[发明专利]网络阻塞攻击效果评估方法、装置及存储介质有效
| 申请号: | 201910613031.7 | 申请日: | 2019-07-09 |
| 公开(公告)号: | CN112217650B | 公开(公告)日: | 2022-05-24 |
| 发明(设计)人: | 武斌;孙波;郑康锋;张伟;宋晨;毛蔚轩 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学;国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号: | H04L41/14 | 分类号: | H04L41/14;H04L41/142;H04L9/40 |
| 代理公司: | 北京金咨知识产权代理有限公司 11612 | 代理人: | 宋教花 |
| 地址: | 100088 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 网络 阻塞 攻击 效果 评估 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种网络阻塞攻击效果评估方法,其特征在于,包括:
确定网络阻塞攻击对应的评估指标;
监控网络并对确定的评估指标进行数据采集和存储;
对采集的评估指标数据进行预处理,以使得预处理后得到的评估指标的值区间和量纲统一,并基于预处理后的评估指标的值建立标准评估矩阵:B=(blj)m*n,blj为第l组采集的评估指标数据第j个评估指标预处理后的值,m为采集的评估指标数据的组数,n为评估指标的项数;
将已有的网络攻击评价数据作为样本,采用数据挖掘方法获取评估指标之间的比较隶属度,并建立模糊评估矩阵R,其中,rij表示第i个评估指标相对于第j个所述评估指标的比较隶属度,n为所述评估指标的项数;
将模糊评估矩阵R作均值化变换变换为模糊一致矩阵R′,
其中,r′ij为均值化变换后的第i个评估指标相对于第j个评估指标的比较隶属度;
根据模糊一致矩阵计算评估指标的指标层权重向量n为评估指标项数,wi为第i个评估指标的权重值;
基于标准评估矩阵和指标层权重向量的乘积得到攻击态势值评价矩阵Um*1=(blj)m*n·Wn*1,其中,m为采集的评估指标数据的组数,n为评估指标的项数,Wn*1为指标层权重向量。
2.根据权利要求1所述的网络阻塞攻击效果评估方法,其特征在于,所述网络阻塞攻击对应的评估指标包括以下指标中的一类或多类:系统资源类指标、安全类指标、网络资源类指标和/或服务状态类指标。
3.根据权利要求2所述的网络阻塞攻击效果评估方法,其特征在于,所述系统资源类指标包括以下指标中的一个或多个:磁盘利用率指标、CPU利用率指标和/或内存利用率指标;所述安全类指标包括以下指标中的一个或多个:防火墙穿透率指标、进程隐藏率指标和/或IDS躲避率指标;所述网络资源类指标包括以下指标中的一个或多个:网络带宽利用率指标、网络延迟指标、丢包率指标和/或网络延迟变化量指标;所述服务状态类指标包括以下指标中的一个或多个:请求响应时间指标、响应处理时间指标、响应成功率指标和/或网络平均响应延迟指标。
4.根据权利要求1所述的阻塞攻击效果评估方法,其特征在于,所述对采集的评估指标数据进行预处理以使得预处理后得到的评估指标的值区间和量纲统一,并基于预处理后的评估指标的值建立标准评估矩阵的步骤包括:
1)将采集的评估指标数据分为正向型数据与反向型数据;
2)对正向型数据按照如下方式进行预处理:
3)对反向型数据按照如下方式进行预处理:
4)建立标准评估矩阵:B=(blj)m*n;
其中,alj为采集的第l组评估指标数据中的第j个评估指标数据的值,max(alj)为采集的评估指标数据中第j个评估指标的最大值,min(alj)为采集的评估指标数据中第j个评估指标的最小值。
5.根据权利要求1所述的阻塞攻击效果评估方法,其特征在于,所述将已有的网络攻击评价数据作为样本,采用数据挖掘方法获取评估指标之间的比较隶属度,并建立模糊评估矩阵R的步骤包括:
采用Apriori算法作为数据挖掘算法;
提取已有的网络攻击数据样本中的评价指标对应关系和比较隶属度,建立事务数据库;
扫描事务数据库中的项,对每个项进行计数得到第一候选频繁项集;
根据所述第一候选频繁项集生成以{所述评价指标对应关系,比较隶属度}为项的第二候选频繁项集;
扫描事务数据库,计算第二候选频繁项集中每个项目的支持度,淘汰所述第二候选频繁项集中支持度小于1的项目;
将第i个评价指标对第j个评估指标下支持度最高的比较隶属度置作为rij的值,建立所述模糊评估矩阵
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