0 introduction
Fin des années 1990, SCHNEIER B d'abord proposé le concept d'arbre d'attaque , parce que le niveau de l'image visuelle claire, etc., a été largement utilisé dans l'analyse de la menace pour la sécurité du système et la modélisation des risques . Cependant, l'analyse quantitative, les lacunes de modélisation arbre d'attaque traditionnelle, et donc un grand nombre de méthodes de modèle d'arbre d'attaque amélioration est proposé spécialiste de l'industrie, utilisé pour renforcer l'effet de l'évaluation des risques pour la sécurité du réseau. Zhang Chunming, etc. La méthode d'évaluation proposée en fonction des incidents de sécurité réseau pour attaquer l'arbre, apporte un soutien solide pour le développement des politiques de sécurité. Wang et large pour Attaque système de contrôle industriel des arbres et CVSS fondée sur l'évaluation quantitative des risques, mais la probabilité de résoudre un nud feuille selon la spécification CVSS 3.0, ne pas analyser les attributs de chaque noeud. Li Hui , Huang Huiping , Ren Dandan , etc. modèle d'arbre d'attaque ont été adoptées pour sécuriser la transmission de la radio numérique, les systèmes de contrôle industriel, embarqué modélisation des menaces réseau auto-organisation ou l'évaluation des risques de sécurité, mais dans chaque il y a aussi le manque de sécurité des attributs calculés. Lorsque les spectacles de la littérature ci-dessus que l'utilisation de la sécurité analyse des risques du système de modèle d'arbre d'attaque, deux défauts majeurs: d'abord, comment une analyse précise de chaque attribut de sécurité, le second est de savoir comment l'analyse quantitative de la probabilité d'occurrence de chaque nud de feuille, réduire les facteurs subjectifs elle a un impact. De ce fait, l'analyse chromatographique floue (Process Fuzzy Analytic Hierarchy, FAHP) modèle d'arbre d'attaque est améliorée, il est tout d'abord affecté à chacun des attributs de sécurité spécifiques de noeud feuille, et sur la base FAHP calculé pour chaque valeur d'attribut de sécurité sur la base du poids des caractéristiques de la cible d'évaluation , tout en tirant parti des propriétés des variables d'intervalle sur la base du modèle de probabilité d'occurrence pour la résolution de la probabilité d'occurrence de chaque attribut, le calcul final de la probabilité d'occurrence de chaque noeud feuille. Le modèle est entièrement les côtés considèrent offensifs et défensifs du processus de jeu peut être une évaluation plus précise et raisonnable des risques de sécurité du système existent, de fournir un soutien technique pour l'élaboration des politiques de sécurité suivi.
Dans l'arborescence du modèle d'attaque, le représentant du nud racine de cibles; nuds feuilles représentent différentes attaques au cours de l'attaque employé . La relation entre les noeuds feuilles comprend: et (ET), OR (OU), et la séquence (la séquence et, SAND) 3 Espèce . Les attaques utilisant le modèle d'arbre FAHP est améliorée, et le système d'analyse des risques de sécurité, les idées principales comme le montre la figure.
2 modèle d'arbre d'attaque basé sur l'amélioration FAHP
2.1 indicateurs quantifiés de nud feuille
Comme la réalisation de l'attaque peut être affectée par un certain nombre de facteurs, afin de refléter l'impact de divers facteurs sur les attaques, à chaque noeud de feuille donné trois attributs de sécurité: la facilité de réalisation d'attaque (difficulté), pour atteindre les coûts d'attaque désirés ( la possibilité de coûts) et l'attaque a été trouvé (détection). Le MAUT, trois ou plusieurs attributs dans une valeur d'utilité pour atteindre la cible, un autre noeud de feuille peut calculer la probabilité d'occurrence de :
En application pratique, le plus souvent la méthode de notation expert pour chaque valeur d'attribut de sécurité de l'affectation de nud feuille. Avant l'analyse faire les hypothèses suivantes:
2.2 Poids d'attribut de sécurité
La possibilité d'attaques au coût FAHP, et la facilité d'attaque a été constaté que 3 droit valeur d'attribut de sécurité WDIF, WCO, WDET résolus. En fonction du degré relatif de la couche de mal après l'attaque causée par divers facteurs au niveau des facteurs, afin de déterminer l'importance relative de chaque facteur à ce niveau. Dans cet article, l'échelle de 0,1 à 0,9, l'importance relative donnée à la description quantitative de l'échelle montrée dans le Tableau 2. Comparatif . Tableau 2 déterminer l'importance de chaque propriété, et la matrice de jugement C :
Un poids inversement proportionnel à la différence de poids, à savoir un degré de plus grande plus la différence de poids, la plus petite région a, plus la différence de poids. Lorsque a = (n-1) / 2, plus le degré de poids de la différence. Ici prend a = (n-1) / 2, RC est une matrice 3-ordre, a = (n-1) / 2 = 1, où, la matrice cohérente n-fuzzy ordre, pour donner wc = . Ainsi, il est possible d'obtenir Udif = 0,3834, Udet = 0,3333, Ucos = 0,2833, en utilisant la formule (1) obtenu par la probabilité d'occurrence de nud feuille finale.
