2. 模糊关系
设论域U和V,则U×V 的一个子集R,就是U到V的模糊关系,同样记作:
3、网络安全态势的预测
网络安全态势的预测是指根据网络安全态势的历史信息和当前状态对网络未来一段时间的发展趋势进行预测。目前网络安全态势预测一般采用神经网络、时间序列预测法和支持向量机等方法
基于 Markov 博弈模型的网络安全态势感知方法
基于 Markov博弈分析的态势量化评估
基于时间序列分析的态势预测
Markov博弈模型的建立
博弈三方: 攻击方:威胁 防守方:管理员 中立方:用户状态空间:TPN(t)的所有可能状态组成状态空间 k时刻状态空间为 TPN(t,k)={si(k), ej(k)},i=1,2,.....M j=1,2,.......N行为空间:博弈三方所有可能的行为集合攻击方:ut防守方:uv, 修补某个脆弱性、切断某条传播路径或关闭某个网络节点用户: uc,简化为网络访问率提高 10%和降低 10%
文章概述
基于态势感知的概念模型,详细阐述了态势感知的三个主要研究内容:网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测,重点论述了各个研究点需解决的核心问题、主要算法以及各种算法的优缺点,最后对未来的发展进行了分析和展望。
概念概述
1988年,Endsley首先提出了态势感知的定义:在一定的时空范围内,认知、理解环境因素,并且对未来的发展趋势进行预测。
1、网络安全态势要素的提取
网络安全态势要素主要包括静态的配置信息、动态的运行信息以及网络的流量信息。静态的配置信息:网络的拓扑信息,脆弱性信息和状态信息等基本配置信息动态的运行信息:从各种防护措施的日志采集和分析技术获取的威胁信息等。
2、网络安全态势的理解
在获取海量网络安全信息的基础上,解析信息之间的关联性,对其进行融合,获取宏观的网络安全态势,本文称为态势评估。数据融合式态势评估的核心。应用于态势评估的数据融合算法,分为以下几类:基于逻辑关系的融合方法基于数学模型的融合方法基于概率统计的融合方法基于规则推理的融合方法