CN101227288B - 一种网络攻击危害性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种网络攻击危害性评估方法，建立了网络攻击危害性指标体系，该指标体系由目标层、准则层、因素层构成，其中，目标层为最终的网络攻击危害性指标，准则层具体由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标组成，因素层由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标的下级指标组成，其中，网络资源类因素层指标具体由CPU占用、内存占用、网络带宽占用、其它硬件资源占用、对系统软件的危害性、对应用软件的危害性和对数据的危害性等指标组成，服务类指标具体由服务范围、服务类型、服务对象和可恢复程度等指标组成，攻击影响类指标具体由政治影响、经济影响和社会影响等指标组成。利用层次分析法计算网络攻击危害性指标，其计算过程为：首先，计算因素层指标的值和权重值；然后，根据因素层指标的值和权重值计算准则层指标的值；最后，根据准则层指标的值和权重值计算网络攻击危害性指标。本发明能够定量地刻画网络攻击的危害性，可用于网络安全风险评估、入侵检测、安全审计等系统，具有广阔的应用前景。

Description

一种网络攻击危害性评估方法

一、技术领域

本发明涉及一种网络攻击危害性评估技术，属于信息安全技术领域。

二、背景技术

网络攻击危害性评估是网络安全风险评估的关键技术之一，定量地评估网络攻击的危害性能够提高网络安全风险评估的准确性，并对基于主动策略的网络安全技术具有重大的意义。传统的网络攻击危害性评估主要采用定性评估的方法，许多文献将网络攻击危害性划分为“高”、“中”、“低”三个等级，这种划分等级的方式过于简单，带有很强的主观性，不能得出网络攻击危害性的具体数值。

中国专利公开号为CN1770700A的申请案，提出了一种基于入侵事件的计算机攻击的威胁评估方法，利用入侵事件集的攻击次数、攻击源、攻击初始威胁度等因素，评价入侵事件集的威胁程度。该方法对攻击威胁值计算的描述比较模糊，没有全面考虑影响攻击危害性的因素，带有一定的片面性。

针对上述的缺陷，本发明提出了一种网络攻击危害性评估方法，该方法综合考虑影响网络攻击危害性的指标，通过对影响网络攻击危害性的指标进行分层细化，并对指标值进行计算，能够定量计算出网络攻击的危害性值。本发明能够定量地刻画网络攻击的危害性，可用于网络安全风险评估、入侵检测、安全审计等系统，具有广阔的应用前景。

三、发明内容

本发明提出了一种网络攻击危害性评估方法，建立了网络攻击危害性指标体系，该指标体系由目标层、准则层、因素层构成，其中，目标层为最终的网络攻击危害性指标，准则层具体由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标组成，因素层由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标的下级指标组成，其中，网络资源类因素层指标具体由CPU占用、内存占用、网络带宽占用、其它硬件资源占用、对系统软件的危害性、对应用软件的危害性和对数据的危害性等指标组成，服务类指标具体由服务范围、服务类型、服务对象和可恢复程度等指标组成，攻击影响类指标具体由政治影响、经济影响和社会影响等指标组成。利用层次分析法计算网络攻击危害性指标，其计算过程为：首先，计算因素层指标的值和权重值；然后，根据因素层指标的值和权重值计算准则层指标的值；最后，根据准则层指标的值和权重值计算网络攻击危害性指标。

四、附图说明

图1是本发明的工作原理图。

图2是计算因素层指标的步骤。

图3是计算准则层指标的步骤。

图4是计算目标层网络攻击危害性指标的步骤。

五、具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明的具体方法。

图1是本发明的工作原理图。

如图1所示，网络攻击危害性指标体系由目标层、准则层、因素层构成，其中目标层为最后的网络攻击危害性指标I(I∈[0，1])，取值越大，该指标越重要，其取值含义参见表1。

                            表1网络攻击危害性指标及其权重指标取值的含义

取值范围	[0，0.1]	(0.1，0.2]	(0.2，0.4]	(0.4，0.6]	(0.6，0.8]	(0.8，0.9]	(0.9，1]
								危害程度	很低	低	较低	中等	较高	高	很高

