網路安全態勢評價模型

『壹』 網路安全模型是什麼意思

網路安全模型：是動態網路安全過程的抽象描述，通過對安全模型的研究，通過對安全模型的研究，了解安全動態過程的構成因素，是構建合理而實用的安全策略體系的前提之一。為了達到安全防範的目標，需要建立合理的網路安全模型，立合理的網路安全模型，以指導網路安全工作的 部署和管理。

『貳』 風險評估和態勢評估(理解)是一個概念嗎,有何異同

風險評估和態勢評估，
網路安全態勢評估主要是將在對網路上原始安全數據和事件進行採集和預處理操作之後,
基於建立的網路安全態勢評估指標體系,在一定先驗知識的基礎上,通過一系列的數學模型，
穩定風險評估，是指有效規避、預防、控制重大事項實施過程中可能產生的社會穩定風險，為更好的確保重大事項順利實施。。

『叄』 基於隱馬爾可夫模型的網路安全態勢預測方法

論文：文志誠,陳志剛.基於隱馬爾可夫模型的網路安全態勢預測方法[J].中南大學學報(自然科學版),2015,46(10):3689-3695.
摘要
為了給網路管理員制定決策和防禦措施提供可靠的依據，通過考察網路安全態勢變化特點，提出構建隱馬 爾可夫預測模型。利用時間序列分析方法刻畫不同時刻安全態勢的前後依賴關系，當安全態勢處於亞狀態或偏離 正常狀態時，採用安全態勢預測機制，分析其變化規律，預測系統的安全態勢變化趨勢。最後利用模擬數據，對 所提出的網路安全態勢預測演算法進行驗證。訪真結果驗證了該方法的正確性。

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。隱馬爾可夫模型是關於時序的概率模型，描述由一個隱藏的馬爾科夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列，再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。如果要利用隱馬爾可夫模型，模型的狀態集合和觀測集合應該事先給出。

舉個例子：有個孩子叫小明，小明每天早起上學晚上放學。假設小明在學校里的狀態有三種，分別是丟錢了，撿錢了，和沒丟沒撿錢，我們記作{q0,q1,q2}。

那麼對於如何確定他的丟錢狀態？如果小明丟錢了，那他今天應該心情不好，如果撿錢了，他回來肯定心情好，如果沒丟沒撿，那他肯定心情平淡。我們將他的心情狀態記作{v0,v1v2}。我們這里觀測了小明一周的心情狀態，心情狀態序列是{v0,v0,v1,v1,v2,v0,v1}。那麼小明這一周的丟撿錢狀態是什麼呢？這里引入隱馬爾科夫模型。

隱馬爾科夫模型的形式定義如下：

一個HMM模型可以由狀態轉移矩陣A、觀測概率矩陣B、以及初始狀態概率π確定，因此一個HMM模型可以表示為λ(A,B,π)。

利用隱馬爾可夫模型時，通常涉及三個問題，分別是：

後面的計算啥的和馬爾科夫差不多我就不寫了。。。。。。

2.1網路安全態勢

在網路態勢方面，國內外相關研究多見於軍事戰 場的態勢獲取，網路安全領域的態勢獲取研究尚處於 起步階段，還未有普遍認可的解決方法。張海霞等[9] 提出了一種計算綜合威脅值的網路安全分級量化方 法。該方法生成的態勢值滿足越危險的網路實體，威 脅值越高。本文定義網路安全態勢由網路基礎運行性 (runnability)、網路脆弱性(vulnerability)和網路威脅性 (threat)三維組成，從 3 個不同的維度(或稱作分量)以 直觀的形式向用戶展示整個網路當前安全態勢 SA=( runnability, vulnerability, threat)。每個維度可通過 網路安全態勢感知，從網路上各運行組件經信息融合 而得到量化分級。為了方便計算實驗與降低復雜度， 本文中，安全態勢每個維度取「高、中、差」或「1，2， 3」共 3 個等級取值。本文主要進行網路安全態勢預測

2.2構建預測模型
隱馬爾可夫模型易解決一類對於給定的觀測符號序列，預測新的觀測符號序列出現概率的基本問題。 隱馬爾可夫模型是一個關於可觀測變數O與隱藏變數 S 之間關系的隨機過程，與安全態勢系統的內部狀態 (隱狀態)及外部狀態(可觀測狀態)相比，具有很大的相 似性，因此，利用隱馬爾可夫模型能很好地分析網路 安全態勢問題。本文利用隱馬爾可夫的時間序列分析 方法刻畫不同時刻安全態勢的前後依賴關系。

