黄 宁，刘 渊，王晓锋

（江南大学 人工智能与计算机学院，江苏 无锡 214122）

0 概述

随着网络安全形势日趋严峻，网络靶场［1］已经成为支撑网络空间安全技术研究、攻防对抗试验的重要基础设施，为大规模网络用户行为仿真提供灵活逼真的仿真环境。同时网络用户行为仿真作为网络靶场的重要组成部分，也为靶场平台提供了注入背景流量、构建真实网络场景的有效手段，对于真实网络场景重现、网络安全态势评估、网络安全实验等方面研究具有重要意义。

网络用户行为仿真［2］的关键目标在于如何能够真实地还原现实网络用户行为，主要体现在仿真的逼真性及规模性。传统的网络用户行为主要通过对单个行为特征分析建立通用仿真模型，然后在NS3［3］、OPNET［4］等网络仿真软件上进行模拟，仿真的用户行为类型较为单一，无法体现网络用户行为多样性的特点，仿真的逼真度不高，且NS3 等软件仿真的规模有限，无法支撑大规模高逼真的网络用户行为仿真。流量回放近年来在网络安全、网络测试评估［5］等领域越发受到关注，通过流量回放的方式重现真实网络场景，对目标设备进行评估。随着云平台［6］兴起，可将回放目标扩大为整个虚拟网络，使得通过流量回放的方式在虚拟网路中复现真实网络场景，将网络流量作为用户行为仿真的载体，向虚拟目标网络注入背景流量的方案变得可行。

本文结合真实流量回放的方式进行大规模高逼真网络用户行为仿真，向虚拟目标网络注入现实网络中的用户行为流量，设计一个面向云平台的网络用户行为仿真系统。……