网络安全态势感知系统的设计与实现

• 作 者: 刘炎
• 出 处: 电子科技大学
• 发表日期: 2017年01期
• 关键词: 网络安全态势感知 FAHP ARIMA 神经网络

随着时代的发展,互联网已经融入社会的各个领域之中,在为人们带来极大便利的同时也带来了隐患。网络安全事件和漏洞事件层出不穷,为了维护网络安全,各种网络安全设备应运而生。最初,网络安全设备的功能都是针对特定的安全事件。但是随着社会需求的发展,网络和安全事件的复杂化加重了网络管理员的负担。另外,网络设备之间的关联性差导致管理员无法得知网络整体的状态。网络安全态势感知是为了帮助网络管理员从整体上掌握网络安全状态并且为预测未来的安全态势,为安全决策提供依据。本文在前人在网络安全态势研究的基础上,提出一种基于指标的网络安全态势感知系统。通过采集网络设备的基础运行信息和漏洞扫描设备上报的漏洞事件以及入侵检测设备上报的安全事件作为数据源并且从中提出指标,然后提出一种层次化的网络安全态势评估模型,并且结合模糊层次分析法(FAHP)确定权重。将指标融合成态势值后,又利用自回归滑动平均模型(ARIMA)、基于小波分解重构的自回归(WDR-ARIMA)、BP神经网络模型、小波神经网络模型对未来的态势值进行预测。本文的主要工作如下:1.阅读了网络安全态势感知相关文献、熟悉了相关的理论与技术。给出了网络安全态势感知系统的总体设计,包括数据的采集、数据库的选取、数据库表的设计、指标的提取、评估模型的设定、权重规则的设定、指标的可视化实现、开发语言、框架以及开发环境的指定。2.基于代理模式采集设备节点的基础运行信息,搭建了漏洞扫描平台采集网络内的漏洞信息,搭建了入侵检测系统采集网络安全事件信息。3.态势感知模型的研究,包括ARIMA、BP神经网络、小波神经网络,并且提出了一种基于小波分解与重构技术对ARIMA进行改进的WDR-ARIMA预测模型。最后,对三种模型的预测性能进行测试。