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基于免疫危險理論的網絡安全態勢定量感知模型

文檔作者：孫飛顯1 靳曉婷2 文檔來源： 1．中原工學院計算機學院 2．河南財經政法大學公共管理學院，		點擊數：	更新時間： 2022年04月27日
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第28卷第7期
2011年7月
計算機應用研究
Application Research of Computers
V01．28 No．7
Jul．20ll
基于免疫危險理論的網絡安全
態勢定量感知模型宰
孫飛顯1，靳曉婷2
(1．中原工學院計算機學院，鄭州450007；2．河南財經政法大學公共管理學院，鄭州450002)
摘要：針對基于免疫的異常入侵檢測技術自體／非自體區分困難、漏報誤報率高而導致網絡安全態勢感知結
果不準確的問題，受免疫危險理論啟發，提出了一個新的網絡安全態勢感知模型。模型采用分布式結構設計，部
署在主機上的傳感器利用人工抗體實時檢測網絡攻擊，并依據攻擊類另1和頻度計算危險信號大小；模型中的安
全態勢評估中心通過分析、融合來自主機的多數據源危險信號，進而定量感知主機和整個網絡的安全態勢。理
論分析和仿真結果表明該模型是有效的，并解決了網絡安全類的人工免疫系統難以區分自Ⅳ非自體之不足，為
實時、定量感知網絡安全態勢提供了一個新思路。
關鍵詞：免疫；危險理論；網絡安全；態勢感知。
中圖分類號：TP393；TPl8 文獻標志碼：A 文章編號：1001-3695(2011)07—2680．03
doi：10．3969／j．issn．100l-3695．2011．07．079
Immune danger theory based quantitative model for
network security situation awareness
SUN Fei．xianl，JIN Ydao．tin92
(1．&amp;amp;hod曠ComputerSeieaee，Zhongyuan UniversityofTechnology，Zhtngz出ou450007，Ch／na；2．College礦舭Administration，Heaaa
￡‰毋ofgeonomies＆伽，ZhengzIIou 450002，ch／na)
Abstract：The danger theory is changing the traditional thinking ways of self／non—self discrimination．Aiming at the ddlciencies
of the immunity based security situation awareness method．this paper proposed鋤immune danger theory based quantitative
model for network security situation awareness(DTQMSA)．The mode architecture wag distributed．The host—based located
8enso惜were in charge of the detection of network attacks and the computation of danger signal．The network security situation
was obtained through fusing and analyzing the multi danger sig蒯coming from each computer host．Theoretical analysis and
simulation results show that the proposed model is valid．Thus．it provides a good solution to network security situation awareness
quantitatively and in real time．
Key words：immunity；danger theory；network security；situation awaronel蛆
0引言
計算機的安全問題與生物免疫系統(biological immune
system，BIS)所遇到的問題具有驚人的相似性，兩者都要在不
斷變化的環境中維持系統的穩定性?。BIS的免疫識別、免疫
記憶、快速免疫應答、多樣化、魯棒等優良特性已經吸引了不少
研究者的關注，基于BIS機理的人工免疫系統(artificial iramllne
system。AIS)成為當今信息安全領域的研究熱點之一，并
已取得了不少成果¨“j。然而，網絡安全領域基于自體／非自
體(selfnonself。SNS)識別機理的AIS難以區分自體和非自體，
如隨著網絡安全策略的改變，原本的非自體可能變成自體。此
外，傳統的AIS不能解釋自然免疫系統的某些現象(如腸道乳
酸菌可以存活在人的胃腸道內．而人體的免疫系統對于這種非
自體的病菌不會產生免疫反應，但是這種病菌在MS中被當做
非自體)。文獻[7]依據MS機理提出了一個名為ACrma的
網絡安全態勢感知模型，該模型通過抗體濃度來表述網絡的安
全態勢，較好地效仿了生物自然免疫系統的優良機理。然而，
ACmsa模型沒有刻畫自體的動態演化方法。不能描繪網絡安
全策略的變化對SNS的影響；同時，ACnssa依然屬于傳統AIS
范疇，存在自體和非自體識別困難的不足。
為克服傳統人工免疫系統中基于SNS的網絡安全態勢感
