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公开(公告)号：CN109379334B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201811063741.9
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种网络安全风险评估指标权重自适应构建方法及装置，该方法包含：获取网络安全风险中信息资产指标评估值和初始状态的权重；依据评估值和权重获取资产指标评估均值，并通过欧式距离依次获取评估值与均值之间的偏移程度；依据偏移程度获取权重影响因子，并通过权重影响因子得到新的权重；依据新的权重返回获取资产指标评估均值，进行新一轮的轮询，通过权重是否达到稳定值来判定轮询机制的结束，并以末轮输出确定最终信息资产风险评估指标集和权重集。本发明能够合理减小环境因素和专家主观性对评估值影响，摆脱对历史数据依赖，具有较强实用性和可操作性，为构建高质量的资产评估指标集提供技术支持。
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公开(公告)号：CN109218305A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811063114.5
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L63/145 , H04L63/20
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于报警聚合的网络取证方法及装置，该方法包含：构建攻击图；并获取网络关键节点的入侵检测数据，将该入侵检测数据作为网络取证分析的报警证据集；将报警证据集合中报警证据映射到攻击图中，并获取报警证据链；对报警证据链进行聚类，构建网络入侵场景，恢复网络犯罪现场。本发明针对利用入侵检测系统进行网络取证时存在的漏报和误报问题，通过进行报警证据映射、证据链生成、证据链聚类和入侵场景构建，能准确完整地展现攻击者的入侵全貌，提高网络取证效率；与入侵场景相关报警数据成为重要电子证据，具有较强的实用性和可操作性，为收集网络数据证据，重返犯罪现场及诉讼案件提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN109995793B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910292299.5
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 远江盛邦(北京)网络安全科技股份有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种网络动态威胁跟踪量化方法及系统，该方法包含：结合目标网络系统配置、漏洞及网络节点间服务存取访问关系，构建系统动态威胁属性攻击图；基于属性攻击图，对网络系统多告警信息进行融合，并通过推断告警强度量化攻击威胁，绘制用于描述安全威胁变化态势的动态威胁跟踪图。本发明利用图论知识构建系统动态威胁属性攻击图；基于权限提升原则通过前件推断系统、后件预测系统和综合告警信息推断系统进行多告警信息的融合与威胁分析，生成网络动态威胁跟踪图进行威胁变化态势的可视化展示；可以实现网络安全的动态预警监察，提升对大规模潜在威胁行为的持续监控跟踪和深度溯源能力。
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公开(公告)号：CN109218305B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201811063114.5
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于报警聚合的网络取证方法及装置，该方法包含：构建攻击图；并获取网络关键节点的入侵检测数据，将该入侵检测数据作为网络取证分析的报警证据集；将报警证据集合中报警证据映射到攻击图中，并获取报警证据链；对报警证据链进行聚类，构建网络入侵场景，恢复网络犯罪现场。本发明针对利用入侵检测系统进行网络取证时存在的漏报和误报问题，通过进行报警证据映射、证据链生成、证据链聚类和入侵场景构建，能准确完整地展现攻击者的入侵全貌，提高网络取证效率；与入侵场景相关报警数据成为重要电子证据，具有较强的实用性和可操作性，为收集网络数据证据，重返犯罪现场及诉讼案件提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN108833159B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810595036.7
申请日：2018-06-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络技术领域，特别涉及一种SDN/NFV环境下跨域服务链映射方法及系统，该方法包含：底层物理网络资源信息初始化；接收服务链构建请求，全局服务代理根据从各区域服务代理处收集的底层物理资源状况判别是否需要跨域映射；如果服务链构建请求需要进行跨域映射，则根据最小映射开销服务链分割方案对服务链构建请求进行分割，将服务链映射到底层物理网络中；反之，则直接将服务链映射到底层物理网络中。本发明依据服务链构建请求，在满足资源约束的条件下确定虚拟网络功能实例部署位置，并规划流量路由路径，利用蝙蝠算法进行服务链分割求解并输出最小映射开销服务链分割方案，降低算法计算复杂度和资源消耗，高效完成跨域服务链构建请求的映射。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108881207A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810594482.6