已知 T 時刻網路安全態勢，預測 T+1，T+2，⋯， T+n 時刻可能的網路安全態勢。以網路安全態勢的網路基礎運行性(runnability)、網路脆弱性(vulnerability) 和網路威脅性(threat)三維組成隱馬爾可夫模型的外在表現特徵，即可觀測狀態或外部狀態，它們分別具有 「高、中、差」 或「1， 2，3」取值，則安全態勢共有 33=27 種外部組合狀態。模型的內部狀態(隱狀態)為安全態 勢 SA的「高、中高、中、中差、差」取值。注意：在本 文中外部特徵的 3 個維度，每個維度三等取值，而內部 狀態 SA為五等取值。模型示例如圖 1 所示。

網路安全態勢SA一般以某個概率aij在「高、中高、 中、中差、差」這 5 個狀態之間相互轉換，從一個狀態 向另一個狀態遷移，這些狀態稱為內部狀態或隱狀態， 外界無法監測到。然而，可以通過監測工具監測到安 全態勢外在的表現特徵，如網路基礎運行性 (runnability)、網路脆弱性(vulnerability)和網路威脅性 (threat)三維。監測到的這些參數值組合一個整體可以 認為是一個可觀測狀態(外部狀態，此觀測狀態由 L 個 分量構成，是 1 個向量)。圖 1 中，設狀態 1 為安全態 勢「高」狀態，狀態 5 為安全態勢「差」狀態。在實際應 用中，根據具體情況可自行設定，本文取安全態勢每 維外在表現特徵 L=3，則有 27 種安全態勢可觀測外部 狀態，而其內部狀態(隱狀態)N 共為 5 種。

定義 1： 設網路安全態勢 SA內部隱狀態可表示為S1，S2，⋯，S5，則網路安全態勢將在這 5 個隱狀態之 間以某個概率 aij自由轉移，其中 0≤aij≤1。
定義 2： 網路安全態勢 SA外在表現特徵可用 L 個 隨機變數 xi(1≤i≤L, 本處 L=3)表示，令 v=(x1， x2，⋯， xL)構成 1 個 L 維隨機變數 v；在時刻 I，1 次具體觀測 oi的觀測值表示為 vi，則經過 T 個時刻對 v 觀測得到 1 個安全態勢狀態觀測序列 O={o1，o2，⋯，oT}。

本文基本思路是：建立相應的隱馬爾可夫模型， 收集內、外部狀態總數訓練隱馬爾可夫模型；當網路安全態勢異常時，通過監測器收集網路外在表現特徵數據，利用已訓練好 HMM 的模型對網路安全態勢進行預測，為管理員提供決策服務。

基本步驟如下：首先，按引理 1 賦 給隱馬爾可夫模型 λ=(π，A，B)這 3 個參數的先驗值； 其次，按照一定規則隨機採集樣本訓練 HMM 模型直 至收斂，獲得 3 個參數的近似值；最後，由一組網路 安全態勢樣本觀測序列預測下一階段態勢。

本實驗採集一組 10 個觀測樣本數據為：

<高、高、 高>，<高、高、高>，<高、中、高>，
<高、中、中>， <中、中、中>，<中、中、中>，
<中、中、高>，<中、 高、高>，<高、高、高>和<高、高、高>。

輸入到隱馬爾可夫模型中，經解碼為安全態勢隱狀態： 「高、高、 中高、中高、中、中、中高、中高、高、高」。最後 1 個隱狀態 qT=「高」。由於 a11=0.682 6（上一次為高，下一次為高的狀態轉移概率），在所有的隱狀態 轉移概率中為最高，所以，在 T+1 時刻的安全態勢 SA 為 qT+1=「高」。網路安全態勢預測對比圖如圖 4 所示， 其中，縱軸表示安全態勢等級，「5」表示「高」，「0」表 示「低」；橫軸表示時間，在采樣序號 10 時，安全態勢 為高，經預測下一個時刻 11 時，安全態勢應該為高， 可信度達 68.26%。通過本實驗，依據訓練好的隱馬爾 可夫預測模式可方便地預測下一時刻的網路安全態勢 發展趨勢。從圖 4 可明顯看出本文的 HMM 方法可信 度比貝葉斯預測方法的高。

