周天阳
- 作品数：10 被引量：32H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 领域独立智能规划技术及其面向自动化渗透测试的攻击路径发现研究进展被引量：8
- 2020年
- 攻击路径发现是自动化渗透测试领域的重要研究方向。该文综合论述了领域独立智能规划技术在面向自动化渗透测试的攻击路径发现上的研究进展及应用前景。首先介绍了攻击路径发现的基本概念并按照技术原理将其划分为基于领域相关和领域独立规划技术的攻击路径发现方法。然后介绍了领域独立智能规划算法,包括确定性规划算法、非确定性规划算法和博弈规划的技术原理和发展状况并就各类方法在攻击路径发现中的应用进行了综述。接着分析总结了渗透测试过程的特点,对比了领域独立智能规划算法应用在面向自动化渗透测试的攻击路径发现时的优缺点。最后对攻击路径发现将来的发展方向进行了总结和展望,希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值。
- 臧艺超周天阳朱俊虎王清贤
- 基于深度强化学习的网络攻击路径规划方法被引量：1
- 2022年
- 攻击路径规划对实现自动化渗透测试具有重要意义,在现实环境中攻击者很难获取全面准确的网络及配置信息,面向未知渗透测试环境下的攻击路径规划,提出了基于深度强化学习的攻击路径规划方法。首先,对渗透测试问题的状态空间和动作空间进行形式化描述,引入信息收集动作增强对环境的感知能力。然后,智能体通过与环境的自主交互进行学习,寻找最大化长期收益的最优策略,从而指导攻击者进行路径规划。当前深度强化学习算法应用于攻击路径规划存在适应性不强和收敛困难等问题,限制了其处理复杂渗透测试环境的能力。智能体在训练初期通过盲目探索得到的动作序列在维度迅速增长时质量会急剧下降,有时很难完成目标,而且低质量的动作序列大量积累会导致算法不收敛甚至神经元死亡。针对此问题,本文提出的深度强化学习算法在DDQN算法的基础上增加了路径启发信息和深度优先渗透的动作选择策略。路径启发信息充分利用历史经验,在训练初期对智能体的学习过程加以引导,深度优先渗透的动作选择策略在一定程度上对动作空间进行了剪枝,加速智能体的学习过程。最后,通过与其他深度强化学习算法在相同实验条件下的对比,验证了本文算法收敛速度更快,运行时间缩短30%以上。
- 高文龙周天阳赵子恒朱俊虎
- 基于ATT&CK的APT攻击语义规则构建被引量：9
- 2021年
- 从自然语言描述文本中提取网络攻击知识存在语义鸿沟,导致TTPs威胁情报自动化利用低。为提高威胁情报自动分析效率,设计并实现了基于ATT&CK的APT攻击语义规则。首先,构建带标签的有向图语义规则模型,对自然语言文本描述的攻击技术进行知识化描述;其次,定义语义规则,阐释网络实体属性及其逻辑运算关系的形式化描述方法;最后,利用关键词组识别、知识抽取等自然语言处理技术,从攻击技术文本中抽取形成123个APT攻击语义规则,涵盖ATT&CK的115项技术和12种战术。利用模拟场景采集的APT攻击日志数据,对语义规则进行验证,实验结果表明,语义规则检出率达到93.1%,并具备一定的攻击上下文信息还原能力,可有效支撑威胁检测分析。
- 潘亚峰周天阳周天阳朱俊虎
- 关键词：语义规则APT攻击自然语言处理
- 基于双向蚁群算法的网络攻击路径发现方法被引量：2
- 2022年
- 在渗透测试领域,进行攻击路径发现对实现攻击自动化具有重要意义。现有的攻击路径发现算法大多适用于静态全局环境,且存在因状态空间爆炸导致求解失败的问题。为解决动态网络环境下的攻击路径发现问题,提高路径发现效率,提出了基于双向蚁群算法的网络攻击路径发现方法(Attack Path Discovery-Bidirectional Ant Colony Algorithm,APD-BACO)。首先,对网络信息进行建模表示,定义攻击代价;然后,提出一种新的双向蚁群算法进行攻击路径发现,主要的改进包括不同的搜索策略、交叉优化操作和新的信息素更新方式等,仿真实验验证了改进的质量和效率,同时与其他路径发现方法进行对比,结果表明所提方法在较大网络规模下具有一定的时间或空间优势。在攻击路径主机发生故障时,采用重规划机制实现局部区域的攻击路径发现,更适合实际自动化渗透测试下的攻击路径发现。
- 高文龙周天阳朱俊虎赵子恒
- 关键词：动态环境
- 基于能力度量的网络安全实验环境多仿真规划被引量：1
- 2018年
