基于威胁分析的电力信息网风险态势评估和预测

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由于电力企业在国民经济和社会生活中的重要地位,加之电力信息网业务形式越来越丰富,网络自身的封闭性和运行机制也受到影响。如何加强电力信息网安全风险的评估和管控能力,形成有效发现风险和控制风险的技术手段,提升电力信息网通信保障水平成为当前的研究热点。考虑到电力信息网大规模的复杂性,及对网络整体安全越来越高的要求,常规的安全解决方案不能较好地完成保障网络安全的任务。而网络安全态势的研究将解决这一问题,使网络安全整体上得以保障。网络安全态势评估的总体目标就是建立大规模网络统一、上下一体的安全态势评估体系,提供统一全网安全策略、进行广域态势评估的技术手段,为实施网络安全指挥提供态势感知和决策支持的工具。本文首先从课题的研究背景和意义出发,比较了网络安全态势技术在国内外的研究现状,分析了未来研究的发展趋势和面临的挑战,确定本文基于威胁分析的电网风险态势评估和预测的研究内容。根据电力信息网络基本构架,详细阐述了电力信息系统中存在的主要安全威胁及各种威胁防护的安全技术,根据威胁数据源确定安全威胁指标。参考入侵检测消息交换格式(IDMEF)进而选择XML技术作为统一态势信息模型实现技术,建立了基于XML统一的安全态势信息模型SSIM,并设计了主要类的DTD文档格式。本文重点研究了安全态势评估和预测问题。以层次化安全威胁评估模型作为参考,将IDS数据,流量检测数据,脆弱性扫描数据等数据统一后的态势信息进行聚类预处理后,量化计算出各个服务、主机和网络系统的安全态势值,最终获得整个网络系统的安全态势值,根据现实数据计算分析比较得出,当态势威胁值较高时,主机和网络系统受到的威胁程度越高。在比较现有的预测方法和模型的优劣性的基础上,分析了支持向量机用于网络安全态势预测的可行性,并最终选用ε-支持向量回归机作为网络安全态势预测,分析实验结果证明了该预测方式的有效性和优越性。
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