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安全通論(7)——黑客篇之“戰術研究”
2016年微型機與應用第21期
楊義先,鈕心忻
北京郵電大學 信息安全中心, 北京 100876
摘要: 黑客的攻擊肯定是有代價的,這種代價可能是經濟代價、政治代價或時間代價。同樣,黑客想要達到的目標也可能是經濟目標、政治目標或時間目標。因此,至少可以粗略地將黑客分為經濟黑客、政治黑客和時間黑客。
關鍵詞: 黑客 經濟利益
Abstract:
Key words :

  楊義先,鈕心忻

  (北京郵電大學 信息安全中心, 北京 100876)

0引言

  如果說安全的核心是對抗,那么,在對抗的兩個主角(攻方與守方)中,攻方(黑客)又是第一主角,因為,紅客(守方)是因黑客(攻方)而誕生的。所以,很有必要對黑客,特別是他的攻擊策略,進行更深入的研究。

  廣義地說,系統(或組織)的破壞者,都統稱為“黑客”。他(它)們以擾亂既有秩序為目的。因此,癌細胞、病菌、敵對勢力、災難、間諜等都是黑客。但是,為了聚焦,本文以常言的“網絡黑客”為主要研究對象,雖然這里的結果和研究方法其實適用于所有黑客。

  黑客的攻擊肯定是有代價的,這種代價可能是經濟代價、政治代價或時間代價。同樣,黑客想要達到的目標也可能是經濟目標、政治目標或時間目標。因此,至少可以粗略地將黑客分為經濟黑客、政治黑客和時間黑客。

  經濟黑客:只關注自己能否獲利,并不在乎是否傷及對方。有時,自己可以承受適當的經濟代價,但是,整體上要贏利。賠本的買賣是不做的,他們肯定不是“活雷鋒”。因此,經濟黑客的目標就是:以最小的開銷來攻擊系統,并獲得最大的收益。只要準備就緒,經濟黑客隨時可發動進攻。

  政治黑客:不計代價,一定要傷及對方要害,甚至有時還有更明確的攻擊目標,不達目的不罷休。他們隨時精確瞄準目標,但是只在關鍵時刻才“扣動板機”。最終成敗取決于若干偶然因素,比如,目標突然移動(紅客突然出新招)、準備不充分(對紅客的防御情況了解不夠)或突然刮來一陣風(系統無意中的變化)等。

  時間黑客:希望在最短的時間內攻破紅客的防線,而且,使被攻擊系統的恢復時間盡可能地長。

  從純理論角度來看,其實沒必要去區分上述三種黑客。下面為了形象計,也為了量化計,我們重點考慮經濟黑客,即,黑客想以最小的經濟開銷來獲取最大的經濟利益

1黑客的靜態描述

  先講一個故事:我是一個“臭手”,面向墻壁射擊。雖然,我命中墻上任一特定點的概率都為零,但是,只要板機一響,我一定會命中墻上某點,而這本來是一個“概率為零”的事件。因此,“我總會命中墻上某一點”這個概率為1的事件,就可以由許多“概率為零的事件(命中墻上某一指定點)”的集合構成。

  再將上述故事改編成“有限和”情況:我先在墻上畫滿(有限個)馬賽克格子,那么,“我總會命中某一格子”這個概率為1的事件,便可以由有限個“我命中任何指定格子”這些“概率很小,幾乎為零的事件”的集合構成。或者,更準確地說,假設墻上共有n個馬賽克格子,那么,我的槍法就可以用隨機變量X來完整地描述:如果我擊中第i(1≤i≤n)個格子的事件(記為X=i)的概率為pi,那么,p1+p2+…+pn=1。

