融合泛在网的协同防护与安全风险预测

Fusion ubiquitous network (FUN) technology is an important core technology support of the NGN.The project aims to research FUN security risk management from three levels, which includs the collaborative protection system of FUN, intelligent network security service model, security risk forecast and dynamic control. So the research contents of this project are: Build a FUN security synergy protection architechture, through the evidence decomposition to expand the identification framework, design of weak coordination and limited default deterministic decision rule. Thus it gives the security risk factor identification condition, and FUN security posture analysis methods derivation and demonstrate the effectiveness, derives and demonstrates the effectiveness of the FUN security posture analysis methods.Study on the joint security policy-level modeling methods, with a causal relationship between risk events, positions the key risk, and assesses the global safety.Study on time-varying factors on the Markov chain prediction accuracy, the sequence of events on the security risk of "Markov" state inspection and grading is given, and it demonstrates the robustness of risk prediction, according to the structural characteristics and behavior characteristics of the FUN.This project innovates theoretical methods. Meanwhile, it carries out the verification taking into account the technical practicality combined with the practical application of the background.The research project will promote the FUN security technologies from a single security measure comprehensive security risk analysis process to the deepening of the theory.

融合泛在网技术是下一代网络建设的重要核心支撑技术。本项目旨在从融合泛在网的协同防护体系、智慧安全服务模型与安全风险预测与动态控制等层面开展安全风险管理的研究工作：构建融合泛在网安全的协同防护体系，通过证据投影分解来拓展识别框架，设计弱协调性和受限默认确定性决策规则，给出安全风险因素识别条件，并对融合泛在网安全态势分析方法的有效性进行推导和论证,研究安全策略层次联合建模方法，结合风险事件之间的因果关系，定位关键风险；根据融合泛在网的结构特性和行为特性，研究时变因素对马尔可夫链预测精度的影响，给出安全风险事件序列的"马氏性"检验和状态分级，并论证风险预测的稳健性。本项目在理论方法创新的同时，兼顾技术实用性，结合实际应用背景开展验证。本项目的研究将促进融合泛在网安全技术从单一安全度量处理到安全风险综合分析理论的深化。

针对融合泛在网缺乏有效的协同防护与风险预测机制，研究和构建了支撑多域、多平面、多层次的安全服务体系。项目以融合泛在网系统的安全风险识别、融合泛在网系统的智慧安全服务与融合泛在网系统安全风险预测与动态控制为目标，进行了以下的研究：（1）研究与构建了融合泛在网安全的协同防护体系，提出了证据合成近似算法，设计了证据投影分解方法；研究了基于随机森林的DDoS攻击检测方法，通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性；提出了面向泛在网的安全互接入认证协议。（2）针对安全风险事件间的因果关系，设计基于PSO-SVM的融合泛在网定量安全风险分析技术；提出了基于COOPN （CORAS-based Object Oriented Petri-net）的泛在网络安全事件描述方法，实现了基于 CORAS-Petri 的安全策略层次联合建模方法，包括并行安全关联规则算法、并行安全分类算法和并行安全聚类算法；提出了基于群决策FAHP的融合泛在网安全风险评估技术，定位系统安全的关键风险。（3）针对融合泛在网的结构特性和行为特性，研究了时变因素对马尔可夫链预测精度的影响，给出了安全风险事件序列的“马氏性”检验和状态分级；通过研究信息系统安全风险跟踪评价与动态预测技术，提出了基于信度的时变马尔科夫链的安全风险预测方法，设计了弱协调性和受限默认确定性决策规则，给出安全风险因素识别条件，提出了融合泛在网的最优风险控制策略生成算法，并对融合泛在网安全态势分析方法的有效性进行了推导和实验论证。.本项目的研究促进了融合泛在网安全技术从单一安全度量处理到安全风险综合分析理论、方法和技术的进一步推进。