准则层具体由网络资源类X、服务类Y和攻击影响类Z等指标组成，每一指标由两部分组成，其中，网络资源类指标X＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，服务类指标Y＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，攻击影响类指标Z＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，其中V，W分别是该指标具体的值，以及该指标在准则层中的权重，所谓权重意思是一个指标相对于另一个指标的重要性程度，取值范围为[0，1]，0表示不重要，1表示绝对重要，取值越大，该指标相对于其它指标越重要，具体取值请参考表1。

因素层由网络资源类、服务类和攻击影响类等指标的下级指标组成，每一子指标也由两部分组成：包括该指标具体的值，该指标在该类型(例如网络资源类、或者服务类、或者攻击影响类)中的权重。网络资源类因素层指标具体由CPU占用X₁、内存占用X₂和网络带宽占用X₃、其它硬件资源占用X₄、对系统软件的危害性X₅、对应用软件的危害性X₆和对数据的危害性X₇等子指标组成，其中，CPU占用指标X₁＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，内存占用指标X₂＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，网络带宽占用指标X₃＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，其它硬件资源占用指标X₄＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，对系统软件的危害性指标X₅＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，对应用软件的危害指标X₆＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，对数据的危害性指标X₇＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}；服务类指标具体由服务范围Y₁、服务类型Y₂、服务对象Y₃和可恢复程度Y₄等子指标组成，其中，服务范围指标Y₁＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，服务类型指标Y₂＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，服务对象指标Y₃＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，可恢复程度指标Y₄＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}；攻击影响类指标具体由政治影响Z₁、经济影响Z₂和社会影响Z₃等子指标组成，其中，政治影响指标Z₁＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，经济影响指标Z₂＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}，社会影响指标Z₃＝{<V，W>|V，W∈[0，1]}；其中V，W分别是该指标具体的值，以及该指标在该类型(例如网络资源类、或者服务类、或者攻击影响类)中的权重。

网络攻击危害性评估的方法也就是网络攻击危害性指标的计算过程，其计算过程分为三步，包括因素层指标计算过程，准则层指标计算过程，目标层指标计算过程，其中因素层指标计算过程又包括网络资源类因素层指标计算过程，服务类因素层指标计算过程，以及攻击影响类因素层指标计算过程。

网络资源类因素层指标的计算过程为：首先定义两种专家调查问卷，包括“网络资源类具体指标专家打分表”以及“网络资源类具体指标之间的相对重要性专家打分表”，分别将这两种调查问卷发给有关专家，由他们对各项子指标的值和子指标间的相对重要性值进行打分；通过计算“网络资源类具体指标专家打分表”的每项指标的平均值作为最后每一网络资源类因素层指标的值，包括：CPU占用指标X₁的值X₁.V、内存占用指标X₂的值X₂.V、网络带宽占用指标X₃的值X₃.V、其它硬件资源占用指标X₄的值X₄.V、对系统软件的危害性指标X₅的值X₅.V、对应用软件的危害性指标X₆的值X₆.V和对数据的危害性指标X₇的值X₇.V。

利用与网络资源类因素层指标的计算过程相同的方法得到服务类因素层指标以及攻击影响类因素层指标的值：Y₁.V、Y₂.V、Y₃.V和Y₄.V；Z₁.V、Z₂.V和Z₃.V。

第二步为构造因素层判断矩阵，包括网络资源类因素层判断矩阵A、服务类因素层判断矩阵B以及攻击影响类因素层判断矩阵C，其中网络资源类因素层判断矩阵来自“网络资源类具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值，服务类因素层判断矩阵来自“服务类具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值，攻击影响类因素层判断矩阵来自“攻击影响类因素层具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值。

第三步为计算因素层指标的权重值，因素层指标权重值的计算过程包括网络资源类因素层指标权重值计算过程，服务类因素层指标权重值计算过程，以及攻击影响类因素层指标权重值的计算过程。网络资源类因素层指标权重值计算过程具体方法为：首先，计算网络资源类因素层判断矩阵A的最大特征根λ_A max；然后，计算A对于λ_A max的特征向量X_A，并对X_A进行归一化；最后以X_A的七个元素依次作为CPU占用指标X₁的权重值X₁.W、内存占用指标X₂的权重值X₂.W、网络带宽占用指标X₃的权重值X₃.W、其它硬件资源占用指标X₄的权重值X₄.W、对系统软件的危害性指标X₅的权重值X₅.W、对应用软件的危害性指标X₆的权重值X₆.W和对数据的危害性指标X₇的权重值X₇.W。