申请日：2018-06-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/205
Abstract: 本发明涉及一种基于安全服务链的网络安全服务架构及其实现方法，该架构包含：安全服务管理平台，接收用户安全请求，提取安全服务链信息并传送给安全功能编排引擎和流量牵引引擎；安全功能编排引擎，根据安全服务链信息选取承载实例的服务节点，形成安全功能实例部署视图，将安全功能实例部署视图交付给流量牵引引擎；流量牵引引擎，根据安全服务链信息和安全功能实例部署视图，获取安全功能实例间的路由路径，并根据路由路径信息指导安全服务链创建。本发明通过灵活组合实例、精确分割流量、选择承载实例的最优服务节点和建立服务节点间的多路径路由，以充分利用网络安全资源来提供可定制的安全服务，并减少安全服务的时延。
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公开(公告)号：CN108809979A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810594483.0
申请日：2018-06-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
CPC classification number: H04L63/1408
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种基于Q‑learning的自动入侵响应决策方法，包含：扫描系统脆弱性，构建攻击图，依据攻击图建立网络状态层、攻击模式匹配层和响应措施层；建立网络状态层、攻击模式匹配层和响应措施层之间的映射关系；从网络防御设备接收入侵警报，并将其映射到对应网络状态；根据映射关系选择防御动作并将其结果告知系统；利用防御动作的执行结果进行在线学习，更新攻击模式匹配层和响应措施层之间的映射关系；返回映射到对应网络状态的步骤，进行自动响应决策和在线学习，直到防御者终止防御。本发明能够实现对策略的多响应目的评估，满足多响应目的的需求，提高入侵检测的实时性和准确性，降低网络资源消耗，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN110166428B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910292304.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于强化学习和攻防博弈的智能防御决策方法及装置，该方法包含：在有限理性约束下构建攻防博弈模型，并生成用于提取博弈模型中网络状态与攻防动作的攻防图，该攻防图设定为以主机为中心，攻防图节点提取网络状态，攻防图边分析攻防动作；防御者在网络状态转移概率未知时，通过在线学习得到防御收益使得防御者面对不同攻击者时自动做出最优防御策略的选择。本发明有效压缩博弈状态空间，降低了存储和运行开销；防御者在与攻击者对抗中依据环境反馈进行强化学习，在面对不同攻击时能自适应做出最优选择；提升防御者学习速度，提高了防御收益，减少对历史数据依赖，有效提升防御者决策时的实时性和智能性。
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公开(公告)号：CN108881207B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810594482.6
申请日：2018-06-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于安全服务链的网络安全服务架构及其实现方法，该架构包含：安全服务管理平台，接收用户安全请求，提取安全服务链信息并传送给安全功能编排引擎和流量牵引引擎；安全功能编排引擎，根据安全服务链信息选取承载实例的服务节点，形成安全功能实例部署视图，将安全功能实例部署视图交付给流量牵引引擎；流量牵引引擎，根据安全服务链信息和安全功能实例部署视图，获取安全功能实例间的路由路径，并根据路由路径信息指导安全服务链创建。本发明通过灵活组合实例、精确分割流量、选择承载实例的最优服务节点和建立服务节点间的多路径路由，以充分利用网络安全资源来提供可定制的安全服务，并减少安全服务的时延。
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公开(公告)号：CN110166428A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910292304.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于强化学习和攻防博弈的智能防御决策方法及装置，该方法包含：在有限理性约束下构建攻防博弈模型，并生成用于提取博弈模型中网络状态与攻防动作的攻防图，该攻防图设定为以主机为中心，攻防图节点提取网络状态，攻防图边分析攻防动作；防御者在网络状态转移概率未知时，通过在线学习得到防御收益使得防御者面对不同攻击者时自动做出最优防御策略的选择。本发明有效压缩博弈状态空间，降低了存储和运行开销；防御者在与攻击者对抗中依据环境反馈进行强化学习，在面对不同攻击时能自适应做出最优选择；提升防御者学习速度，提高了防御收益，减少对历史数据依赖，有效提升防御者决策时的实时性和智能性。
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