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    基于隸屬云蟻群算法的高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估

    2023-08-04 05:52:08王代遠(yuǎn)宋偉奇王麗娟
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年18期
    關(guān)鍵詞:路線(xiàn)螞蟻可靠性

    王代遠(yuǎn),宋偉奇,王麗娟

    (1.廣西生態(tài)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣西柳州 545003;2.柳州城市職業(yè)學(xué)院,廣西柳州 545002)

    0 引言

    隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和信息技術(shù)的不斷發(fā)展,高校已經(jīng)實(shí)現(xiàn)信息化,高校網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,應(yīng)用的范圍越來(lái)越廣,從最開(kāi)始的教學(xué)研究,發(fā)展到現(xiàn)在日常教學(xué)和管理都需要使用網(wǎng)絡(luò)。高校學(xué)生和教師的每項(xiàng)工作對(duì)高校網(wǎng)絡(luò)的依賴(lài)性都在持續(xù)增加,但由于高校網(wǎng)絡(luò)的特殊物理環(huán)境,部分功能對(duì)用戶(hù)開(kāi)放、動(dòng)態(tài)等特點(diǎn),成為黑客攻擊的目標(biāo),病毒,垃圾郵件等危險(xiǎn)信息出現(xiàn)的重災(zāi)區(qū)。高校網(wǎng)絡(luò)的安全形勢(shì)嚴(yán)峻,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)(如防火墻)已經(jīng)不能滿(mǎn)足目前的高校網(wǎng)絡(luò)安全需求,高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估可以分析網(wǎng)絡(luò)安全情況,有效檢測(cè)到高校網(wǎng)絡(luò)中存在的威脅,為高校網(wǎng)絡(luò)做主動(dòng)防御,是目前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向[1]。已有的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估涉及的指標(biāo)不夠全面,動(dòng)態(tài)檢測(cè)和實(shí)時(shí)評(píng)估等功能還未實(shí)現(xiàn),因此研究一個(gè)更全面的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估模型具有重要意義。

    1 構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估模型

    1.1 網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型流程

    為實(shí)時(shí)評(píng)估高校網(wǎng)絡(luò)的安全情況,讓高校的網(wǎng)絡(luò)管理人員第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)威脅,及時(shí)采取措施進(jìn)行修補(bǔ)或防范,高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估整體框架如圖1所示。

    圖1 高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估整體框架

    在評(píng)估模型的整體框架中,數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)收集利用云蟻群算法,數(shù)據(jù)融合模塊里有已經(jīng)知道的攻擊類(lèi)型檢測(cè)識(shí)別方式,這些內(nèi)容在信息素中,直接可以得出評(píng)估結(jié)果。數(shù)據(jù)收集模塊通過(guò)云蟻群算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),發(fā)現(xiàn)未知的攻擊隱藏模式,得出評(píng)估結(jié)果的同時(shí),將發(fā)現(xiàn)的攻擊隱藏模式數(shù)據(jù)留在數(shù)據(jù)融合模塊的信息素中。評(píng)估可以對(duì)未來(lái)的高校網(wǎng)絡(luò)可靠性進(jìn)行預(yù)測(cè),評(píng)估結(jié)果是實(shí)時(shí)的,可任意方式查詢(xún),評(píng)估的告警形式具有多樣性,信息傳播的優(yōu)先級(jí)最高,可以以電話(huà)、短信、郵件、警報(bào)等方式向高校網(wǎng)絡(luò)管理的用戶(hù)進(jìn)行通知[2]。

    評(píng)估的內(nèi)容有資產(chǎn)識(shí)別、脆弱性檢測(cè)、在線(xiàn)檢測(cè)、滲透測(cè)試、安全事件驗(yàn)證、惡意代碼檢測(cè)等。本文研究高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估模型,設(shè)計(jì)了協(xié)同和數(shù)據(jù)兩種類(lèi)型的接口來(lái)支持模塊之間的交互,評(píng)估模型內(nèi)容結(jié)構(gòu)與接口如圖2所示。

    圖2 評(píng)估模型內(nèi)容結(jié)構(gòu)與接口圖

    數(shù)據(jù)接口負(fù)責(zé)評(píng)估任務(wù)的分配和評(píng)估數(shù)據(jù)的傳輸,協(xié)同接口用來(lái)管理控制模塊間的交互和評(píng)估任務(wù)的協(xié)作。