利用同样的方法得到服务类因素层指标以及攻击影响类因素层指标的权重值：Y₁.W、Y₂.W、Y₃.W和Y₄.W；Z₁.W、Z₂.W和Z₃.W。

这样，通过以上三步，就得到了具体因素层指标的值。接下来是计算准则层指标的值。首先计算准则层网络资源类指标的值X.V，方法为通过计算网络资源类因素层各指标的值与其权重值的乘积之和作为网络资源类指标的值X.V。然后利用同样的方法得到服务类指标的值Y.V、攻击影响类指标的值Z.V。

第二步为定义专家调查问卷——“准则层指标之间的相对重要性专家打分表”，将这种调查问卷发给有关专家，由他们对准则层各项指标间的相对重要性值进行打分。

第三步为构造准则层判断矩阵D，D为来自“准则层指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值。

第四步为计算准则层指标的权重值，具体方法为：首先，计算准则层判断矩阵D的最大特征根λ_D max；然后，计算D对于λ_D max的特征向量X_D，并对X_D进行归一化；最后以X_D的三个元素依次作为网络资源类指标X的权重值X.W、服务类指标Y的权重值Y.W和影响类指标Z的权重值Z.W。

这样，通过以上四步，就得到了准则层指标的值。

最后利用准则层各指标的值与其权重值的乘积之和作为目标层最后的网络攻击危害性指标I的值。

具体地，本发明提出的网络攻击危害性评估方法的具体步骤包括以下步骤：

1)计算因素层指标的步骤；

2)计算准则层指标的步骤；

3)计算目标层网络攻击危害性指标的步骤。

图2是计算因素层指标的步骤。

图2给出了计算因素层指标的具体方法，包括网络资源类因素层指标计算、服务类因素层指标计算、攻击影响类因素层指标计算等，具体步骤如下：

1)网络资源类因素层指标计算的步骤：计算网络资源类因素层指标的值和权重值，具体步骤如下：

①定义网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤：定义“网络资源类具体指标专家打分表”和“网络资源类具体指标之间的相对重要性专家打分表”；

②发放网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤：将“网络资源类具体指标专家打分表”和“网络资源类具体指标之间的相对重要性专家打分表”发给有关专家，由他们对各项子指标的值和子指标间的相对重要性值进行打分；

③收集网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算网络资源类因素层指标值的步骤：通过计算“网络资源类具体指标专家打分表”的每项指标的平均值作为最后每一网络资源类因素层指标的值，包括：CPU占用指标X₁的值X₁.V、内存占用指标X₂的值X₂.V、网络带宽占用指标X₃的值X₃.V、其它硬件资源占用指标X₄的值X₄.V、对系统软件的危害性指标X₅的值X₅.V、对应用软件的危害性指标X₆的值X₆.V和对数据的危害性指标X₇的值X₇.V；

⑤计算网络资源类因素层指标的权重值的步骤，具体步骤如下：

(a)构造网络资源类因素层判断矩阵的步骤：根据“网络资源类具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值构造网络资源类因素层判断矩阵A；

(b)计算网络资源类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤：计算矩阵A的最大特征根λ_A max；

(c)计算网络资源类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：计算矩阵A关于λ_A max的特征向量X_A；

(d)归一化网络资源类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：对特征向量X_A进行归一化；

(e)计算网络资源类因素层指标的权重值的步骤：以X_A的七个元素依次作为CPU占用指标X₁的权重值X₁.W、内存占用指标X₂的权重值X₂.W、网络带宽占用指标X₃的权重值X₃.W、其它硬件资源占用指标X₄的权重值X₄.W、对系统软件的危害性指标X₅的权重值X₅.W、对应用软件的危害性指标X₆的权重值X₆.W和对数据的危害性指标X₇的权重值X₇.W；