『肆』 什麼手段可以有效應對較大范圍的安全事件的不良影響保證關鍵服務和數據的可用

網路安全評估方法按照其原理來說可以分為以下三大類：

• 基於數學模型的方法

基於數學模型的方法最早被用於態勢評估。該評估方法根據影響網路態勢的不同因素，構造評價函數，然後通過評價函數將多個態勢因子聚集得到態勢結果。基於數學模型的方法通過借鑒傳統通用的多目標決策理論的一些方法來解決態勢評估的問題，其優點就是可以形象直觀的反映網路安全態勢情況，比如傳統的權重分析法，集對分析方法都屬於該模型的范疇。但是針對該方法也存在著許多的不足，比如說數學模型中核心評價函數的構造、參數的選擇等沒有統一的評價標准和衡量體系，往往藉助該領域專家的知識和經驗來進行評估，因此不可避免的帶有專家的主觀意見。

• 基於知識推理的方法

基於知識推理的方法主要用來處理一些數學模型難以處理的情況。知識推理方法能夠模擬人類的思維方式，相對於傳統的數學模型而言，評價過程具有一定的智能性，在一定程度上避免了人的主觀因素對態勢評估客觀性的影響。知識推理方法一方面藉助模糊集、概率論、D-S 證據理論等處理不確定性信息；另一方面通過推理匯聚多源多屬性信息。在知識推理方面研究的熱點有基於故障圖模型的安全態勢評估方法、基於攻擊樹的安全態勢評估方法、基於特權圖的安全態勢評估方法、基於攻擊圖模型的安全態勢評估方法、基於貝葉斯網路的安全態勢評估方法、基於層次化的安全態勢評估方法等。

• 基於模式識別的方法

隨著機器學習技術的發展，模式識別方法被引入到網路安全態勢評估的研究中。該方法借鑒數據挖掘演算法的理念，主要依靠從訓練樣本或者歷史數據中挖掘態勢模式來進行態勢評估。該方法具有強大的學習能力，其過程主要分為建立模式和模式匹配兩個階段。在網路安全態勢評估中使用該方法的代表性工作包括：支持向量機的方法、基於神經網路、灰關聯度、粗集理論和基於隱馬爾科夫模型的態勢評估方法。

『伍』 計算機網路畢業論文什麼題目好寫

計算機網路可以寫相關的論文，比如學校網路組建。當時也不懂，還是寢室同學給的文方網，寫的《網路安全風險評估關鍵技術研究》，非常專業的說

網路安全態勢感知模型研究與系統實現
高校網路安全存在的問題與對策研究
基於節點信譽的無線感測器網路安全關鍵技術研究
網路安全事件關聯分析與態勢評測技術研究
基於博弈論的無線感測器網路安全若干關鍵問題研究
基於流的大規模網路安全態勢感知關鍵技術研究
網路安全態勢評估與趨勢感知的分析研究
LINUX環境下的防火牆網路安全設計與實現
21世紀初美國網路安全戰略探析
奧巴馬政府的網路安全戰略研究
基於工作過程的《計算機網路安全》一體化課程開發及實施研究
面向多級安全的網路安全通信模型及其關鍵技術研究
基於攻擊圖的網路安全風險評估技術研究
網路安全公司商業模式研究
網路安全評估研究
基於異構感測器的網路安全態勢感知若干關鍵技術研究
基於融合決策的網路安全態勢感知技術研究
網路安全態勢評估模型研究

『陸』 網路安全策略模型的內容包括哪些

安全策略模型包括了建立安全環境的三個重要組成部分：威嚴的法律、先進的技術和嚴格的管理。

網路信息安全是一門涉及計算機科學、網路技術、通信技術、密碼技術、信息安全技術、應用數學、數論、資訊理論等多種學科的綜合性學科。

它主要是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護，不受偶然的或者惡意的原因而遭到破壞、更改、泄露，系統連續可靠正常地運行，網路服務不中斷。

(6)網路安全態勢評價模型擴展閱讀：

網路信息安全中安全策略模型主要包括：

一、口令策略，主要是加強用戶口令管理和伺服器口令管理；

二、計算機病毒和惡意代碼防治策略，主要是拒絕訪問，檢測病毒，控制病毒，消除病毒。

三、安全教育和培訓策略四、總結及提煉。

網路信息安全主要特徵：

1，完整性

指信息在傳輸、交換、存儲和處理過程保持非修改、非破壞和非丟失的特性，即保持信息原樣性，使信息能正確生成、存儲、傳輸，這是最基本的安全特徵。

2，保密性

指信息按給定要求不泄漏給非授權的個人、實體或過程，或提供其利用的特性，即杜絕有用信息泄漏給非授權個人或實體，強調有用信息只被授權對象使用的特徵。

3，可用性

指網路信息可被授權實體正確訪問，並按要求能正常使用或在非正常情況下能恢復使用的特徵，即在系統運行時能正確存取所需信息，當系統遭受攻擊或破壞時，能迅速恢復並能投入使用。可用性是衡量網路信息系統面向用戶的一種安全性能。

