%A 白玮, 潘志松, 夏士明, 成昂轩 %T 基于遗传算法的网络安全配置自动生成框架 %0 Journal Article %D 2020 %J 计算机科学 %R 10.11896/jsjkx.190500038 %P 306-312 %V 47 %N 5 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_19057.shtml} %8 2020-05-15 %X 合理配置网络安全设备以对信息系统实施必要的访问控制,是网络安全管理的一项重要任务。随着网络规模的不断扩大,各种用户权限之间会形成复杂的依赖关系,传统基于人工的方式配置网络访问控制策略,主要是依据业务系统的实际需求,按照最小权限的原则进行分配,这种分配方式忽略了权限之间的依赖关系,容易产生过授权的现象,从而为网络带来安全隐患。为解决该问题,提出了一个基于遗传算法的安全配置自动生成框架。首先,以网络规划信息和配置信息为基础,确定用户可能的权限,提取网络基础语义,构建相应的网络安全风险评估模型,实现不同安全配置的安全评估;然后,对网络中所有可能的安全配置进行合理编码,确定遗传算子和算法参数,生成初始种群;最后,通过遗传算法,自动选取较优个体来生成子代个体。该框架能够通过自动比较不同的安全配置下的网络安全风险,以及在可能的配置空间内自动搜索安全配置的最优解,来实现网络安全设备访问控制策略的自动生成。构造一个拥有20个设备、30个服务的模拟网络环境对该框架进行验证,在该模拟环境下,该框架能够在种群样本数目为150的条件下,不超过10次迭代即可找到较优的安全配置。实验结果充分表明,该框架能够根据网络的安全需求,自动生成合理的网络安全配置。