一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法
专利汇可以提供一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，包括以下步骤：步骤1：构建面向网络攻击的能够反映信物融合系统的全景协同信物安全性 风 险评估量化指标体系；步骤2：结合安全性风险评估量化指标体系中的评估指标，从多个 角 度对网络攻击进行溯源；步骤3：针对溯源攻击所导致的重要 云 数据和云业务无法传输、不完整性或不可用性、及其所引发的物理 电网 安全性问题，设计 时空 多维协同紧急应对方案。解决了 智能电网 网络攻击的难防、难控、单侧网络孤立难以应对的问题。，下面是一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法专利的具体信息内容。
1.一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建面向网络攻击的能够反映信物融合系统的全景协同信物安全性风险评估
量化指标体系；
步骤2：结合安全性风险评估量化指标体系中的评估指标，从多个角度对网络攻击进行溯源；
步骤3：针对溯源攻击所导致的重要云数据和云业务无法传输、不完整性或不可用性、及其所引发的物理电网安全性问题，设计时空多维协同紧急应对方案。
2.根据权利要求1所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于：所述步骤1通过以下具体步骤实现：
步骤1-1：建立全景协同信物安全性风险评估量化指标体系，全景协同信物安全性风险评估量化指标体系包括传输路径安全、云端安全、物理电网安全三个方面；
步骤1-2：对智能电网各节点的网络安全数据进行预处理，获得潜在网络攻击的态势特征；利用归一化方法，根据全景协同信物安全性风险评估体系的评估指标，对获得的潜在网络攻击的态势特征进行量化表征，获得时空多维风险评估量化指标z′i；
其中，zi为第i个评估指标的态势预测值，z1i与z2i分别代表第i个评估指标的安全域下限与安全域上限，可以通过神经网络预测得到评估指标的态势预测值，
其安全风险等级根据下式计算：
3.根据权利要求1所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于：在所述步骤2中，依据步骤1-2中所述的时空多维风险评估量化指标，分析信物融合系统的脆弱节点，利用反向匹配攻击图对多属性的网络攻击进行溯源，具体步骤如下：
步骤2-1：首先模式化网络攻击中所有可能的原子攻击，即遍历网络所有的脆弱性节
点，对全部原子攻击a进行实例化操作，前提节点apre和后果节点apost赋值，并加入全部攻击实例集合T中；将所有攻击目标节点存入攻击目标集合AL中；
步骤2-2：从攻击目标集合AL中取出一个攻击目标节点g；
步骤2-3：从全部攻击实例集合T中查找所有后果节点是攻击目标节点g的攻击实例集
合Ts，将攻击目标节点g加入已攻击完成集合Nc中，将当前跳数h加1；为了避免环路情况，将攻击实例集合Ts和 取交集，将交集内的每一个攻击实例的前提节点作为新的攻击目标节点g，进行算法迭代， 为已攻击完成集合Nc的补集；
步骤2-4：重复执行步骤2-3中的操作，当攻击者初始状态集合Na包含攻击目标节点g时，找到一条完整的攻击路径，将完整路径加入攻击图；当前条数h大于最大跳数hmax时，或者已经遍历完所有攻击实例集合Ts时，本次迭代结束；
步骤2-5：重复执行步骤2-2至步骤2-4中的操作，直到攻击目标集合AL中所有攻击目标节点被取完，整个流程结束。
4.根据权利要求1所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于：步骤3
的具体实现步骤如下：
步骤3-1：建立基于区块链的分布式云存储，每个分布式云存储由区域内的所有智物传感节点共同维护，区域内的智物传感组成一个区块链，每一个智物传感节点均有完整数据的备份，多个分布式云之间凭借通信网络完成交互；
步骤3-2：依据步骤1-1中所述的传输路径安全的评估指标确定传输路径的安全测度矩
阵N，评估指标分别为：信道中断和错位、传输延时、丢包和错位：
N＝[n1 n2…nk′]，
其中，k′为传输路径的数量，ni代表第i个传输路径的安全测度，计算公式为：
其中，nij代表第i个传输路径的第j个评估指标的量化值，L为评估指标总数；
步骤3-3：从基于区块链分布式存储的其他智物传感中将云数据调出，依据传输路径的安全测度矩阵N选择安全测度最高的传输路径，将云数据上传至对应的分布式云端；
从基于区块链技术分布式存储的其他云中将云业务调出，依据传输路径的安全测度矩
阵N选择安全测度最高的传输路径，将云业务下发至对应的物理电网执行单元中。
