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信息安全风险评估模型SVRAMIS

文档作者：吴德刘三阳文档来源：西安电子科技大学计算机学院		点击数：	更新时间： 2021年04月20日
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2013年2月
第40卷第1期
西安电子科技大学学报(自然科学版)
JOURNAL 0F XIDIAN UNIVERSITY
Feb．2013
V01．40 No．1
doi：10．3969／j．issn．1001—2400．2013．01．008
信息安全风险评估模型SVRAMIS
吴德，刘三阳
(西安电子科技大学计算机学院，陕西西安710071)
摘要：针对信息安全风险评估存在风险等级划分不准确和评估时间较长的问题，提出了一种基于支持向
量域描述的信息安全风险评估模型．首先，运用支持向量域描述求得各类信息安全样本的最小包围超球，
并通过描述边界对样本进行划分；其次，根据超球球心、半径与样本提供的信息，判断待测样本的空间位
置，并实现相应的判别准则．信息安全数据上的数值试验表明，对不同的核函数，该模型均能具有较高的训
练、较高的测试精度以及较短的训练时间．
关键词：信息安全；风险评估；支持向量域描述；最小包围超球；空间位置
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1001—2400(2013)01—0044—04
Risk assessment model of information security SVRAMIS
WU De．L工U Sanyang
(School of Computer Science and Technology，Xidian Univ．，Xi’an 710071，China)
Abstract：To solve the problems in information security risk assessment，such as inaccurate security
classification and long assessment time，a risk assessment model of information security(RAMIS)is
proposed based on Support Vector Domain Description(SVDD)，and is called SVRAMIS for short．Firstly，
SVDD is applied to obtain the minimal enclosing ball(MEB)of each class，and disconnect regions are
obtained by the description boundary．Secondly，based on the information provided by the hypersphere
centers and the hypersphere radius，the positions of the test samples are confirmed，SO that corresponding
discrimination rules can be adopted．Finally，numerical experiments on information security data
demonstrate that，for various kernel functions，the proposed model can lead to high training and testing
accuracies and short training time．
Key Words： information security；risk assessment；SVDD；MEB；space position
随着政府部门、科研机构、企事业单位、商业组织等对信息系统依赖程度的日益增强，信息系统的安全问
题受到了普遍关注．通过风险评估识别信息系统的安全风险来解决潜在的安全问题已经得到了广泛的应用．
风险评估通过对信息系统面临的威胁、存在的脆弱性以及采取的安全控制措施等方面进行了分析[1]，从
技术和管理两个层面综合判断信息系统面临的风险．传统的风险评估方法，例如矩阵法和相乘法，主要依赖
于专家经验，其评估结果的主观性较大．近几年，一些研究者提出使用粗糙集模型[2‘3]、贝叶斯网络模型[41或
支持向量机(SVM)模型L5‘60等方法进行风险评估，取得了一些成果，但这些模型存在一些问题：粗糙集模型
分类精度偏低，贝叶斯网络模型分类精度取决于类条件概率密度和先验概率；而SVM模型需要求解一个凸
二次规划，该二次规划的维数等于训练样本的个数，所需存贮空间大，计算时间较长．
笔者运用支持向量域描述[7’9]，提出一种信息安全风险评估模型(SVRAMIS)．该模型采取某科研机构
提供的安全实验室数据库．定义了12种风险指标，并将其转换为1×12维的行向量；依次抽取各类样本参与
收稿日期：2011-10—04 网络出版时间：2012-09—25
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60974082)
作者简介：吴德(1979一)，男，西安电子科技大学博士研究生，E—mail：jump—wude@163．com．
网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／61．1076．TN．20120925．1056．201301．52 008．html
万方数据
第1期昊德等：信息安全风险评估模型SVRAMIS 45
支持向量域描(SVDD)Jill练，对信息样本空间进行划分‘101；设定相应的分类准则，以得到待识别样本的安
全类别；将所得样本的安全类别与库中存贮的样本安全类别对比，得到算法的训练和测试精度；进而建立
SVRAMIS评估模型．
1 SVDD信息安全风险评估模型
信息安全风险评估的依据是有关信息安全技术与管理标准，是对信息系统及由其处理、传输和存储的信
息的机密性、完整性和可用性等安全属性进行评价的过程．它要评估资产面临的威胁，以及威胁利用脆弱性
导致安全事件的可能性，并结合安全事件所涉及的资产价值来判断安全事件一旦发生对组织所造成的影响．
构建SVDD信息安全风险评估模型的基本思路如下：根据采集到的信息样本，在训练阶段，通过非线性
映射将其映射到一个高维的特征空间，并运用SVDD构建包含相应类别样本的最小包围超球；在测试阶段，
计算待测样本与超球球心的距离，根据该距离与超球半径的大小关系来判断样本的归属．
一般来说，信息系统风险要素及安全性分若干级别，也即
若干类．先构建二分类的评估模型，在其基础上推广得到多分
类的评估模型．
1．1评估要素和原理
风险分析中涉及资产、威胁、脆弱性3个基本要素．首先
分别对资产、威胁和脆弱性进行识别，分析资产的价值、威胁
出现的频率和脆弱性的严重程度，得出具体的风险评估指标．
根据这些指标计算风险评估值，判断出信息系统的安全等级．
分析过程如图1所示．
1．2二分类评估模型的建立
把信息系统{(x：，Y，))(i一1，2，⋯，z，z+1，⋯，n)作为安
l资产l I威胁脆弱性
』—L 』』上上—上一上—上一．L 上上
物
木信服采
软硬理
马攻息务人
管越取
件件环或击泄中抵员理
权的
故故境
病和露断误
缺
或安
障障影
毒入和和赖操
陷
滥全
破侵篡栋作用措
响坏改止施
-。。一]一丁-。。一’’‘一—广-1。一。。。。一-__一‘‘广。。’一-__一
l
风险评估值
图1风险评估的分析过程
全风险评估训练的数据集，其中，X，∈R。表示采集到的数据，Y。∈(1，一1)表示信息系统的安全性依次为安
全和危险两类．提取对应y，一1的安全类数据集{X。}：：。，SVDD试图找到一个体积最小的超球体，使其包含
全部或大部分样本X：．对奇异值引入松弛变量e；，并加入正比于违反约束的惩罚C．记最小包围超球体的半
径为R，球心为a，则在特征空间训练SVDD，即为求解如下凸二次规划：
f
rain F(R，口，毫)一R2+CΣ毫，
i=l
s．t．(乒(xi)一口)(≯(x。)一口)1≤R2+车， ，i一1，2，⋯，Z，
0≤毒。， i一1，2，⋯，Z ，
其中，≯为非线性映射≠：X一声(x)，它将低维原始空问的数据映射为高维非线性空间的数据．一般来说，合
适的非线性映射的形式很难确定．引入核函数K(x，j7)=乒(x)T拳(y)，使内积运算可用原空间中的函数来实
现，而不必知道非线性映射9：X一9(工)的具体形式和高维空间的维数，从而避免了“维数灾难”，且不增加
计算复杂度．
通过拉格朗日乘子法，可以得到上述规划的对偶规划，并求得最优解为
f f
maxΣa。K(x，．Xi)一Σ叩，K(x一，)，
i=1 }·j=1
￡
s．t．Σ口。一1，0≤ai≤C．
i=1
记最优解口’一(d?，口i，⋯，口?)，对应a：一。的样本为非支持向量；对应0R：，则z处于A区域，判断z归属正类．
(2)如果d，R。且d。>R：，则z处于C区域，或者D区域．以Sq和S码作
为参考点，采用KNN判断z的归属．
(3)如果d，>R，且d：

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