2)服务类因素层指标计算的步骤：计算服务类因素层指标的值和权重值，具体步骤如下：

①定义服务类因素层指标专家调查问卷的步骤：定义“服务类具体指标专家打分表”和“服务类具体指标之间的相对重要性专家打分表”；

②发放服务类因素层指标专家调查问卷的步骤：将“服务类具体指标专家打分表”和“服务类具体指标之间的相对重要性专家打分表”发给有关专家，由他们对各项子指标的值和子指标间的相对重要性值进行打分；

③收集服务类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算服务类因素层指标值的步骤：通过计算“服务类具体指标专家打分表”的每项指标的平均值作为最后每一服务类因素层指标的值，包括：服务范围指标Y₁的值Y₁.V、服务类型指标Y₂的值Y₂.V、服务对象指标Y₃的值Y₃.V和可恢复程度指标Y₄的值Y₄.V；

⑤计算服务类因素层指标的权重值的步骤，具体步骤如下：

(a)构造服务类因素层判断矩阵的步骤：根据“服务类具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值构造服务类因素层判断矩阵B；

(b)计算服务类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤：计算矩阵B的最大特征根λ_B max；

(c)计算服务类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：计算矩阵B关于λ_B mac的特征向量X_B；

(d)归一化服务类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：对特征向量X_B进行归一化；

(e)计算服务类因素层指标的权重值的步骤：以X_B的四个元素依次作为服务范围指标Y₁的权重值Y₁.W、服务类型指标Y₂的权重值Y₂.W、服务对象指标Y₃的权重值Y₃.W和可恢复程度指标Y₄的权重值Y₄.W；

3)攻击影响类因素层指标计算的步骤：计算攻击影响类因素层指标的值和权重值，具体步骤如下：

①定义攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤：定义“攻击影响类具体指标专家打分表”和“攻击影响类具体指标之间的相对重要性专家打分表”；

②发放攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤：将“攻击影响类具体指标专家打分表”和“攻击影响类具体指标之间的相对重要性专家打分表”发给有关专家，由他们对各项子指标的值和子指标间的相对重要性值进行打分；

③收集攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算攻击影响类因素层指标值的步骤：通过计算“攻击影响类具体指标专家打分表”的每项指标的平均值作为最后每一攻击影响类因素层指标的值，包括：政治影响指标Z₁的值Z₁.V、经济影响指标Z₂的值Z₂.V、社会影响指标Z₃的值Z₃.V；

⑤计算攻击影响类因素层指标的权重值的步骤，具体步骤如下：

(a)构造攻击影响类因素层判断矩阵的步骤：根据“攻击影响类具体指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值构造攻击影响类因素层判断矩阵C；

(b)计算攻击影响类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤：计算矩阵C的最大特征根λ_C max；

(c)计算攻击影响类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：计算矩阵C关于λ_C max的特征向量X_C；

(d)归一化攻击影响类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：对特征向量X_C进行归一化；

(e)计算攻击影响类因素层指标的权重值的步骤：以X_C的三个元素依次作为政治影响指标Z₁的权重值Z₁.W、经济影响指标Z₂的权重值Z₂.W、社会影响指标Z₃的权重值Z₃.W。

图3是计算准则层指标的步骤。

图3给出了计算准则层指标的具体方法，具体步骤如下：

1)计算准则层各指标值的步骤，具体步骤如下：

①计算网络资源类指标值的步骤： $X.V=\underset{i=1}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i.V{\&times;X}_i.W;$

②计算服务类指标值的步骤： $Y.V=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Y}_i.V{\&times;Y}_i.W;$

③计算攻击影响类指标值的步骤： $Z.V=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Z}_i.V{\&times;Z}_i.W;$

2)计算准则层指标权重值的步骤，具体步骤如下：

①定义准则层指标专家调查问卷的步骤：定义“准则层指标之间的相对重要性专家打分表”；

②发放准则层指标专家调查问卷的步骤：将“准则层指标之间的相对重要性专家打分表”发给有关专家，由他们对各项指标间的相对重要性值进行打分；

③收集准则层指标专家调查问卷的步骤；

④构造准则层判断矩阵的步骤：根据“准则层指标之间的相对重要性专家打分表”最后的平均值构造准则层判断矩阵D；

⑤准则层判断矩阵计算的步骤，具体步骤如下：

(a)计算准则层判断矩阵的最大特征根的步骤：计算准则层判断矩阵D的最大特征根λ_D max；

(b)计算准则层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：计算矩阵D关于λ_D max的特征向量X_D；