5.根据权利要求4所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，还包
括：
步骤3-4：对不完整或不可用的重要云数据进行精准快速预测，具体步骤如下：
1)初始化输入权重ω，偏差b以及输出权重β；
2)确定单隐含层神经网络的损失函数E：
2
E＝[Hβ-T]
其中，H＝g(ωx+b)，x为历史数据的时间序列，g(.)为sigmoid函数，T为预期目标值；
3)基于损失函数E，利用粒子群算法优化权重ω和偏差b；
4)更新输出权重β：
β＝H*×T
其中，H*＝(HTH)-1HT为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义逆矩阵，上标T表示转置；
5)输出预测数据：
Z＝Hβ
其中，Z为输出数据矩阵。
6.根据权利要求4所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，还包
括：
步骤3-5：对不完整或不可用性的重要云业务进行智能预估，具体包括如下步骤：
1)由知识库中的规则，通过规则快速匹配算法，建立Rete网络，并设定推理目标为1，；
2)输入云业务的实时运行状态，并将基本评估项即云业务实时运行状态加入Rete网
络；
3)得到规则匹配集合，若规则匹配集合为空，推理失败结束，否则，转至步骤4)；
4)在元知识指导下对规则进行冲突消解；元知识是以数据库为基础的知识库中的知
识；
5)判断推理目标是否为1，若推理结果为1，则匹配成功，若推理结果不为1，则异常，转至步骤3)。
7.根据权利要求4所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，还包
括：
步骤3-6：针对智物传感节点重要云数据传输丢包和延时问题，设计对云数据时延和丢包具有强鲁棒性的各云业务，具体包括如下步骤：
1)利用灵敏度分析得到云数据对云业务时延灵敏度矩阵M和和丢包灵敏度矩阵N：
其中，mij为第i个云数据集对第j个云业务的时延影响灵敏度，nij为第i个云数据集对第j个云业务的丢包影响灵敏度；k为云数据数量，p为云业务数量；
2)得到云数据时延和丢包对云业务的综合影响灵敏度矩阵Q：
其中，qij＝mij+nij，为第i个云数据集对第j个云业务的综合影响灵敏度；
3)依据综合影响灵敏度矩阵Q中元素的大小，选择受云数据时延和丢包影响较小的云
业务。
8.根据权利要求4所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，还包
括：
步骤3-7：针对重要云业务传输丢包和时延问题，在其对应的物理电网执行单元的智能终端中，评估控制指令时延和丢包对不同时间尺度要求的控制性能的影响，设计对应的局部分布式协同紧急应对方法，其目的是通过局部具有电气关联的执行单元的相互支援，削弱控制命令时延或丢包对控制性能的影响，具体包括如下步骤：
1)利用灵敏度分析得到控制指令时延和丢包对控制性能的影响灵敏度矩阵X和Y：
其中，xij为第i个控制指令时延对第j个控制性能的影响灵敏度，yij为第i个控制指令丢包对第j个控制性能的影响灵敏度；
2)得到控制指令丢包和时延对控制性能的综合影响灵敏度矩阵R：
其中，rij＝xij+yij，为第i个控制指令时延和丢包对第j个控制性能的综合影响灵敏度；
3)依据综合影响灵敏度矩阵R中元素的大小，选择受控制指令时延和丢包影响较小的
控制策略。
9.根据权利要求4所述的基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法，其特征在于，还包
括：
步骤3-8：针对物理电网的安全性问题，基于步骤1中建立的安全评估体系中的电压和
频率安全性评估指标是否超出其安全范围作为事件触发条件，基于混杂Petri-net设计不安全事件触发的“系统层级协调-区域群智协同-局域分散自治”的切换控制方法，以确保电压和频率安全性能指标恢复至安全范围，具体包括如下步骤：
1)由混杂Petri-net的离散库所和微分库所代表将物理单元的各个运行模态，不同模
态之间的切换由离散变迁与微分变迁完成；
2)通过判断电压和频率安全性能指标是否处于超出其安全范围，设计变迁的触发条
件：
其中，z′9和z′10分别代表物理电网的电压和频率安全性能指标，“1”和“0”分别代表触发逻辑“1”和触发逻辑“0”，f(z′9，z′10)为“1”则触发变迁，f(z′9，z′10)为“0”则不触发变迁。
一种基于攻击溯源的网络攻击紧急应对方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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