以最佳化技術為基礎之網路防禦方式最大化平均系統存活度

王猷順

doi:10.6342/NTU201600356

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以最佳化技术为基础之网路防御方式最大化平均系统存活度

An Optimization-based Methodology for Network Defense to Maximize Average System Survivability

王猷顺 , 博士　　导师：林永松　　

英文 DOI： 10.6342/NTU201600356

最佳化；网路攻防；不完整资讯；资源分配；数学规划；蒙地卡罗模拟法； Optimization ； Network Attack and Defense ； Incomplete Information ； Resource Allocation ； Mathematical Programming ； Monte Carlo Simulation

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摘要 │ 参考文献 (114) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

本论文探讨最大化网路平均存活度之问题，衡量存活度时，网路承担的风险 (risk) 可作为一个合法的指标，其中攻方受限於一组描述其攻击行为之参数 (profile) ，而防方受限於有限之总资源与策略，相较於过往研究，本文在攻防情境部份做出以下二点延伸，首先，不再需假设攻方对目标网路之结构与防御资源配置具有完整资讯，再者，允许攻击者对单一目标发动可产生综效 (synergy) 之合作攻击 (collaborative attack)，衡量综效之方式除采用经济学之柯布-道格拉斯函数 (Cobb-Douglas function) 外，本文亦提出另一种考量参与者间交互关系之综效模型。上述情境已塑模 (model) 为二个一般化之数学规划问题，包括攻击者问题 (commander problem) 以及防御者问题 (defender problem) ，同时提出一套融合数学规划以及模拟技巧之新颖的二阶段解题方法。
具体而言，该法包括「目标函数评估阶段 (objective function evaluation phase) 」以及「防御策略优化阶段 (defense policy enhancement phase) 」，於目标函数评估阶段中，透过模拟 (simulation) 之技巧评估目前防御策略之效度，而防御策略优化阶段则致力於调整目前之防御策略使目标函数得以最佳化，本文提出以下三种优化方式： (一)、方向导函数定义法 (definition of directional derivatives) ：该法透过数值方法 (numerical procedure) 依照方向导函数 (directional derivatives) 之定义求得每一决策变数之次梯度，进而优化防御策略，该法在花费至多7.5小时之时间下可优化目标函数至少21%、 (二)、区域资讯估测法 (local information estimation) ：此法充分利用目标函数评估阶段所花费之运算资源，於模拟过程中收集重要资讯，将其视为次梯度之估测值，降低所需之执行时间，该法在花费至多1.8小时之时间下可优化目标函数至少13%、以及 (三)、混合优化法 (hybrid enhancement) ：结合次梯度定义法以及区域资讯估测法之特性所开发出之优化法，以期兼具效率和效果，该法在花费至多2.0小时之时间下可优化目标函数至少28%。透过实验结果，可清楚呈现上述解题方法与演算法之适用性和有效性。

并列摘要〈TOP〉

In this dissertation, we consider the problem of maximizing network average survivability in a protected network subject to attacker profile/behavior constraints and defender resource/strategy constraints. When evaluating survivability, the risk of the network can be a legitimate metric. Compared with previous research, the following two enhancements are made. First, we no longer assume that complete information regarding the network topology and defense resource allocation is fully available for attackers. Second, collaborative attack, which produces synergy, is considered in this study. Besides measuring the synergy by Cobb-Douglas Function from economics, another model which takes member’s interrelationship to formulate synergy is proposed. The scenario is modeled as two generic mathematical programming problems (the commander problem and the defender problem), and a novel two-phase solution approach, which well combines mathematical programming and simulation techniques, is proposed. 
More specifically, in the “Objective Function Evaluation Phase”, efficient and effective simulations are conducted to evaluate the effectiveness of the current defense policy; whereas, in the “Defense Policy Enhancement Phase”, three enhancement methods are proposed and compared, including: (1) definition of directional derivatives, which calculates directional derivatives of each decision variable through numerical procedure, it achieves at least 21% improvement and consumes at most 7.5 hours, (2) local information estimation, which applies easy-to-collect information gathered from the “Objective Function Evaluation Phase” to estimate directional derivatives of each decision variable, it achieves at least 13% improvement and consumes at most 1.8 hours, and (3) hybrid enhancement, which is developed to integrate advantages of above two methods, it achieves at least 28% improvement and consumes at most 2.0 hours. From computational experiments, applicability and effectiveness of the proposed framework and algorithms are clearly demonstrated.

参考文献 ( 114 ) 〈TOP〉

2. Levitin, G. and K. Hausken, Redundancy vs. protection vs. false targets for systems under attack. Reliability, IEEE Transactions on, 2009. 58(1): p. 58-68.
连结：
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5. Marianne Swanson, B.G. Generally Accepted Principles and Practices for Securing Information Technology Systems. 1996. 1-57.
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连结：
10. ISO, Information technology - Security techniques - Code of practice for information security management 2005. p. 115.
连结：

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