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基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法

罗智勇 宋伟伟 张文博 王建明 李杰

罗智勇, 宋伟伟, 张文博, 王建明, 李杰. 基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(4): 1374-1382. doi: 10.11999/JEIT220178
引用本文: 罗智勇, 宋伟伟, 张文博, 王建明, 李杰. 基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(4): 1374-1382. doi: 10.11999/JEIT220178
LUO Zhiyong, SONG Weiwei, ZHANG Wenbo, WANG Jianming, LI Jie. Blockchain Security Situational Awareness Method Based on Markov Attack Graph and Game Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(4): 1374-1382. doi: 10.11999/JEIT220178
Citation: LUO Zhiyong, SONG Weiwei, ZHANG Wenbo, WANG Jianming, LI Jie. Blockchain Security Situational Awareness Method Based on Markov Attack Graph and Game Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(4): 1374-1382. doi: 10.11999/JEIT220178

基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法

doi: 10.11999/JEIT220178
基金项目: 黑龙江省自然科学基金(LH2021F030)
详细信息
    作者简介:

    罗智勇:男,博士,教授,主要研究方向为计算机网络与信息安全、网络优化

    宋伟伟:男,硕士生,主要研究方向为计算机网络与信息安全、网络优化

    张文博:男,硕士生,主要研究方向为计算机网络与信息安全、网络优化

    王建明:男,硕士生,主要研究方向为计算机网络与信息安全、网络优化

    李杰:女,讲师,主要研究方向为计算机网络与信息安全、网络优化

    通讯作者:

    罗智勇 luozhiyongemail@sina.com

  • 中图分类号: TN915.08

Blockchain Security Situational Awareness Method Based on Markov Attack Graph and Game Model

Funds: The Natural Science Foundation of Heilongjiang Province (LH2021F030)
  • 摘要: 全面准确地感知区块链网络中各节点所遭受的日蚀攻击情况是一个难题,该文针对该难题提出一种基于Markov攻击图和博弈模型的区块链安全态势感知方法。该方法结合区块链网络各节点以及日蚀攻击的特点建立Markov攻击图模型,随后将该模型进行量化从而计算各攻击路径的转换概率,选择较高概率的攻击路径进行多阶段攻防博弈并计算双方的最大目标函数值。通过分析这些函数值,完成对整个区块链网络节点的安全态势感知,达到对未来安全情况的预测和系统维护的目的。实验对比表明,该模型方法不但具有较低的入侵成功次数,还具有较好的确保系统完整性等方面的优势。
  • 图  1  Markov微分博弈过程示意图

    图  2  区块链网络拓扑结构

    图  3  部分博弈马尔可夫攻击图GMAG

    图  4  攻击路径APi(i=1,2,···,36)的概率值分布

    图  5  各阶段博弈后安全等级节点分布

    图  6  各阶段博弈后双方目标函数值及差值分布

    图  7  区块链网络安全态势量化感知

    图  8  攻击成功次数对比

    图  9  系统完整性对比

    表  1  区块链网络安全状态

    安全状态状态描述安全状态状态描述安全状态状态描述
    $ Z_0^1 $区块链节点正常状态$ Z_0^2 $攻击者获取受害节点的ID$ Z_0^3 $攻击者持续向受害节点
    发送Ping消息
    $ Z_0^4 $受害者回复Pong消息
    并记录在tried表中
    $ Z_0^5 $攻击者持续向受害者发送ADDR消息$ Z_0^6 $受害者回复Pong消息并记录在new表中
    $ Z_0^7 $受害节点重启$ Z_0^8 $攻击者持续向受害者发送Ping消息和ADDR消息$ Z_0^9 $攻击者占据受害者的tried表和new表
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    表  2  状态转变概率表

    状态转移转移概率状态转移转移概率状态转移转移概率状态转移转移概率
    $ {Z_1} \to Z_0^2 $P12=0.9$ {Z_3} \to Z_0^5 $P35=0.5$ {Z_5} \to Z_0^6 $P56=0.4$ {Z_7} \to Z_0^8 $P78=0.7
    $ {Z_2} \to Z_0^3 $P23=0.3$ {Z_4} \to Z_0^5 $P45=0.4$ {Z_5} \to Z_0^7 $P57=0.3$ {Z_7} \to Z_0^9 $P79=0.3
    $ {Z_2} \to Z_0^4 $P24=0.3$ {Z_4} \to Z_0^6 $P46=0.3$ {Z_5} \to Z_0^8 $P58=0.3$ {Z_8} \to Z_0^9 $P89=0.4
    $ {Z_2} \to Z_0^5 $P25=0.4$ {Z_4} \to Z_0^7 $P47=0.1$ {Z_6} \to Z_0^7 $P67=0.4
    $ {Z_3} \to Z_0^4 $P34=0.5$ {Z_4} \to Z_0^8 $P48=0.2$ {Z_6} \to Z_0^8 $P68=0.6
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    表  3  攻击路径

    编号攻击路径编号攻击路径
    AP1$ Z_0^1 $→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^5$→Z5→$Z_0^7$→Z7→$Z_0^9$→Z9AP2$Z_0^1$→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^5$→Z5→$Z_0^7$→Z7→$Z_0^8$→Z8→$Z_0^9$→Z9
    AP3$Z_0^1$→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^5$→Z5→$Z_0^8$→Z8→$Z_0^9$→Z9AP4$Z_0^1$→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^5$→Z5→$Z_0^6$→Z6→$Z_0^7$→Z7→$Z_0^9$→Z9
    $\vdots $ $\vdots $ $\vdots $ $\vdots $
    AP35$Z_0^1$→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^3$→Z3→$Z_0^4$→Z4→$Z_0^7$→Z7→$Z_0^9$→Z9AP36$Z_0^1$→Z1→$Z_0^2$→Z2→$Z_0^3$→Z3→$Z_0^4$→Z4→$Z_0^8$→Z8→$Z_0^9$→Z9
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    LUO Zhiyong, YANG Xu, LIU Jiahui, et al. Network intrusion intention analysis model based on Bayesian attack graph[J]. Journal on Communications, 2020, 41(9): 160–169. doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020172
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-25
  • 修回日期:  2022-05-30
  • 网络出版日期:  2022-06-17
  • 刊出日期:  2023-04-10

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