[套装书]网络空间安全防御与态势感知+网络安全态势感知：提取、理解和预测（2册）

作者
[美]亚历山大·科特（Alexander Kott） 克利夫＆#8226 王（Cliff Wang） 罗伯特·F.厄巴彻（Robert F. Erbacher）杜嘉薇 周颖 郭荣华 索国伟
丛书名
网络空间安全技术丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9781911069381
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------网络空间安全防御与态势感知--------------------------- 本书对网络空间安全态势感知的理论基础和面临的挑战进行了梳理，并系统介绍了传统战与网空战、形成感知、全网感知、认知过程、可视化、推理与本体模型、学习与语义、影响评估、攻击预测、安全度量等方面的内容，并对网络态势感知的弹性防御和攻击中恢复进行了介绍。本书适合网络空间态势感知的研究人员、技术人员全面了解网络空间态势感知的历史发展、技术框架、主流方法等，对网络空间安全态势感知的研究具有积极作用。 ---------------------------网络安全态势感知：提取、理解和预测--------------------------- 本书按照网络空间安全态势感知的工作过程——提取、理解和预测，介绍了如何通过获取海量数据与事件，直观、动态、全面、细粒度地提取出各类网络攻击行为，并对其进行理解、分析、预测以及可视化，从而实现态势感知。本书有助于帮助安全团队发现传统安全平台和设备未能发现的事件，并将网络上似乎无关的事件关联起来，从而更有效地对安全事件做出响应。
目录



---------------------------网络空间安全防御与态势感知---------------------------


译者序
推荐序
前言
致谢和免责声明
关于作者
第1章　理论基础与当前挑战 1
1.1　引言 1
1.2　网空态势感知 3
1.2.1　态势感知的定义 3
1.2.2　网空行动的态势感知需求 4
1.2.3　态势感知的认知机制 5
1.3　网空行动中态势感知所面临的挑战 11
1.3.1　复杂和多变的系统拓扑结构 11
1.3.2　快速变化的技术 12
1.3.3　高噪信比 12
1.3.4　定时炸弹和潜伏攻击 12
1.3.5　快速演化的多面威胁 13
1.3.6　事件发展的速度 13
1.3.7　非整合的工具 13
1.3.8　数据过载和含义欠载 14
1.3.9　自动化导致的态势感知损失 14
1.3.10　对网空态势感知挑战的总结 14
1.4　网空态势感知的研发需求 15
1.4.1　网络空间的通用作战态势图 15
1.4.2　动态变化大规模复杂网络的可视化 17
1.4.3　对态势感知决策者的支持 17
1.4.4　协同的人员与自主系统结合团队 17
1.4.5　组件和代码的检验和确认 18
1.4.6　积极控制 19
1.5　小结 19
参考文献 20
第2章　传统战与网空战 21
2.1　引言 21
2.1.1　从传统战场到虚拟战场的过渡 22
2.1.2　态势感知的重要性 24
2.1.3　传统态势感知 25
2.1.4　网空态势感知 25
2.2　传统态势感知研究示例 25
2.2.1　DARPA的MDC2计划 26
2.2.2　RAID计划 27
2.3　传统态势感知与网空态势感知之间具有指导意义的相似点与巨大差异 28
2.3.1　传统态势感知与网空态势感知有力地影响任务结果 29
2.3.2　认知偏差会限制对可用信息的理解 30
2.3.3　信息的收集、组织与共享难以管理 32
2.3.4　协作具有挑战性 33
2.3.5　共享的图景无法保证共享的态势感知 34
2.4　小结 34
参考文献 35
第3章　形成感知 37
3.1　引言 37
3.2　网空防御过程 38
3.2.1　当前的网空环境 38
3.2.2　网空防御过程概览 38
3.2.3　网空防御角色 40
3.3　态势感知的多面性 41
3.4　相关领域的发展现状 44
3.5　态势感知框架 46
3.6　小结 49
参考文献 50
第4章　全网感知 51
4.1　引言 51
4.1.1　网空态势感知形成的过程 51
4.1.2　网空态势感知的输入和输出 53
4.1.3　态势感知理论模型 53
4.1.4　当前网空态势感知存在的差距 54
4.2　在网络上下文中的网空态势感知 55
4.3　网络运营及网空安全的态势感知解决方案 55
4.4　态势感知的生命周期 56
4.4.1　网络感知 56
4.4.2　威胁/攻击感知 57
