基于信息融合的网络安全态势评估模型

针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击评估不准确和网络安全态势评估不全面的问题,提出了一种基于信息融合的网络安全态势评估模型。首先,提出了以数据包信息为原始数据的DDoS攻击威胁评估方法,提高了评估的准确性;然后,对原有的通用弱点评价体系(CVSS)进行改进并对漏洞脆弱性进行评估,使得评估更加全面;其次,结合客观权重和主观权重,并以序列二次规划(SQP)算法对组合权重进行寻优,降低了融合的不确定性;最后,将三者进行融合得到网络的安全态势。通过搭建入侵检测平台,利用不同的规则库,针对相同DDoS攻击的报警数会相差3个数量级,与依赖报警数评估方法相比,以数据包信息评估DDoS攻击的方法可得到准确的DDoS攻击威胁态势。仿真对比结果表明,提出的模型和方法能够提高评估结果准确度。

一种基于脆弱点依赖图的脆弱性评估方法

为弥补目前网络脆弱性评估系统比较简单、评估结果不全面不准确的不足,提出一种基于脆弱点依赖图的网络脆弱性评估方法,并在该评估方法基础上开发出相应的评估系统.该方法吸收了通用弱点评价体系(CVSS)的优势,同时与目标网络的脆弱点依赖图很好地结合起来,可对网络脆弱性做出一个客观评价.在计算过程中,该方法将脆弱性可利用性和脆弱性影响分开计算,并与实际目标网络中的脆弱点依赖图相结合,从而使得计算值更有参考和实用价值.