基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型

• 作者: 李睿 梁晶亮 王鹏 白树军 黄军胜
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 高级持续性威胁 安全威胁 攻击预警 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.01.017

摘要

高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集,隐匿地实现网络空间的数据窃取.电力网络具有天然的稳定性需求,其覆盖广、涉及面大、灾后损失大.当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题.本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型.通过设计电力网络的全域可信系统模型,采用流形进行安全边界扩散,将碎片化节点进行柔性关联,确保全域安全控制.构建APT攻击的时效模型,实现攻击对可信系统的损害分析.将APT攻击特征等效为蚁群信息素,实现对APT攻击的自动跟踪和适应.通过实际测试表明,蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁晶亮		1	2	1.0	1.0
2	黄军胜		1	2	1.0	1.0
3	白树军		1	2	1.0	1.0
4	王鹏		1	2	1.0	1.0
5	李睿		1	2	1.0	1.0