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上篇文章《網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知綜述(一)》對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的定義、模型構(gòu)成、意義進行了闡述，本篇則主要對構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測三個部分的建模過程和常用方法進行了分析，并對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知進行總結(jié)與展望。
如何構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知模型?
網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知的過程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和感知結(jié)果三部分。數(shù)據(jù)采集是基于網(wǎng)絡(luò)分析師的需求或者基于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢指標(脆弱性、容災(zāi)性、威脅性和穩(wěn)定性)對感知的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)進行采集，為數(shù)據(jù)預(yù)處理提供原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是通過數(shù)據(jù)處理算法對原始數(shù)據(jù)進行標準化和分類處理，產(chǎn)生規(guī)范化數(shù)據(jù)，從中提取特征數(shù)據(jù)或態(tài)勢因子，保證數(shù)據(jù)的全面性和精確性，為態(tài)勢理解奠定基礎(chǔ)。
網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)復(fù)雜多樣，為了全面地提取特征數(shù)據(jù)或態(tài)勢因子，研究者針對數(shù)據(jù)的不同特征，提出多種數(shù)據(jù)處理算法并得到規(guī)范化數(shù)據(jù)，實時保存感知到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，從而提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知的速度和效率。常用的算法有條件隨機場和進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢因子提取方法。
- 條件隨機場是判別式概率模型，通過標注或分析信息對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲取特征數(shù)據(jù)。
- 基于進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢因子提取方法是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)，采用進化策略優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，建立進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提取態(tài)勢因子，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知量化，解決信息不全面的問題。
除此之外，其他研究者還采用了聚類分析和可擴展的分層數(shù)據(jù)模型等方法。
如何構(gòu)建態(tài)勢理解模型?
態(tài)勢理解是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的核心，通過分析特征數(shù)據(jù)或態(tài)勢因子之間的相關(guān)性得到影響網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的強相關(guān)因素，依據(jù)這些強相關(guān)因素，識別網(wǎng)絡(luò)攻擊，定位網(wǎng)絡(luò)脆弱點，檢測網(wǎng)絡(luò)威脅。在此之后，評估已有攻擊造成的損失和危害，并同時通過計算網(wǎng)絡(luò)威脅的頻率和分析網(wǎng)絡(luò)脆弱的程度來評估安全事件發(fā)生的可能性，得到評估數(shù)據(jù)。依據(jù)這些評估數(shù)據(jù)來制定決策，執(zhí)行主動防御反饋到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，從而提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的防御能力，實現(xiàn)安全防護。
為了實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全防護，研究者常用的方法有自適應(yīng)共振理論模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和博弈模型。
- 自適應(yīng)共振理論模型能夠自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)環(huán)境，識別網(wǎng)絡(luò)攻擊，定位網(wǎng)絡(luò)脆弱點。
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器解決特征數(shù)據(jù)不確定性問題，分析網(wǎng)絡(luò)流量，檢測網(wǎng)絡(luò)威脅，對網(wǎng)絡(luò)攻擊的不同特征進行分類以評估其造成的損失。
- 博弈模型用來評估攻擊、防御雙方產(chǎn)生的風(fēng)險，刻畫動態(tài)攻防過程，主動尋找最優(yōu)防御策略，實現(xiàn)安全防護，降低風(fēng)險損失。
除此之外，其他研究者還采用網(wǎng)絡(luò)流量分析技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的多級彈性檢測框架等方法。研究人員將自適應(yīng)共振理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器及博弈模型等方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，可以處理網(wǎng)絡(luò)事件、降低人工成本、檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊、分類網(wǎng)絡(luò)流量、檢測實時消息、開展態(tài)勢評估及實施主動防御。
如何構(gòu)建態(tài)勢預(yù)測模型?
態(tài)勢預(yù)測是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的目的，依據(jù)態(tài)勢理解輸出的評估數(shù)據(jù)，找出網(wǎng)絡(luò)攻擊的潛在規(guī)律，確定潛在的網(wǎng)絡(luò)威脅，以此為基礎(chǔ)來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全狀況，包括預(yù)測網(wǎng)絡(luò)攻擊者的下一步行動、網(wǎng)絡(luò)攻擊的次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的發(fā)展趨勢，得到預(yù)測數(shù)據(jù)，再通過分析這些預(yù)測數(shù)據(jù)來制定決策，執(zhí)行主動防御反饋到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，從而提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的防御能力，實現(xiàn)安全防護。
為了在網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生之前主動采取防御措施，加強網(wǎng)絡(luò)安全防護。研究者常用自回歸整合移動平均預(yù)測模型、隱馬爾可夫模型和灰色預(yù)測模型。
- 自回歸整合移動平均預(yù)測模型分析歷史網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)攻擊次數(shù)和攻擊者下一步行動。
- 隱馬爾可夫模型在網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)不確定情況下，克服對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)完整性的依賴，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展趨勢，采取預(yù)防措施執(zhí)行主動防御。
- 灰色預(yù)測模型對既有已知信息，又有未知或不確定信息的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行預(yù)測，不僅可以提高模型的預(yù)測精度，還能準確地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展趨勢。
除此之外，其他研究者還采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型惡意軟件預(yù)測模型、信念規(guī)則庫模型和RiskTeller風(fēng)險預(yù)測模型等方法。研究人員將自回歸整合移動平均預(yù)測模型、隱馬爾可夫模型及灰色預(yù)測模型等方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，可以處理預(yù)測攻擊次數(shù)、預(yù)測攻擊者下一步行動、預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展趨勢、處理不確定信息、縮短預(yù)測時間、預(yù)測網(wǎng)絡(luò)事件的風(fēng)險、提高預(yù)測精度及實施主動防御。
總結(jié)與未來展望
網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知作為一種實現(xiàn)安全防護的新興技術(shù)，得到學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)注，已有一系列研究成果。本文梳理了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知基本概念并提出了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的定義;依據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知過程構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型，并將其分為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測三個部分，介紹了各部分的研究過程、研究方法以及研究目的;描述了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知意義;對模型的各部分建立網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知模型、態(tài)勢理解模型和態(tài)勢預(yù)測模型，并描述各部分的建模過程、常用方法及其能夠?qū)崿F(xiàn)的功能。
未來展望：
- 現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)沒有固定且統(tǒng)一的模型，研究人員根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全需求的變化建立不同的模型。
- 已有工作側(cè)重于對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測某個部分的研究，沒有整體的研究方法與通用的標準模型。
- 與傳統(tǒng)的安全設(shè)備檢測方式相比，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)需要在網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生之前阻止攻擊行為，這就要求與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)保持高度一致。
- 現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)在根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進行實時動態(tài)調(diào)整的能力上還有所欠缺，已有的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知框架與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境契合度有待完善。
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