知模型ACnssa的不足，受免疫危險理論啟發，本文提出了一個
新的網絡安全態勢感知模型(DTQMSA)。
1免疫危險理論概述
免疫危險理論(d捌nger theory，Dr)‘。1最早由Manin辨r提
出。它改變了傳統人工免疫系統AIS基于SNS的免疫識別方
法。其主要思想如下：
a)自適應免疫系統要區分的不是自體／非自體，而是危險
信號(d觚咿si夸lal)。
收蕊日期：2010-12-14；修回日期：2011．01．挖基金硬目：國家自然科學鲞金資助項目(60sTsz46)：河南省井技攻關計劃夤助項目
(0921023t003s)；河南省教育廳自煞科學研究計劃量助項目‘2010A5加047．2010A520048．Z009曬20023)
作者膏介：羿飛王(1970-)．男，河南寶豐人．捌教授。碩導。博士。主要研究方向為同絡安全：人工免疫等(torYiSm@tmmL con)；靳曉婷
(1980·)，女。河南禹州人。講蜂，碩士，主要研完方向為電子政務及其安全、公共事業管理等．
J
萬方數據
第7期孫飛顯，等：基于免疫危險理論的網絡安全態勢定量感知模型·2681·
b)當免疫細胞受損或非正常死亡時，會產生危險信號時，
進而觸發免疫反應。
c)自適應免疫中的細胞不攻擊它們的宿主。
可以看出，免疫危險理論DT的免疫反應是個體認為受到
危險時的刺激反應．并不是對非自體的反應；同時。在免疫危險
理論中。外來病菌(如腸道乳酸菌)與免疫細胞可以共存，這與
傳統AIS的實現思想相悖。
免疫危險理論模型的工作原理如圖1所示。
圖1 免疫危險理論模型的工作原理
圖1說明免疫細胞受損或者非正常死亡時會釋放報警信
號，該信號分散覆蓋在這個細胞周圍的一小片區域內。抗原提
呈細胞(antigen presenting cells，APCs)受到刺激后將輪流刺激
自適應性免疫系統中的淋巴細胞產生免疫反應。在危險理論
中，外源蛋白(可通過注人方式實現)不存在危險，進而被忽
略；同樣，由于腫瘤細胞不經歷死亡過程，因此不會發出警告信
號，所以免疫系統對之不會產生免疫反應。正因為危險信號僅
用于激活APC8，圖中的B細胞和T細胞依據信號signa]l和
signal2分別被激活(signall是免疫細胞到抗原模式或者抗原
片段的紐帶．它是由抗原提呈細胞發出的；si印a12也是一種由
T協同細胞發出的“求助”信號，用于激活一個B細胞，或者由
抗原提呈細胞發出的用于激活T細胞的信號)。
正因為危險理論DT較好地闡釋了AIS無法解釋和實現
的自然免疫現象，DT成為當前信息安全領域的研究熱點之一，
并在計算機病毒檢測一J、網絡入侵檢測¨?、網絡安全監控與評
估?·等方面已取得了一定進展。
2模型理論
DTQMSA模型的體系結構如圖2所示。模型中的傳感器
采用基于主機的方式部署，其功能主要包括兩個方面：a)通過
人工免疫抗體(檢測器)實時進行網絡攻擊檢測；b)計算本地
主機的危險信號并告知安全態勢感知中心。安全態勢感知中
心通過分析、融合來自主機的多數據源危險信號，進而定量感
知主機乃至整個網絡的安全態勢。
瞄
傳感器^
{‘感器m?傳感器4
圖2 DTQMSA模型的體系結構
2．1相關術語定義
為形式化描述DTQMSA模型的狀態空間，筆者用S表示
狀態空間集合，并假設se[0．1]‘。在DTQMSA中．人工抗原
(昭)看做是經過提呈的網絡數據包．其中包括源lP地址、目的
IP地址、端口號、協議類型、IP標志、IP數據包長度等字段。初
始被注人的人工抗體(d6)用于匹配叼。由此可知曲和口g的
結構相同。且滿足口6，agES。
依據上述叼和口6的定義可以知道，口g和口6各由k個片
段組成(每個片段可以看做是基因片段)。筆者假設ag=ag．+
口92+?agt，ab=abl+ab2+?+口6I，其中的“+”表示連接運
算。設d是人工免疫淋巴細胞。n是d檢測到的抗原數目，age
是d的年齡，出代表危險信號，知和舶分別表示口g和曲的
集合，檢測器集合SII曲咖定義如下：
s～={：2篡’＆da)出Id阜e屁舶) ㈩
其中：』v和尺分別是自然數和實數集合。
在I)TQMSA中，免疫淋巴細胞d用來檢測網絡攻擊，分為
記憶淋巴細胞、成熟淋巴細胞和未成熟淋巴細胞。記憶淋巴細
胞是由生命周期內匹配了一定數量抗原的成熟淋巴細胞進化
而來，成熟淋巴細胞由未成熟淋巴細胞激活得到，而未成熟淋
巴細胞可以隨機生成或注射獲得。設s—一、S。～和s；。。。。分
別表示記憶、成熟和未成熟檢測器集合，其形式化定義如下：
S嘲=l JI mES咖＆1．n≥口} (2)
s5一m：P酣岫“，：n l (3) 2 i vlEhoa，affmity(“，，)<盧j si="si" sESIymI="sESIymI" h="h" _x005F_x0033_模型分析與仿真="3模型分析與仿真" rQMSA即可實現對網="rQMSA即可實現對網" QMSA="QMSA" QMSA模型部署傳感器的網絡主="QMSA模型部署傳感器的網絡主" 