(c)归一化准则层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤：对特征向量X_D进行归一化；

(d)计算准则层指标权重值的步骤：以X_D的三个元素依次作为网络资源类指标X的权重值X.W、服务类指标Y的权重值Y.W、攻击影响类指标Z的权重值Z.W。

图4是计算目标层网络攻击危害性指标的步骤。

图4给出了计算目标层网络攻击危害性指标的具体方法。准则层各指标的值与其权重值的乘积之和作为目标层最后的网络攻击危害性指标I的值，即网络攻击危害性指标值I＝X.V×X.W+Y.V×Y.W+Z.V×Z.W。

Claims (1)

1.一种网络攻击危害性评估方法，其特征在于定义一种网络攻击危害性指标体系，该指标体系由目标层、准则层、因素层构成，其中，目标层为最终的网络攻击危害性指标，准则层具体由网络资源类、服务类和攻击影响类指标组成，因素层由网络资源类、服务类和攻击影响类指标的下级指标组成，其中，网络资源类因素层指标具体由CPU占用、内存占用、网络带宽占用、其它硬件资源占用、对系统软件的危害性、对应用软件的危害性和对数据的危害性指标组成，服务类指标具体由服务范围、服务类型、服务对象和可恢复程度指标组成，攻击影响类指标具体由政治影响、经济影响和社会影响指标组成；其评估方法包括以下步骤：计算因素层指标的步骤；计算准则层指标的步骤；计算目标层网络攻击危害性指标的步骤；其中：

计算因素层指标的步骤包括以下步骤：

1)网络资源类因素层指标计算的步骤，包括：

①定义网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤；

②发放网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤；

③收集网络资源类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算网络资源类因素层指标值的步骤；

⑤计算网络资源类因素层指标的权重值的步骤，包括：

构造网络资源类因素层判断矩阵的步骤；

计算网络资源类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤；

计算网络资源类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

归一化网络资源类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

计算网络资源类因素层指标的权重值的步骤；

2)服务类因素层指标计算的步骤，包括：

①定义服务类因素层指标专家调查问卷的步骤；

②发放服务类因素层指标专家调查问卷的步骤；

③收集服务类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算服务类因素层指标值的步骤；

⑤计算服务类因素层指标的权重值的步骤，包括：

构造服务类因素层判断矩阵的步骤；

计算服务类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤；

计算服务类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

归一化服务类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

计算服务类因素层指标的权重值的步骤；

3)攻击影响类因素层指标计算的步骤，包括：

①定义攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤；

②发放攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤；

③收集攻击影响类因素层指标专家调查问卷的步骤；

④计算攻击影响类因素层指标值的步骤；

⑤计算攻击影响类因素层指标的权重值的步骤，包括：

构造攻击影响类因素层判断矩阵的步骤；

计算攻击影响类因素层判断矩阵的最大特征根的步骤；

计算攻击影响类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

归一化攻击影响类因素层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

计算攻击影响类因素层指标的权重值的步骤；计算准则层指标的步骤包括以下步骤：

1)计算准则层指标值的步骤，包括：

①计算网络资源类指标值的步骤；

②计算服务类指标值的步骤；

③计算攻击影响类指标值的步骤；

2)计算准则层指标权重值的步骤，包括：

①定义准则层指标专家调查问卷的步骤；

②发放准则层指标专家调查问卷的步骤；

③收集准则层指标专家调查问卷的步骤；

④构造准则层判断矩阵的步骤；

⑤准则层判断矩阵计算的步骤，包括：

计算准则层判断矩阵的最大特征根的步骤；

计算准则层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

归一化准则层判断矩阵关于最大特征根的特征向量的步骤；

计算准则层指标权重值的步骤；计算目标层网络攻击危害性指标的步骤包括以下步骤：

1)准则层各指标的值与其权重值的乘积之和作为目标层最后的网络攻击危害性指标的值。

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