- 多种仿真技术的融合使用可为网络安全实验环境的构建提供灵活的资源分配,其难点在于如何兼顾逼真度需求。针对该问题,文中提出了一种"按需分配"的多仿真规划方法。首先,以仿真能力定义逼真度需求,将复杂、抽象、无结构化的需求表示为简单、具体、结构化的形式;接着,给出了一种基于默认拒绝策略的逼真度需求满足性判定准则以及一种基于贪心策略的多仿真方案求解算法。在蠕虫样本传播的仿真环境构建实验中,运用该方法求解的仿真方案可在满足逼真度需求的条件下取得最小的仿真代价。
- 曾子懿邱菡邱菡朱俊虎
- 关键词：贪心策略
- 基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型被引量：10
- 2019年
- 针对当前溯源方法无法识别源于中间路由器的恶意攻击、无法区分攻击流量类型等问题,借鉴热力学中熵的概念并结合IP分布特征,定义IP熵变量,结合通信熵和IP熵提出一个基于熵变量的DDoS攻击溯源模型,设计DDoS攻击识别算法、DDoS攻击溯源算法和DDoS流量区分算法。实验结果表明,该模型在时间容忍范围内提升了溯源效率,降低了僵尸网络检测的漏报率,能够识别出快速DDoS攻击、慢速DDoS攻击及flash crowd等类型,识别率达到了85.71%。
- 郭伟邱菡邱菡邱菡
- 关键词：分布式拒绝服务攻击
- 大规模网络渗透测试路径规划方法研究被引量：1
- 2023年
- 路径规划是渗透测试过程中非常重要的步骤。面对完全信息条件下的大规模网络渗透测试,传统的规划方法存在路径规划耗时长、规划的路径执行效果不好的问题。针对该问题提出一种在并行条件下基于漏洞利用程序评分的规划方法。该方法基于Metasploit框架对现有的漏洞利用程序建立量化评分模型,并以漏洞利用程序评分为标准,建立网络连接关系图,利用并行化的最短路径算法进行路径规划。对比实验结果表明该方法能够更加快速有效地实现大规模网络的渗透测试路径规划。
- 王晓凡周天阳周天阳朱俊虎
- 基于多Agent联合决策的队组协同攻击规划
- 2021年
- 自动化渗透测试通过将人工找寻可能攻击路径的过程自动化,可大幅降低渗透测试的成本。现有方法主要利用单一Agent执行攻击任务,导致攻击动作执行耗时长,渗透效率不高;若考虑多个Agent协同攻击,由于每个Agent的局部状态有多个维度,总的规划问题的状态空间会呈指数级增长。针对上述问题,提出了基于多Agent联合决策的队组协同攻击规划方法。该方法首先将多Agent协同攻击路径规划问题转化为联合决策约束下的攻击目标分配问题,建立多Agent集中决策模式;然后以CDSO-CAP为模型基础,利用联合决策矢量矩阵JDVM计算渗透攻击奖励,并采用贪婪策略搜索多Agent的最优攻击目标。实验结果表明,与单Agent规划方法相比,该方法的收敛性相近,但执行轮次更短,更适合在多目标网络场景内进行快速攻击规划。
- 周天阳周天阳臧艺超王清贤
- 关键词：自动化智能体
- 基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略选取方法
- 2020年
- 网络攻防对抗的本质是攻防双方非对等主体之间的博弈过程。针对现有网络防御策略研究中攻防博弈双方主体地位对等的先验假设缺陷,将博弈论非对等局中人思想引入网络防御策略生成模型构建过程,提出一种基于Stackelberg安全博弈的动态防御策略生成方法,通过建立网络模型,利用Stackelberg安全博弈强均衡策略算法生成网络的最优防御策略,既充分考虑攻防行为中双方关系彼此影响,又能确保防御策略生成的准确性。实验结果表明所提模型和方法的可行性和有效性。所提模型和方法能够加强系统的安全性。
- 葛潇月周天阳周天阳朱俊虎
- 关键词：网络攻防STACKELBERG博弈
- 基于数学形态学的时间序列相似性度量研究被引量：3
- 2017年
- 时间序列相似性度量在挖掘时间序列模式,提取时间序列关联关系上发挥着重要作用。分析了当前主流的时间序列相似性度量算法,分别指出了各度量算法在度量时序数据相似性时存在的缺陷,并提出了基于数学形态学的时间序列相似性度量算法。通过将归一化的时间序列二值图像化表示,再引入了图像处理领域中的膨胀、腐蚀操作对时序数据进行形态变换分析,提高相似时序数据部分的抗噪性,同时又不降低时序数据非相似部分间的差异度,实现时序数据相似性度量分类精度的提高。在八种时间序列测试数据集合上进行分类实验,实验结果表明提出的基于数学形态学的时间序列相似性度量算法在时间序列分类精度上得到有效改善,相比于DTW相似性度量算法,分类精度平均水平提升了8.74%,最高提升20%。
- 臧艺超邱菡邱菡周天阳
- 关键词：数学形态学时间序列
