一种基于行为特征的网络靶场大规模攻击流量生成方法OA北大核心CSTPCD
网络靶场是进行网络安全研究和攻防对抗演练的重要基础设施,生成攻击流量是网络靶场复杂行为模拟的主要组成内容。现有的攻击流量生成方法存在攻击类型有限、生成速率低下、流量内容单一等问题,难以满足网络靶场的应用需求。针对上述问题,本文提出了一种基于行为特征的网络靶场大规模攻击流量生成方法,根据攻击的动作序列和关键载荷等行为特征构建攻击模型,通过动态填充数据包模板的方式高速生成内容可变的大规模攻击流量。在此基础上,本文实现了攻击流量生成系统FATG。实验结果表明,与现有工具相比,FATG在攻击类型、可扩展性、流量内容灵活性以及生成速率等方面均存在优势,能够有效地模拟漏洞利用、拒绝服务等攻击行为支撑对网络靶场各类靶标设备的安全测试。
王梦雨;朱树永;张玉军
中国科学院计算技术研究所,北京100190 中国科学院大学,北京100049中国科学院计算技术研究所,北京100190中国科学院计算技术研究所,北京100190 中国科学院大学,北京100049
计算机与自动化
网络靶场攻击模拟行为特征流量生成
《高技术通讯》 2024 (11)
P.1153-1163,11
国家自然科学基金(62372429,U2333201)国家重点研发计划(2018YFB1800403)资助项目。
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