丁华东,许华虎,段 然,陈 帆

(上海大学 计算机工程与科学学院,上海 200444)

0 概述

随着互联网的发展以及网络基础设施的不断完善,基于互联网的网络信息技术带给人们越来越多的便利,但与此同时也带来了潜在的安全隐患。为应对不断变化的网络安全威胁,人们提出多种安全技术来防范应对,如入侵检测、流量检测以及漏洞检测等[1],以期能从不同角度发现并消除网络中存在的安全隐患,达到保护网络环境安全的目的。由于当前网络空间的基本安全态势是“易攻难守”[2],因此网络安全态势感知(Network Security Situation Awareness,NSSA)技术成为研究热点。

目前针对网络安全态势感知的研究仍处于初级阶段[3]。文献[4]提出基于Markov博弈模型的网络安全态势感知方法,通过对多传感器检测到的数据进行融合,建立三方参与的博弈模型,使得评估能够实时运行。但该方法对大规模网络的评估效率较低，并且模型中的各个参数需要在真实的网络环境中不断测试，以满足不同行业的应用需求。文献[5]构建基于神经网络的网络安全态势感知模型,利用神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对参数进行优化从而感知网络安全态势。但该模型不能实现对未来网络安全态势的准确预测。文献[6]构建非等时距灰色Verhulst残差修正态势感知模型,首先利用相关模型对网络中的风险值做出预测,然后基于多级残差对精度进行修正,最后通过修正后的模型得到态势感知预测结果。……