基于Hash算法的無線網絡安全態勢評估方法

劉亞鵬

關鍵詞：Hash算法；無線網絡；安全態勢；評估方法

1引言

若要對整個無線網絡安全風險進行更加有效地監控，則必須對存在的威脅值做出正確的評估，所以需要開發一項專門用于針對整個無線安全評估的新技術，并具備相應的理論依據和實用價值，因此可以將Hash算法（散列算法）應用到無線網絡安全態勢評估中。

Hash算法可以把任何較長的二進制數據都映射到長度很短的固定二進制數據中，這些長度較短的二進制數據也被稱為哈希值，而這些哈希值正是在任何一種數據都比較密集的情況下所表現出來的另一種數據形式[1]。但如果對某個明文加以散列處理，抑或是在明文中存在任何一種數字，最后所得到的哈希值也是不相同的，這就需要通過使用相同哈希值的數據來檢驗數據的完整性，在一般情形下可以應用快速搜索的加密算法[2]。

Hash算法最主要的作用是創造出了一個可以對數據信息進行迅速儲存的方法，它可以利用這種算法中所形成的鍵數來和實際數據值進行對應，能夠從數組條件中快速找出里面所存儲的數據信息。而且，每一個真實數據值所對應的鍵值只有一個，該鍵值同日寸可以對應多個真實數據值。在Hash算法的基礎上，可以計算出一種進行無線網絡安全態勢評估的方法。

2建立無線網絡安全狀態判斷模型

無線網絡中最基本的管理功能是對傳輸設備進行分離與集中的管理，在處理傳輸路徑標準化時，需要集中展現控制器，使所有的管理功能都可以通過集中管理來實現直接編程。與無線網絡技術相應出現的還有網絡功能虛擬化技術，其主要是利用網絡的模塊化功能，將當前存在的軟件和硬件問題加以耦合，使其轉化成通用性的軟件。采用無線網絡和網絡功能虛擬化技術的網絡安全系統可以使二者實現高度結合，從而實現一個多元服務的開放式互聯網，在這樣的網絡結構下，中間存在的所有壁壘都可以被攻破，進而使互聯網變為開放式的結構。

本文所使用的無線網絡安全態勢評估模型，是作為一種能夠保證通信過程中能量消耗安全的模型，因此該模型在無線網絡中被更加廣泛地使用。使用該模型有利于對所提出的方案進行優化并保證傳輸數據過程中的安全程度。以下是無線網絡安全態勢評估模型內部具體的參數與指標：當傳輸距離為廠時，其內部傳輸數據比特數據包所需要的能量為：

3構造多變量Hash函數

在限定區域Gw上，存在m個變項的二次方程組，G…的計算式為！

使用消息隊列問題來對多變量Hash函數進行直接構造，對多變數的差分攻擊問題進行抵御，使用在有限范圍中最高次數等于2的多變數方程組來構造新的Hash壓縮函數[6-7]．由此構造多變量Hash函數，既提高了效率，又保證了數據的安全。

4層次歸一化與安全態勢評估

為了避免無線網絡出現功能退化以及傳輸速度異常的情況，就需要對網絡虛擬安全編碼器進行層級歸一化處理。無線網絡模型是一種能夠利用自身的注意力機制來進行深度網絡學習的模型，并且其內部形成的注意力機制可以根據數據信息的安全程度來進行不同權重的分配[8]。因此，關于縮放數量積的自注意力函數的計算過程為：

在對無線網絡安全態勢進行評估時，必須收集與無線網絡安全相關的大數據集合，并對其進行預處理，其中涉及數據篩選、數值化、標準化、時間序列化等主要過程。在進行預處理后，再按照網絡攻擊的危險程度對態勢值做出適當設置。收集到的數據集可以分為訓練集合和測試集合。然后，將經過預處理后的練習集送人新建立的網絡模塊中進行訓練。在練習集中選擇一些樣本后進行傳輸，得出結論并將其反向傳播后，再使用優化器將整個網絡進行優化處理。所謂傳輸測試集合，是指將得到的結果與之前結果進行對比，并將其保存到最終的網絡內部再進行評估，導出所完成的評估態勢值，就可以實現基于Hash算法的無線網絡安全態勢評估。

5應用測試與分析

為了測試此次提出的網絡安全態勢評估方法的可靠程度和實際使用效果，將此次研究的無線網絡安全態勢評估方法作為實驗組，將傳統方法LR-NodeRank與層次分析法所構建的無線網絡安全態勢評估模型分別作為對照組1和對照組2，分析三種方法在相對穩定的前提下，哪一種方法可以更加快速且準確地預測出網絡的異常狀況。具體結果如表1所列。

從表1可以看出，基于LR-NodeRank的無線網絡安全態勢評估方法與基于層次分析法的無線網絡安全態勢評估方法，通過10輪檢驗后的精準程度都在70％～75％。但在反應方式與時間方面卻存在不同之處，基于LR-NodeRank的無線網絡安全態勢評估方法反應時限在65～70s之間：而基于層次分析法的無線網絡安全態勢評估方法反應時限在50～55s之間。本文所提到的無線網絡安全態勢評估方法的精準程度可以達到90％～93％，并且系統反應時間只需要19～23s。由此計算可知，基于LR-NodeRank的無線網絡安全態勢評估方法精準程度為72. 88％，反應時間為67.27s：基于層次分析法的無線網絡安全態勢評估方法精準程度為72.73％，反應時間為51.86s：而本文無線網絡安全態勢評估方法精準程度為91.55％，反應時間為20.44s。

綜上所述，兩種傳統的無線網絡安全態勢評估方法精準程度基本相同，但基于層次分析法的無線網絡安全態勢評估方法的反應時間更短：而本文方法在反應時間上比傳統方法更短，且精準程度也更高。因此，本文方法可達到預期效果。

6結束語

實踐證明，基于Hash算法的無線網絡安全態勢評估方法優于傳統的無線網絡安全態勢評估方法，精準程度較高，且反應時間較短。但是，前者也有一定缺陷，今后應該設計一個應對突發異常狀況的人工網絡系統，一旦出現緊急情況，可以及日寸地對網絡進行遠程操控，甚至可以根據網絡系統內部的知識庫對異常情況進行自動處理，從而使其更加智能。