4.4.3　运营/任务感知 57
4.5　对有效网空态势感知的需求 58
4.6　对有效网空态势感知的概述 59
4.6.1　对网络进行计量以获得有效网空态势感知所需的数据 60
4.6.2　根据当前态势感知预测将来 61
4.6.3　实现有效网空态势感知的可能途径 61
4.7　实现有效网空态势感知 62
4.7.1　用例：有效网空态势感知 63
4.7.2　实现全网感知 64
4.7.3　实现威胁/攻击感知 69
4.7.4　实现任务/运营感知 72
4.8　未来方向 76
4.9　小结 77
参考文献 78
第5章　认知能力与相关技术 79
5.1　引言 79
5.2　网空世界的挑战及其对人类认知能力的影响 82
5.3　支持分析师检测入侵行为的技术 84
5.4　ACT-R认知架构 85
5.5　基于实例的学习理论和认知模型 88
5.6　在理解网空认知需求方面的研究差距 90
5.6.1　认知差距：将认知架构机制映射至网空态势感知 90
5.6.2　语义差距：整合认知架构与网空安全本体模型 91
5.6.3　决策差距：体现在网空世界中的学习、经验累积和动态决策制定方面 93
5.6.4　对抗差距：体现在对抗性的网空态势感知和决策制定方面 94
5.6.5　网络差距：处理复杂网络和网空战 95
5.7　小结 97
参考文献 98
第6章　认知过程 103
6.1　引言 103
6.2　文献综述 108
6.2.1　认知任务分析 108
6.2.2　基于案例推理 108
6.3　对认知推理过程进行信息采集和分析的系统化框架 111
6.3.1　分析推理过程的AOH概念模型 111
6.3.2　AOH对象及其彼此间关系可表达分析推理过程 112
6.3.3　对分析推理过程的信息采集 112
6.3.4　可从认知轨迹中提取出以AOH模型表达的推理过程 114
6.4　专业网络分析师案例研究 115
6.4.1　采集认知轨迹的工具 115
6.4.2　为收集专业网络分析师认知轨迹而展开的人员实验 115
6.4.3　认知轨迹 118
6.4.4　不同水平分析师的认知轨迹有什么特点 122
6.5　小结 125
参考文献 126
第7章　适应分析师的可视化技术 129
7.1　引言 129
7.2　可视化设计的形式化方法 131
7.3　网空态势感知的可视化 132
7.3.1　对安全可视化的调研 133
7.3.2　图表和地图 134
7.3.3　点边图 134
7.3.4　时间轴 135
7.3.5　平行坐标系 135
7.3.6　树形图 137
7.3.7　层次可视化 138
7.4　可视化的设计理念 139
7.5　案例研究：对网络告警的管理 140
7.5.1　基于Web的可视化 141
7.5.2　交互的可视化 141
7.5.3　分析师驱动的图表 141
7.5.4　概览+细节 143
7.5.5　关联的视图 144
7.5.6　分析过程示例 145
7.6　小结 148
参考文献 148
第8章　推理与本体模型 150
8.1　引言 150
8.2　场景 151
8.3　场景中人员展开的分析 152
8.4　网空安全本体模型的使用概要 153
8.4.1　本体模型 153
8.4.2　基于本体模型的推导 155
8.4.3　规则 156
8.5　案例研究 157
8.5.1　网空安全本体模型 157
8.5.2　概述基于XML的标准 160
8.5.3　将网空安全XML提升为OWL 161
8.5.4　STIX本体模型 163
8.5.5　其他本体模型 166
8.6　APT测试用例 170
8.6.1　测试网络 171
8.6.2　规则 173
8.6.3　基于推导的威胁检测 174
8.7　网空安全领域中其他与本体模型相关的研究工作 174
8.8　经验教训和未来工作 176
8.9　小结 178
参考文献 178
第9章　学习与语义 183
9.1　引言 183
9.2　NIDS机器学习工具的分类 185
9.3　机器学习中的输出与内部语义 187
9.4　案例研究：ELIDe和汉明聚合 189
9.4.1　ELIDe 190
9.4.2　汉明距离聚合 192
9.5　小结 196
参考文献 197
第10章　影响评估 200
10.1　引言 200
10.1.1　高级威胁与影响评估的动机 201
10.1.2　已有的告警关联研究 202
10.1.3　工作任务影响评估方面的已有研究成果 206
10.1.4　计算机网络建模 208
10.2　自上而下的设计 209
10.2.1　模型设计——工作任务定义 211
10.2.2　模型设计——环境建模 213
10.2.3　可观察对象设计 215
10.3　小结 216
参考文献 218
