[发明专利]一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法

说明书

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法。

背景技术

计算机网络技术飞速发展，使人类的生产生活方式日新月异，各种形式的接入方式将政府、企业、家庭和个人联系在网络电磁空间中，相互依存；然而，网络技术发展过程中对安全性的忽视，导致网络电磁空间的安全问题日益突出。在网络空间中存在着各式各样的可被潜在的网络攻击者利用的脆弱性，这些客观存在的相互关联的脆弱性，对网络运营商和正常用户都构成了严重威胁，阻碍着网络技术优势的充分发挥；为此，寻找代价最小的脆弱性弥补方法，以最经济的方法弥补网络的脆弱性，使网络处于足够安全的状态，是学术界和工业界共同面临的问题。

这里面涉及三个基本问题：第一，脆弱性弥补措施的代价如何计算；第二，总共有多少种弥补措施；第三，用什么方法去寻找最优的弥补措施。第一个问题，可以通过在统一各操作代价度量标准的基础上加权求和，对一个具体的弥补措施代价进行计算。第二个问题，可以在网络脆弱性关联分析的基础上，通过统计边缘前提属性的总数并简单计算得到。最困难的是第三个问题：由于网络脆弱性的边缘前提属性的数量与网络的脆弱点的数量成正比，如果将后者记为n，那么网络脆弱性弥补措施的数量为2⁰⁽ⁿ⁾，直接在2⁰⁽ⁿ⁾量级的弥补措施中寻找最优的弥补措施是一个NP完全问题，随着网络规模和网络脆弱点数量的增加，再充足的计算资源也无济于事。目前公开的研究成果中还没有发现对该问题有效的方法。

发明内容

本发明提供了一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法，通过嵌套使用两个随机松弛优选装置，达到快速寻找到渐近最优弥补方法的效果。

随机松弛优选装置能够在研究对象依序划分的基础上，依概率快速寻找到一个逼近最优的对象；嵌套使用内外两个随机优选装置求解网络最小化弥补问题，将内部优选装置作为外部优选装置的过程调用，每次迭代调用内部优选装置选取某个松弛子空间的最优对象，依据有效性判定和代价判定更新整体最优对象，达到快速渐近优化的效果。

根据本发明的一个方面，提供一种基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法，包括：

步骤1：外部初始化：轮指针Round＝0，结果指针Result＝0；

步骤2：渐近最优化，具体包括：

步骤201：内部初始化：点数指针Flag＝0，子空间最优指针Min＝2ⁿ-1；

步骤202：内部优选：在全措施空间中随机选取Flag_max个弥补措施，从中选取代价最小的弥补措施Min；

步骤20201：产生一个随机弥补措施赋给临时措施指针Temp；

步骤20202：比较Temp的代价Cost(Temp)和Min的代价Cost(Min)，若Cost(Temp)＜Cost(Min)，则更新子空间最优指针Min＝Temp；

步骤20203：点数指针Flag自加1，若Flag＜最大点数Flag_max，则转步骤20201；否则，转20301；

步骤203：结果更新：依据对Min的有效性判定和代价判定更新结果指针，若Min为有效措施，并且代价比Result更小，则更新结果指针Result＝Min；

步骤20301：依据有效性判定函数G(·)，判定弥补措施Min的有效性，若G(Min)等于0，即弥补措施Min有效，转20302；否则，转204；

步骤20302：比较Min的代价Cost(Min)与Result的代价Cost(Result)，若Cost(Min)＜Cost(Result)，则更新结果指针Result＝Min；转至步骤204；

步骤204：轮控制：轮指针Round自加1，若轮指针Round小于最大轮数Round_max，则转至步骤201；否则，结束。

本发明中的基于随机松弛优选策略的脆弱性渐近最优弥补方法具有以下优点：

1、求解速度快，由于每轮都是在松弛的随机子空间中寻找最优的弥补措施，搜索的规模远远小于弥补措施空间，节约了大量的计算资源，使得在有限的资源下，快速求解渐进最优弥补措施成为可能；

2、优势精度可控，由于对于任意的优势精度P_L，都能够选取到适当的随机子空间规模M和轮数N，使得找到落入目标空间的弥补措施的概率几乎为1；