基于时空维度分析的网络安全态势预测方法.pdf

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基于时空维度分析的网络安全态势预测方法连一峰1’2’3陈一恺3迪1’2刘玉岭1’2’3冯登国吴MethodSpatial-TimeDimensionNetworkSituationPredictionBasedAnalysisWuenvironment．We摘要现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响，且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响，提出了基于时空维度分析的网络安全态势预测方法．首先从攻击方、防护方和网络环境3方面提取网络安全态势评估要素，然后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集，最后在空间维度上分析各安全态势要素集1(中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室methods，MITARMA计算机研究与发展DOI：10．7544／issnl000—1239．2014．20121050北京2(中国科学院大学北京100049)3(信息安全共性技术国家工程研究中心([e-mail])Yulin91-2～，FengDenggu01～，LianYifen91’2～，ChenKai3，andDil，2ofInformationSoftware，ChineseBeijingSciences，BeijingforSecurity，Beijingsecuritypredictionmethodsmaketheadministratorbetterunderstandnetworksituationandtrend．However，thesituationalpreciselyreflectfuturecausedbyelements’changedohandleimpactrelationshipbetweenelementssituation．Inviewthissituation，amethodbasedspatial—timedimensionanalysisispresented．Theproposedfromattacker，defenderpredictanalyzethesetimeorderprovidedatacalculationmethod．Usingpredictedelements，thevalueneighbornode’scomputedspatialminingtheory．Incombinationwithnode’Sdegreeimportance，theobtained．ToevaluateLincolnLab’Spublicdatasetusedconductexperiments．Theexperimentsresultsindicatethatsuitablerealenvironment．Besides，ourmuchmorethanmodelmethod．prediction；securityelement；spatialmining；spatial—time收稿日期：2012—1卜19；修回日期：2013—06—28北京市自然科学基金项目(4122085)；国家科技支撑计划“十二五”项目IT产品信息安全认证关键技术研究项目(2012BAK26801)JournalComputerResearchDevelopment51(8)：1681—1694，2014100190)onLiu(LaboratoryComputingAssurance，Institute2(UniversityAcademy100049)3(NationalEngineeringCenterAbstractexistingvariationinteractionvariousinKeywordssecurity；security基金项目：国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(SQ2013GX02D01211，2011AA01A203)；国家自然科学基金项目(61100226，60970028)TrustedSciences，Chinesenotextractstoaccurate2canoura
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相关工作及其相互影响关系对网络安全态势的影响，从而得出网络的安全态势．通过对公用数据集网络的测评分析表明，该方法符合实际应用环境，且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性．网络安全；安全态势预测；安全态势要素；空间数据发掘；时空维度在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下，获取并理解网络中未来的安全状况及其变化趋势，可以为安全管理员的安全操作和决策提供依据和指导，从而提高网络防御的主动性，尽可能地降低网络攻击的危害．为了获取并理解未来的网络安全状况及其变化趋势，研究人员最初从脆弱性[1。4]