第11章　攻击预测 219
11.1　引言 219
11.2　用于威胁预测的网络攻击建模 222
11.2.1　基于攻击图和攻击计划的方法 222
11.2.2　通过预估攻击者的能力、机会和意图进行攻击预测 223
11.2.3　通过学习攻击行为/模式进行预测 225
11.3　待解决问题和初步研究 228
11.3.1　攻击建模中混淆的影响 228
11.3.2　以资产为中心的攻击模型生成 231
11.3.3　评价网络攻击预测系统的数据需求 236
11.4　小结 237
参考文献 238
第12章　安全度量指标 241
12.1　引言 241
12.2　网空态势感知的安全度量指标 242
12.2.1　安全度量指标：是什么、为何需要、如何度量 242
12.2.2　网络空间中态势感知的安全度量 245
12.3　网络漏洞和攻击风险评估 251
12.3.1　漏洞评估的安全度量指标 251
12.3.2　攻击风险的建模与度量 254
12.4　网空影响与工作任务的相关性分析 255
12.4.1　从工作任务到资产的映射与建模 256
12.4.2　对工作任务的网空影响分析 259
12.5　资产的关键性分析与优先级排序 262
12.5.1　基于AHP的关键性分析 262
12.5.2　基于优先级的网格分析 263
12.6　未来工作 265
12.7　小结 266
参考文献 266
第13章　工作任务的弹性恢复能力 269
13.1　引言 269
13.2　概览：可弹性恢复网空防御 271
13.2.1　复杂系统中的弹性恢复行为 271
13.2.2　对以工作任务为中心和可弹性恢复网空防御的理解 271
13.2.3　相关研究成果回顾 272
13.3　基于网空态势感知的可弹性恢复网空防御方法 273
13.3.1　通用的态势感知与决策支持模型 273
13.3.2　整合的网空-物理态势管理架构 275
13.4　对工作任务、网空基础设施和网空攻击的建模 276
13.4.1　工作任务建模 276
13.4.2　网空地形 278
13.4.3　面向影响的网空攻击建模 279
13.5　网空态势感知和可弹性恢复网空防御 280
13.5.1　网空态势感知过程 280
13.5.2　对目标软件的影响评估 281
13.5.3　工作任务影响评估 282
13.6　合理可能的未来任务影响评估 284
13.6.1　合理可能未来网空态势的原理 284
13.6.2　合理可能的未来任务影响评估过程 286
13.7　通过适应调整取得工作任务的弹性恢复能力 287
13.7.1　联邦式多代理系统的适应调整 287
13.7.2　保持适应调整策略的工作任务弹性恢复能力 288
13.8　小结 289
参考文献 290
第14章　结束寄语 293
14.1　挑战 293
14.1.1　网络空间中的人类执行者 294
14.1.2　网空攻击的高度不对称性 294
14.1.3　人类认知与网空世界之间的复杂性失配 295
14.1.4　网空行动与工作任务之间的分离 296
14.2　未来的研究 296



---------------------------网络安全态势感知：提取、理解和预测---------------------------


前言
第一部分　基础知识
第1章　开启网络安全态势感知的旅程 2
1.1　引言 2
1.2　网络安全简史 3
1.2.1　计算机网络 3
1.2.2　恶意代码 4
1.2.3　漏洞利用 6
1.2.4　高级持续性威胁 7
1.2.5　网络安全设施 8
1.3　网络安全态势感知 10
1.3.1　为什么需要态势感知 10
1.3.2　态势感知的定义 12
1.3.3　网络安全态势感知的定义 13
1.3.4　网络安全态势感知参考模型 14
1.3.5　网络安全态势感知的周期 17
1.4　我国网络安全态势感知政策和发展 19
1.4.1　我国网络安全态势感知政策 19
1.4.2　我国网络安全态势感知的曲线发展历程 20
1.5　国外先进的网络安全态势感知经验 21
1.5.1　美国网络安全态势感知建设方式 21
1.5.2　美国网络安全国家战略 21
1.5.3　可信互联网连接 22
1.5.4　信息安全持续监控 23
1.5.5　可借鉴的经验 24
1.6　网络安全态势感知建设意见 24
第2章　大数据平台和技术 26
2.1　引言 26
2.2　大数据基础 27
2.2.1　大数据的定义和特点 27
2.2.2　大数据关键技术 28
2.2.3　大数据计算模式 28
2.3　大数据应用场景 29
2.4　大数据主流平台框架 30
2.4.1　Hadoop 30
2.4.2　Spark 32
2.4.3　Storm 33