參考資料來源：網路-網路信息安全

『柒』 5層網路安全模型是那五層呢速求！！！！！！！！！！

網路安全模型的五層分別是：物理層、數據鏈路層、IP層（或稱網路層、互連層）、傳輸層和應用層。

『捌』 結合實際軟體系統運維,簡單談談如何提高系統安全

重點考慮如下幾個方面的內容：

1、安全資源的統一管理

安全策略是企業安全建設的指導性綱領。信息安全管理產品應能在安全策略的指導下，對與信息安全密切相關的各種資產進行全面的管理，包括網路安全設備產品，重要的網路資源設備伺服器或網路設備，以及操作系統和應用系統等。要實現關鍵防護設備的健壯性檢查工作。

2、安全管理可視化

實現安全運維管理服務流程的可視化、結果可跟蹤、過程可管理，支持完善的拓撲表達方式，支持可視化的設備管理、策略管理和部署，支持安全事件在網路邏輯拓撲圖中顯示。信息安全全景關聯可視化展示方法和技術，從信息展示邏輯和操作方式上提高可視化的視覺效果，增強系統的易用性和信息的直觀性。

3、信息安全全景關聯模型及方法

各種類型、不同廠家的安全設備得以大規模使用，產生難以手工處理的海量安全信息，如何統一監控、處理這些不同類型的安全信息，如何從這些海量的安全信息中整理、分析出真正對用戶有價值的安全事件。

通過設計一個基於關聯的信息安全事件管理框架，實現安全信息的關聯及關聯後事件表示,實現安全信息精簡、降低誤報率和漏報率以及改進報警語義描述，達到增強安全系統間的聯系、建立安全信息管理標准、提供安全可視化描述和建立安全通用處理流程。支持安全檢測模式深度挖掘。

4、信息安全態勢評估模型和態勢評估方法

安全綜合評價以及安全態勢預測的最終目的是建立大型網路的宏觀、統一的安全態勢評估體系，提供網路安全策略、進行宏觀態勢評估及預測的技術手段，達到全面評價系統整體安全性的目的，為實施網路安全管理策略制定提供決策支持的工具。

5、海量數據存儲和高性能處理機制

建立基於網格技術的分布式存儲和分布式處理機制，通過網格中間件既可以實現數據的分布式存儲，又可以將統一的資料庫查詢請求變成在各網格節點進行的分布式查詢，以提高資料庫操作效率，從而通過計算規模擴展實現數據存儲和處理性能的提升。

『玖』 計算機網路及網路安全論文

關於計算機網路及網路安全的畢業論文

1）目前,研究網路安全態勢的方法大多是對數據源上日誌數據進行關聯、處理和分析,得出當前網路態勢情況,進而對網路安全態勢進行預測。

然而這種方式存在諸多問題。網路中各種網路安全設備產生的報警日誌大都意義不同、格式不一,在數據關聯與歸並方面,過程復雜、效率不高。

2）在態勢預測方面,國內發展是提出一些基於模糊數學的理論,並沒有實現其原型系統,或是只基於小范圍的預測其目標性不強、很難對宏觀網路的安全態勢預測提供有用的價值。

因此更合理的分析和准確的預測網路的安全態勢,本文提出了基於網路模擬的網路安全態勢分析技術。

3）本文首先對網路安全態勢和現今網路模擬技術進行分析,提出了運用網路模擬的手段來對網路安全態勢進行分析與研究的方法

4）通過抽象出當今主流網路安全事件的關鍵參數,構造一個參數可配置的安全事件模型,該模型在具體真實的網路拓撲上模擬運行,對網路安全事件的爆發情況進行重現或是預測尚未發生的網路行為,得到安全事件的發展趨勢。

5）通過模擬結果,提取了影響網路安全態勢的關鍵因素,其中包括當前網路受災情況、安全事件攻擊特性以及網路中主機漏洞情況,計算這個三個關鍵因素的計算方法,最終提出網路安全態勢指數的數學模型並給出形式化數學公式。

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