2,3 probabilité d'occurrence du nud racine
Calculer la probabilité d'occurrence, vous devez d'abord déterminer le chemin racine d'attaque, chemin d'attaque est un ensemble ordonné de nuds feuilles pour compléter cette série d'attaques (nuds de feuilles) pour atteindre l'objectif. algorithme pour la construction de l'attaque des chemins est suit comme:
(1) G est la racine d'attaque supposée de l'arbre, n est le degré du noeud racine.
(2) le chemin des attaques possibles Ri = (X1, X2, ..., Xm), i = {1,2, ..., n} analyse: tous les nuds enfants de recherche G, si le nud enfant est un nud feuille mi, il est déterminé que l'un des parcours d'attaque possible, ou au nud sous-racine, sous-nud sous une recherche jusqu'à ce que tous les chemins possibles d'attaque déterminée.
(3) attaque probabilistes chaque trajet peut se produire: d'une manière ascendante, la probabilité que le noeud parent est un noeud enfant est résolu, spécifiquement référence et de la littérature .
Supposons qu'il y ait n chemin d'attaque des événements de sécurité, le chemin et l'attaquant Ri = (X1, X2, ..., Xm), i = {1,2, ..., n}, où chaque Xi représente un nud feuille. Ri probabilité d'occurrence de la trajectoire est la suivante: P (Ri) = P (X1) × P (X2) × ... × P (Xm), i = {1,2, ..., n}, le calcul comparatif de la probabilité de chaque attaque de trajet se produit en conséquence, sa valeur peut refléter la taille de la tendance du choix de l'attaquant d'attaquer, la défense devrait se concentrer sur la probabilité des plus grandes attaques.
Exemple 3 vérification
Dans cet article, le document exemple pour la vérification analyse et l'application de comparaison. Toujours un initiés système de service militaire pour voler des documents, par exemple la mise en place du modèle d'arbre d'attaque, comme le montre la figure 2, chaque noeud sont décrites dans le tableau 3 ci-dessous. étapes et les attaques d'initiés typiques spécifiques peuvent Réf , ne seront pas répétées ici.
En utilisant les critères de notation dans le tableau 1, cette valeur d'attribut de sécurité d'attaque de chaque nud feuille de l'arbre dans la notation. Afin de vérifier l'efficacité de la méthode, où la littérature , en particulier les résultats notation comme indiqué dans le tableau 4.
scores médians pour chaque noeud de feuille est supposé dans le tableau 4 est le score de la valeur de section, la valeur de X est l'échelle de notation maximale, = X, sinon = Xmid + Xmid, X = Xmid-Xmid. Sans perte de généralité, de prendre un niveau de confiance = 0,1, la valeur d'intervalle est encore obtenu le score de chaque attribut de sécurité. Résolution des poids de chaque attribut de formule (3) et (6) respectivement et la valeur d'utilité correspondant, et enfin selon la formule (1), pour obtenir la probabilité d'occurrence de chaque noeud de feuille, les résultats représentés sur la figure.
La figure 3 montre que cette méthode de différence maximale de document de chaque probabilité d'occurrence de nud feuille en ce que la probabilité d'occurrence des noeuds de feuille de X8 ici P8 (X8) = 0,7469, Document P8 (X8) = 0,9290, la raison principale de cette situation est différente pour chaque poids d'attributs de sécurité, l'attribut de chaque document, et les méthodes décrites ici poids comme indiqué dans le tableau 5.