2.5　大数据生态链的网络安全态势感知应用架构 34
2.6　大数据采集与预处理技术 34
2.6.1　传感器 36
2.6.2　网络爬虫 37
2.6.3　日志收集系统 39
2.6.4　数据抽取工具 40
2.6.5　分布式消息队列系统 42
2.7　大数据存储与管理技术 46
2.7.1　分布式文件系统 46
2.7.2　分布式数据库 50
2.7.3　分布式协调系统 53
2.7.4　非关系型数据库 55
2.7.5　资源管理调度 57
2.8　大数据处理与分析技术 64
2.8.1　批量数据处理 64
2.8.2　交互式数据分析 67
2.8.3　流式计算 71
2.8.4　图计算 74
2.8.5　高级数据查询语言Pig 75
2.9　大数据可视化技术 76
2.9.1　大数据可视化含义 76
2.9.2　基本统计图表 76
2.9.3　大数据可视化分类 77
2.9.4　高级分析工具 77
2.10　国外先进的大数据实践经验 78
2.10.1　大数据平台 78
2.10.2　网络分析态势感知能力 79
第二部分　态势提取
第3章　网络安全数据范围 82
3.1　引言 82
3.2　完整内容数据 82
3.3　提取内容数据 85
3.4　会话数据 86
3.5　统计数据 88
3.6　元数据 90
3.7　日志数据 93
3.8　告警数据 98
第4章　网络安全数据采集 100
4.1　引言 100
4.2　制定数据采集计划 100
4.3　主动式采集 102
4.3.1　通过SNMP采集数据 102
4.3.2　通过Telnet采集数据 103
4.3.3　通过SSH采集数据 103
4.3.4　通过WMI采集数据 104
4.3.5　通过多种文件传输协议采集数据 104
4.3.6　利用JDBC/ODBC采集数据库信息 105
4.3.7　通过代理和插件采集数据 106
4.3.8　通过漏洞和端口扫描采集数据 107
4.3.9　通过“蜜罐”和“蜜网”采集数据 107
4.4　被动式采集 108
4.4.1　通过有线和无线采集数据 108
4.4.2　通过集线器和交换机采集数据 110
4.4.3　通过Syslog采集数据 112
4.4.4　通过SNMP Trap采集数据 112
4.4.5　通过NetFlow/IPFIX/sFlow采集流数据 113
4.4.6　通过Web Service/MQ采集数据 114
4.4.7　通过DPI/DFI采集和检测数据 115
4.5　数据采集工具 116
4.6　采集点部署 117
4.6.1　需考虑的因素 117
4.6.2　关注网络出入口点 118
4.6.3　掌握IP地址分布 118
4.6.4　靠近关键资产 119
4.6.5　创建采集全景视图 119
第5章　网络安全数据预处理 121
5.1　引言 121
5.2　数据预处理的主要内容 121
5.2.1　数据审核 121
5.2.2　数据筛选 122
5.2.3　数据排序 122
5.3　数据预处理方法 123
5.4　数据清洗 123
5.4.1　不完整数据 124
5.4.2　不一致数据 124
5.4.3　噪声数据 124
5.4.4　数据清洗过程 125
5.4.5　数据清洗工具 126
5.5　数据集成 126
5.5.1　数据集成的难点 126
5.5.2　数据集成类型层次 127
5.5.3　数据集成方法模式 128
5.6　数据归约 129
5.6.1　特征归约 130
5.6.2　维归约 130
5.6.3　样本归约 131
5.6.4　数量归约 131
5.6.5　数据压缩 132
5.7　数据变换 132
5.7.1　数据变换策略 133
5.7.2　数据变换处理内容 133
5.7.3　数据变换方法 133
5.8　数据融合 135
5.8.1　数据融合与态势感知 135
5.8.2　数据融合的层次分类 136
5.8.3　数据融合相关算法 137
第三部分　态势理解
第6章　网络安全检测与分析 142
6.1　引言 142
6.2　入侵检测 143
6.2.1　入侵检测通用模型 143
6.2.2　入侵检测系统分类 144
6.2.3　入侵检测的分析方法 146
6.2.4　入侵检测技术的现状和发展趋势 151
6.3　入侵防御 152
6.3.1　入侵防御产生的原因 152
6.3.2　入侵防御的工作原理 153
6.3.3　入侵防御系统的类型 154
6.3.4　入侵防御与入侵检测的区别 155
6.4　入侵容忍 156
6.4.1　入侵容忍的产生背景 156
6.4.2　入侵容忍的实现方法 156
6.4.3　入侵容忍技术分类 157
6.4.4　入侵容忍与入侵检测的区别 157