表1實驗數據一覽表="表1實驗數據一覽表" land="land" Ol="Ol" _x005F_x0030_2="02" _x005F_x0030_3="03" _x005F_x0031_0="10" ll="ll" _x005F_x0031_2="12" _x005F_x0031_3="13" _x005F_x0031_4="14" _x005F_x0031_5="15" _x005F_x0031_10="110" _x005F_x0031_23="123" _x005F_x0031_36="136" _x005F_x0031_17="117" _x005F_x0031_41="141" _x005F_x0031_49="149" _x005F_x0031_25="125" _x005F_x0031_43="143" _x005F_x0031_52="152" _x005F_x0031_57="157" _x005F_x0031_19="119" _x005F_x0031_21="121" _x005F_x0031_35="135" _x005F_x0031_38="138" _x005F_x0031_29="129" _x005F_x0031_54="154" _x005F_x0031_46="146" _x005F_x0031_60="160" _x005F_x0031_73="173" _x005F_x0031_65="165" _x005F_x0031_26="126" _x005F_x0031_30="130" _x005F_x0031_6="16" _x005F_x0031_7="17" _x005F_x0031_8="18" _x005F_x0031_9加21="19加21" _x005F_x0032_2="22" _x005F_x0032_3="23" M="M" _x005F_x0032_5="25" _x005F_x0032_9="29" _x005F_x0033_0="30" _x005F_x0031_31="131" _x005F_x0031_51="151" _x005F_x0031_45="145" _x005F_x0031_48="148" _x005F_x0031_34="134" _x005F_x0031_61="161" _x005F_x0031_59="159" _x005F_x0031_70="170" _x005F_x0031_58="158" t44="t44" _x005F_x0031_74="174" _x005F_x0031_63="163" _x005F_x0033_l="3l" _x005F_x0033_2="32" _x005F_x0033_3="33" _x005F_x0033_4="34" _x005F_x0033_5="35" _x005F_x0033_6="36" _x005F_x0033_7="37" _x005F_x0033_8="38" _x005F_x0033_9加41="39加41" _x005F_x0034_2="42" _x005F_x0034_3="43" _x005F_x0034_4="44" _x005F_x0034_5="45" _x005F_x0031_4I="14I" _x005F_x0031_32="132" l國165="l國165" IS8="IS8" _x005F_x0031_78="178" _x005F_x0031_16="116" _x005F_x0031_27="127" _x005F_x0031_18="118" _x005F_x0031_62兒8="162兒8" _x005F_x0031_28="128" _x005F_x0034_6="46" _x005F_x0034_7="47" _x005F_x0034_8="48" _x005F_x0034_9="49" _x005F_x0035_0="50" _x005F_x0035_1="51" _x005F_x0035_2="52" _x005F_x0035_3="53" _x005F_x0035_4="54" _x005F_x0035_5="55" _x005F_x0035_6="56" _x005F_x0035_7="57" _x005F_x0035_8="58" _x005F_x0031_67="167" l醪156="l醪156" _x005F_x0031_55="155" l輻132="l輻132" _x005F_x0031_42="142" _x005F_x0031_47="147" smulf="smulf" muff="muff" mIIlf="mIIlf" _x005F_x0031_80="180" g="g" 髻160="髻160" 嘉150="嘉150" 備140="備140" 善130="善130" 舅120="舅120" llO="llO" 圖3實驗結果="圖3實驗結果" _x005F_x0034_結束語="4結束語" 本文提出的m="QMs^模型改變了傳統人工免疫系統AIS
基于SNS的免疫識別方法。理論分析和仿真結果表明該模型
能實時、定量地感知主機乃至整個網絡的安全態勢，較文獻
[7】提出的網絡安全態勢感知模型AC嗍具有更好的適應
性。
然而，本文提出的m" CASTRO="CASTRO" L="L" imlmme="imlmme" lyI吐鋤越-novel="lyI吐鋤越-novel" _x005F_x0038_art="8art" ROECK="ROECK" 啪Iu6咖舡y="啪Iu6咖舡y" Notes="Notes" in="in" 萬方數據="萬方數據" _x005F_x00B7_2686·="·2686·" 計算機應用研究第28卷="計算機應用研究第28卷" _x005F_x0033_相關工作比較="3相關工作比較" 在本文之前已經有人用代數的方法形式化地描述策略合="在本文之前已經有人用代數的方法形式化地描述策略合" 本文在對網格環境下的基于屬性的跨域訪問控制策略合="本文在對網格環境下的基于屬性的跨域訪問控制策略合" CAPffANI="CAPffANI" Di="Di" VIMERCAJll="VIMERCAJll" An="An" algebm="algebm" InformaUon="InformaUon" and="and" Systom="Systom" policy="policy" Trans="Trans"></盧j>

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