Lorsque la matrice de jugement, l'importance du gradient de chaque attribut plus petite, la valeur requise doit correspondre au degré de poids important, et la valeur de différence des poids respectifs du document plus grande raison fondamentale est que la subjectivité de l'AHP fort, alors que ce document, processus de hiérarchie analytique floue et de réduire l'influence des facteurs subjectifs dans une certaine mesure, illustre encore l'efficacité de la méthode.
2.3 Selon l'algorithme de chemin attaque la liste de toutes les attaques possibles séquence: R1 = (X1); R2 = (X2); R3 = (X3); R4 = (X4); R5 = (X5); R6 = ( X6); R7 = (X7); R8 = (X8, X9), R9 = (X8, X10); R10 = (X8, X11); R11 = (X12).
La formule de la probabilité d'occurrence P (Ri) = P (X1) × P (X2) × ... × P (Xm), chaque séquence d'attaquant représenté sur la figure.
La figure 4 montre, au maximum R11 de probabilité de fuite électromagnétique, ce attaquant est susceptible d'utiliser les problèmes de fuite électromagnétique tel attaque, l'attaque d'autre part initiés du modèle d'arbre pour voler des documents dans R5, R6, R7 probabilité d'occurrence d'une séquence d'attaque plus grande , que l'attaquant est susceptible d'exploiter des failles dans le système lui-même pour obtenir un comportement de vol. Par rapport à la littérature conclu , le modèle d'arbre d'attaque, R5, R6, R7 probabilité d'attaque d'apparition de la séquence de la plus importante, suivie par la probabilité de fuite électromagnétique d'apparition, la cause d'erreurs dans la conclusion finale est différente pour chaque poids d'attributs de sécurité, la raison du nud feuille a la même probabilité, ne sera pas les répéter ici. Sur la base de l'analyse ci-dessus, les besoins du système de séquence d'attaque de service militaire R5, R6, R7, R11 prennent des mesures de sécurité appropriées.
L'analyse ci-dessus est donnée à un niveau de confiance d'analyse de conclusion = 0,1, dans le but d'étudier davantage l'effet de l'évaluation des risques de sécurité de différents niveaux de confiance, la probabilité de niveau de confiance donné d'occurrence est inférieure à la séquence d'attaque respective, en particulier comme montré dans le tableau 6 .
Comme il ressort de 6 tableau, avec l'augmentation du niveau de confiance, la probabilité d'occurrence de chaque attaque de séquence de plus en plus tendance est principalement due à la hausse le niveau de confiance des attributs de sécurité des scores en moyenne en raison de l'augmentation de la gamme, avec un niveau de confiance l'augmentation de la taille de l'ordre de la probabilité d'occurrence de chaque séquence d'attaque reste inchangée, illustrent en outre le niveau de confiance de la valeur de moins d'impact sur le résultat final était cohérente.
4 Conclusion
Ce document présente la méthode d'évaluation basée sur le système d'information de la sécurité et l'attaque arbre FAHP, vérifié et comparé à titre d'exemple. Tout d'abord, FAHP être résolu chaque poids d'attributs de sécurité, ce qui réduit le processus d'évaluation du facteur subjectif, d'autre part, à chaque probabilité d'occurrence de nud feuille de résoudre chaque score d'attribut est supposé être des variables d'intervalle, réduit les connaissances d'experts dans une certaine mesure non déterminer les effets induits en augmentant davantage la quantité d'informations chaque propriété, améliorer la précision de la probabilité d'occurrence de chaque nud feuille, enfin, un exemple montre les étapes de la méthode typique pour l'évaluation de la sécurité du système d'information pour identifier l'attaquant le plus probable prendre l'attaque, de fournir un soutien technique pour la construction du système de système de sécurité.
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Informations sur l'auteur:
Ren Qiujie 1, 2 Gang Pan, Bai YONGQIANG 2, Mishi Ultra 2
(1. Institut de technologie, Luoyang, Henan Luoyang 4710002. Electronic Equipment Test Center de Luoyang, Henan Luoyang 471003)