6.5　安全分析 158
6.5.1　安全分析流程 158
6.5.2　数据包分析 160
6.5.3　计算机/网络取证 163
6.5.4　恶意软件分析 164
第7章　网络安全态势指标构建 167
7.1　引言 167
7.2　态势指标属性的分类 168
7.2.1　定性指标 168
7.2.2　定量指标 169
7.3　网络安全态势指标的提取 169
7.3.1　指标提取原则和过程 170
7.3.2　网络安全属性的分析 172
7.3.3　网络安全态势指标选取示例 178
7.4　网络安全态势指标体系的构建 179
7.4.1　指标体系的构建原则 179
7.4.2　基础运行维指标 179
7.4.3　脆弱维指标 180
7.4.4　风险维指标 181
7.4.5　威胁维指标 182
7.4.6　综合指标体系和指数划分 183
7.5　指标的合理性检验 184
7.6　指标的标准化处理 185
7.6.1　定量指标的标准化 186
7.6.2　定性指标的标准化 188
第8章　网络安全态势评估 189
8.1　引言 189
8.2　网络安全态势评估的内涵 190
8.3　网络安全态势评估的基本内容 190
8.4　网络安全态势指数计算基本理论 192
8.4.1　排序归一法 192
8.4.2　层次分析法 193
8.5　网络安全态势评估方法分类 194
8.6　网络安全态势评估常用的融合方法 196
8.6.1　基于逻辑关系的融合评价方法 196
8.6.2　基于数学模型的融合评价方法 197
8.6.3　基于概率统计的融合评价方法 204
8.6.4　基于规则推理的融合评价方法 207
第9章　网络安全态势可视化 212
9.1　引言 212
9.2　数据可视化基本理论 213
9.2.1　数据可视化一般流程 213
9.2.2　可视化设计原则与步骤 214
9.3　什么是网络安全态势可视化 216
9.4　网络安全态势可视化形式 217
9.4.1　层次化数据的可视化 217
9.4.2　网络数据的可视化 217
9.4.3　可视化系统交互 219
9.4.4　安全仪表盘 220
9.5　网络安全态势可视化的前景 221
第四部分　态势预测
第10章　典型的网络安全态势预测方法 224
10.1　引言 224
10.2　灰色理论预测 225
10.2.1　灰色系统理论的产生及发展 225
10.2.2　灰色理论建立依据 226
10.2.3　灰色预测及其类型 226
10.2.4　灰色预测模型 227
10.3　时间序列预测 234
10.3.1　时间序列分析的基本特征 235
10.3.2　时间序列及其类型 235
10.3.3　时间序列预测的步骤 236
10.3.4　时间序列分析方法 238
10.4　回归分析预测 240
10.4.1　回归分析的定义和思路 241
10.4.2　回归模型的种类 241
10.4.3　回归分析预测的步骤 242
10.4.4　回归分析预测方法 242
10.5　总结 245
第11章　网络安全态势智能预测 246
11.1　引言 246
11.2　神经网络预测 247
11.2.1　人工神经网络概述 247
11.2.2　神经网络的学习方法 248
11.2.3　神经网络预测模型类型 249
11.2.4　BP神经网络结构和学习原理 252
11.3　支持向量机预测 254
11.3.1　支持向量机方法的基本思想 254
11.3.2　支持向量机的特点 255
11.3.3　支持向量回归机的分类 257
11.3.4　支持向量机核函数的选取 260
11.4　人工免疫预测 261
11.4.1　人工免疫系统概述 262
11.4.2　人工免疫模型相关机理 262
11.4.3　人工免疫相关算法 264
11.5　复合式攻击预测 267
11.5.1　基于攻击行为因果关系的复合式攻击预测方法 268
11.5.2　基于贝叶斯博弈理论的复合式攻击预测方法 269
11.5.3　基于CTPN的复合式攻击预测方法 270
11.5.4　基于意图的复合式攻击预测方法 272
第12章　其他 274
12.1　引言 274
12.2　网络安全人员 274
12.2.1　网络安全人员范围 274
12.2.2　需要具备的技能 275
12.2.3　能力级别分类 277
12.2.4　安全团队建设 278
12.3　威胁情报分析 279
12.3.1　网络威胁情报 279
12.3.2　威胁情报来源 280
12.3.3　威胁情报管理 281
12.3.4　威胁情报共享 282
参考文献 283



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