1.4网络安全态势分析 态势分析功能(如图五)应从宏观方面,分析整个互联网总体安全状况,包括给累网络安全威胁态势分析和展示;微观方面,提供对特定保护对象所遭受的各种攻击进行趋势分析和展示,包括网站态势、重点单位态势、专项威胁态势和总体态势。其中网站态势应对所监测网站的网络安全威胁和网络安全事件进行态势分析和展示;重点单位态势应支持对重点单位的网络安全威胁事件态势分析和展示;专项威胁态势应对网站仿冒、网络钓鱼、漏洞利用攻击等网络攻击事件、木马、僵尸网络等有害程序事件,网页篡改、信息窃取等信息破坏事件进行专项态势分析和展示。此外,态势分析应提供网络安全总体态势的展示和呈现。 1.5攻击反制 通过分析发现的安全事件,根据目标的IP地址进行攻击反制,利用指纹工具获得危险源的指纹信息(如图六),如操作系统信息、开放的端口以及端口的服务类别。漏洞扫描根据指纹识别的信息,进行有针对性的漏洞扫描[4],发现危险源可被利用的漏洞。根据可被利用的漏洞进行渗透测试,如果自动渗透测试成功,进一步获得危险源的内部信息,如主机名称、运行的进程等信息;如果自动渗透测试失败,需要人工干预手动进行渗透测试。 通过攻击反制,可以进一步掌握攻击组织/攻击个人的犯罪证据,为打击网络犯罪提供证据支撑。 1.6态势展示 图七:态势展示图 态势展示依赖一个或多个并行工作的态势分析引擎(如图七),基于基础的态势分析插件如时序分析插件、统计分析插件、地域分布分析插件进行基础态势数据分析,借助基线指标态势分析、态势修正分析和态势预测分析完成态势数据的输出,数据分析结果通过大数据可视化技术进行展示[5]。 2安全态势感知系统发展 网络安全态势预测技术指通过对历史资料以及网络安全态势数据的分析,凭借固有的实践经验以及理论内容整理、归纳和判断网络安全未来的态势。众所周知,网络安全态势感知的发展具有较大不确定性,而且预测性质、范围、时间以及对象不同应用范围内的预测方法也不同。根据属性可将网络安全态势预测方法分为判定性预测方法、时间序列分析法以及因果预测方法。其中网络安全态势感知判定性预测方法指结合网络系统之前与当前安全态势数据情况,以直觉逻辑基础人为的对网络安全态势进行预测。时间序列分析方法指依据历史数据与时间的关系,对下一次的系统变量进行预测[6]。由于该方法仅考虑时间变化的系统性能定量,因此,比较适合应用在依据简单统计数据随时间变化的对象上。因果预测方法指依据系统变量之间存在的因果关系,确定某些因素影响造成的结果,建立其与数学模型间的关系,根据可变因素的变化情况,对结果变量的趋势和方向进行预测。 3结语 本文主要的信息安全建设中的安全态势感知系统进行了具体设计,详细定义了系统的基本功能,对系统各个模块的实现方式进行了详细设计。系统通过对地址熵模型、三元组模型、热点事件传播模型、事件扩散模型、端口流量模型、协议流量模型和异常流量监测模型各种模型的研究来实现平台对安全态势与趋势分析、安全防护预警与决策[7]。 【参考文献】 [1]叶蓬.“深入SOC2.0系列(4):具备安全态势感知能力”. [2]王卫东.网络安全态势感知体系探讨.中国教育网;2011年08期. [3]Endsley."Designandevaluationforsituationawarenessenhancement"1988. [4]孙林.解读网络安全态势感知研究进展.国脉电子政务网,2011年1期. [5]王廷博.基于层次分析法的网络安全态势评估方法研究[J].电脑知识与技术,2008年32期. [6]陈丽莎.网络态势感知中的指标体系研究[J].计算机应用,2007年08期. [7]杜海霞.基于日志的安全事件管理系统的研究与实现[J].计算机工程,2007年16期. |