网络运行安全指数多维属性分类模型

摘 要 网络的普及为社会发展和人类生活带来了极大的方便，但是网络安全问题也成为网络信息领域最为重视的问题。网络运行安全指数是网络运行安全检测的重要指标，其作为网络安全运行态势检测、评估的重要依据为广大学者所重视，成为网络运行安全研究的核心内容。本文在对网络运行安全指标、网络运行安全指数以及网络异常性指数定义的基础上，研究信息的多维属性，建立多维属性分类模型，为多层次安全指数体系的构建提供有效依据。

关键词 网络运行安全；安全指标；安全指数；多维属性

中图分类号TP39 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）114-0225-02

随着信息技术的发展和互联网技术的普及，网络作为国家信息建设的基础设施已经成为社会发展和人们生活的必需品。计算机网络信息的普及为人们的生活带来了极大的便利，成为社会发展的重要信息资源。网络信息为社会发展发挥有利作用的同时，各种恶意的攻击也随之而来，网络运行安全问题成为了信息领域越来重视的问题。如何对网络运行的安全状况进行及时有效的感知、检测、评估、保护成为广大学者研究的重点课题。网络运行安全指数是网络运行安全反映的重要指标，也是网络安全运行监测、安全评估、发展态势研究的重要依据，对网络安全预测和防护具有重要的指导意义。

1 网络运行安全指数的基本概念

根据多年来对网络运行安全的深入研究以及对实践经验的总结，以社会统计学为基础，我们首先对网络运行安全指标、网络运行安全指数和网络异常性指数进行定义。

1）网络运行安全指标。网络运行安全指标是指在安全态势下运行的网络信息系统所反映出的数据特征的概念和数量，其可以对运行中的网络系统的安全状况和安全发展态势进行反映和度量，简称为指标；

2）网络运行安全指数。网络运行安全指数是指在安全态势下运行的网络信息系统所反映出的数据特征变化程度，这是一个相对的数值，用以对运行中德网络系统安全状态的变化量进行反映和度量，简称为指数；

3）网络异常性指数。网络异常性指数是对网络系统在运行过程中因受到安全攻击或者安全威胁而导致的网络数据特征发生异常变化的一种程度反映。此类指数对安全威胁导致的数据异常和网络弱点的利用程度进行度量和反映，从而判断网络异常的程度。

2 信息的多维属性

2.1 信息的分类

复杂网络通常节点规模巨大，而且边的链接关系非常复杂，这是复杂网络结构的典型特点。如果把界面信息看作为一个复杂网络系统，其主要由三种表现形式：1）信息实体，也就是处于信息系统节点处的元数据，它不仅具有实体属性，同时还具有关联属性。所谓实体属性也就是数据信息的具体表现形式，而关联属性则是指网络信息中信息实体所处的层级和位置之间的关系；2）信息关联，也就是两个以上（包括两个）的信息实体之间的关联，信息实体之间的关联属性通过信息结构表现出来；3）信息整体，其作为一个整体，是信息实体和信息关联的集中表现，其也可以看作是一个高级的信息实体，具有同信息实体一样的属性。

2.2 信息的属性

根据上一节信息表现形式的介绍，可以将信息的属性分为相应的三种属性：1）实体属性，也就指信息个体存在的基本条件，包括：信息名称、信息状态、信息数值等；2）关联属性，是指各个信息实体之间关系的描述和体现，如：层次关系、对比关系、影响关系等属性；3）时间属性，是指在某一时间段内信息实体状态的变化。

2.3 信息多维属性的映射

根据信息的属性特点，我们可以将信息编码的映射进行可视化的划分，通常可分为图形映射和结构映射两种映射关系，如下图1所示，信息实体属性可利用图形元素进行图形映射的显性呈现，关联属性和时间属性可利用结构信息元素进行结构隐形呈现。

图1 信息多维属性的映射关系

3 多维属性分类模型

3.1 通用模型分析

对于网络运行系统来说，所有指数都能够用ICM模型进行分类描述。从ICM模型可以看出，对指数进行分类实际上就是指数到属性集合的映射关系，也或者是指数到属性向量空间的映射过程。对于一个指数类来说，其所包含的指数数量同指数表达清晰度呈正比例关系，指数越少，表达越清晰，相应的对指数间的关联的分析和研究就越容易。同样，描述指数分类越详细，对其本质特征的反映越清楚，越容易对指数所表达的意义所理解。在实际应用中，要使模型的描述更加清晰深刻，可通过对分类属性及其关联值进行增加来实现。因此，要使模型更加准确可靠，就要对分类映射集合更加准确、清晰、简单的进行定义。可以说，要进行ICM模型的构建，最基本的工作就是对分类属性进行准确的选取，对其属性值、分类映射加以确定，这是模型建立的核心内容。

3.2 多维属性分类模型

在ICM模型的基础上，根据指数多维分类属性，我们可建立多维属性分类模型，可将模型定义如下：

多维属性分类模型ICM，其中I为指数集合，也就是指数名称、计算公式、含义简单描述三个元素的笛卡尔乘积；A为分类属性集合；为分类映射集合。在模型的分类属性向量空间，一个向量代表一个指数类别，具体描述如下图2所示：

4 结论

多维属性分类模型对指数特性及其之间的关系的研究具有重要的作用，通过模型的分类描述，使人们能够更加深入细致对指数特性进行了解，对指数之间的关系进行比较和分析，从而对网络异常有所感知。通过模型，使人们从多种维度对不同需求有针对性的进行分层次指数体系的构建，这对于构建网络安全预测和防护体系的构建是非常重要的。另外，基于模型，不断的对分类属性进行完善，随着应用需求的增加添加新的指数分类，对于不断发展的网络系统来说意义重大。

参考文献

[1]方滨兴，殷丽华.关于信息安全定义的研究[J].信息网络安全，2012（1）.

[2]林闯，李泉林.网络安全的随机模型方法与评价技术[M].计算机学报，2011（7）.