想在攻击者、防御者动态博弈过程中进行态势感知。