    1.2 基于云蟻群算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)評(píng)估

    模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攻擊過(guò)程,由網(wǎng)絡(luò)攻擊狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)攻擊動(dòng)作組成,網(wǎng)絡(luò)攻擊動(dòng)作使攻擊從一個(gè)狀態(tài)到另一個(gè)狀態(tài),攻擊動(dòng)作只與當(dāng)前攻擊狀態(tài)有關(guān)[3],網(wǎng)絡(luò)攻擊模擬圖如圖3所示。

    圖3 網(wǎng)絡(luò)攻擊模擬圖

    圖中A等字母代表的是攻擊狀態(tài),數(shù)字代表的是攻擊動(dòng)作,從A狀態(tài)到F狀態(tài)表示達(dá)到攻擊目的,攻擊成功。根據(jù)已知的攻擊方法和攻擊流程信息的詳細(xì)程度不同,攻擊動(dòng)作的級(jí)別不同,攻擊級(jí)別的取值越大,攻擊成功的可能性越大,如表1所示。

    表1 攻擊動(dòng)作級(jí)別表

    云蟻群算法是模擬螞蟻尋找食物的過(guò)程而衍生出來(lái)的。螞蟻是非常小的生物,當(dāng)它作為個(gè)體存在時(shí)能力很弱,但是螞蟻群能夠完成覓食、儲(chǔ)存食物等很多事情,源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中,會(huì)分泌信息素給其他螞蟻提示,最終找到最優(yōu)的路線(xiàn)來(lái)覓食[4]。舉例說(shuō)明,蟻巢和食物的位置如圖4所示。

    圖4 云蟻群算法原理圖

    螞蟻有A和B兩種路線(xiàn)來(lái)獲取食物,開(kāi)始時(shí)螞蟻會(huì)隨機(jī)選擇兩條路線(xiàn),當(dāng)A 路線(xiàn)上的螞蟻發(fā)現(xiàn)食物,會(huì)在路線(xiàn)上留下信息素,下一個(gè)螞蟻則選擇A 路線(xiàn),信息素會(huì)揮發(fā),A路線(xiàn)明顯比B路線(xiàn)短,隨著螞蟻的增多A路線(xiàn)上的信息素遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于B路線(xiàn),螞蟻會(huì)選擇信息素強(qiáng)的路線(xiàn),因此螞蟻找到了食物的最優(yōu)路線(xiàn)[5]。公式如下。

    用云蟻群算法的公式(1)計(jì)算從A 狀態(tài)到F 狀態(tài)的G值,即A節(jié)點(diǎn)到F節(jié)點(diǎn)的概率,作為網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估的參數(shù),如果這個(gè)值很小,在0.005以?xún)?nèi)表示網(wǎng)絡(luò)是安全的[6]。

    云蟻群算法分析可以得出主機(jī)遭受攻擊的概率,把攻擊模擬圖中屬于主機(jī)狀態(tài)的概率值相加近似可以作為主機(jī)被攻擊的概率。

    通過(guò)云蟻群算法還可以找出重要路線(xiàn),把每條路線(xiàn)中各個(gè)狀態(tài)的概率值相乘,選擇乘積結(jié)果中最大的一個(gè),就得出了重要路線(xiàn)。對(duì)重要路線(xiàn)實(shí)施安全措施,也可以使網(wǎng)絡(luò)的安全可靠性大大提高。這些在評(píng)估結(jié)果中都可以體現(xiàn)[7]。

    2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    為保證本文提出的高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估模型的效果,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)論證,模擬兩個(gè)相同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,選擇表1 中的4 個(gè)攻擊動(dòng)作對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊,分別用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型和本文提出的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估檢測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

    圖5 評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖

    由圖5 中可以看出,本文提出的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型對(duì)攻擊的警告時(shí)間平均在5秒左右,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型對(duì)攻擊的警告時(shí)間平均在7.5秒左右。由此得出本文提出的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型比傳統(tǒng)的模型在警告的速度上有提升。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文對(duì)于云蟻群算法進(jìn)行分析,在高校網(wǎng)絡(luò)安全可靠性評(píng)估模型中充分利用算法,縮短攻擊警報(bào)時(shí)間,使高校網(wǎng)絡(luò)管理的用戶(hù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題進(jìn)行處理。本文各個(gè)模塊還有很多不足之處,有待以后進(jìn)行研究完善。

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