  現在,讓黑客代替“我”,讓(有限)系統代替那面墻。

  安全界有一句老話,也許是重復率最高的話,“安全是相對的,不安全才是絕對的”。可是,過去大家僅將這句話當成“口頭禪”,而沒有意識到它其實是一個很重要的公理。

  安全公理:對任何(有限)系統來說,安全都是相對的,不安全才是絕對的,即,“系統不安全,總可被黑客攻破”這個事件的概率為1。

  根據該安全公理可知,雖然黑客命中“某一點”(攻破系統的指定部分)的概率幾乎為零,但是,黑客“擊中墻”(最終攻破系統)是肯定的,概率為1。

  黑客可以有至少兩種方法在“墻上”畫馬賽克格子:

  畫馬賽克格子的第一種辦法:鎖定目標,黑客從自己的安全角度出發,畫出系統的安全經絡圖[1],然后,以每個“元誘因”(或“穴位”)為一個“馬賽克格子”。假如,系統的安全經絡圖中共有n個“元誘因”,那么,黑客的(靜態)攻擊能力就可以用隨機變量X來完整地描述:如果黑客摧毀第i(1≤i≤n)個“元誘因”,記為X=i,其概率為pi,那么,p1+p2+…+pn=1。

  這種“元誘因馬賽克畫法”的根據是:系統出現不安全問題的充分必要條件是某個(或某些)“元誘因”不安全[1]。

  “元誘因馬賽克”的缺點是參數體系較復雜,但是,它的優點很多,比如,可以同時適用于多目標攻擊,安全經絡可以長期積累、永遠傳承等。根據安全經絡圖可知,“安全”同時具有“波”和“粒子”的雙重性質,或者說,具有“確定性”和“概率性”兩種性質。更具體地說,任何不安全事件的“元誘因”的“確定性”更濃,而“素誘因”和“素事件”的“概率性”更濃。充分認識安全的波粒二象性,將有助于深刻理解安全的實質,有助于理解《安全通論》的研究方法和思路。

  畫馬賽克格子的第二種辦法:經過長期準備和反復測試,黑客共掌握了全部n種可能攻破系統的方法,于是,黑客的攻擊能力可以用隨機變量X完整地描述為:當黑客用第i種方法攻破系統,記為X=i(1≤i≤n),其概率為pi,這里,p1+p2+…+pn=1,0<pi<1(1≤i≤n)。

  說明:能夠畫出這“第二種馬賽克格子”的黑客肯定是存在的,比如,長期以“安全檢測人員”這種紅客身份掩護著的臥底,就是這類黑客的代表。雖然,必須承認,要想建立完整的武器庫,即,掌握攻破系統的全部攻擊方法,或完整地描述上述隨機變量X,確實是非常困難的,但是,從理論上看是可行的。

  當然,也許還有其他方法來畫“馬賽克格子”,不過它們的實質都是一樣的,即,黑客可以靜態地用一個離散隨機變量X來描述,這里X可能取值為{1,2,…,n},概率Pr(X=i)= pi,并且p1+p2+…+pn=1。

2黑客的動態描述

  黑客的動態行為千變萬化,首先必須清理場景,否則,根本無法下手。

  為使相關解釋更形象,本節采用上述第一種“馬賽克格子畫法”,即,黑客是一個離散隨機變量,他攻破第i個“元誘因”(記為X=i,1≤i≤n)的概率為pi,這里,p1+p2+…+pn=1,0<pi<1,1≤i≤n。特別強調,其實下面的內容適用于包括第二種方法在內的所有“馬賽克格子畫法”。

  任何攻擊都是有代價的,并且,如果黑客的技術已經足夠好,那么,整體上來說是“投入越多,收益越多”。

  設黑客攻破第i個“元誘因”的“投入產出比”為di(1≤i≤n),即,若為攻擊第i個“元誘因”黑客投入了1元錢,那么,一旦攻擊成功(其概率為pi)后,黑客將獲得di元的收入;當然,如果攻擊失敗,那么,黑客的這1塊錢就全賠了。

  根據文獻[1]可知,任何一個“元誘因”被攻破后,系統也就被攻破了,不再安全了。因此,為了盡量避免被紅客發現,盡量少留“作案痕跡”,我們假定:在攻擊過程中,黑客只要發現有一個“元誘因”被攻破了,那么,他就立即停止本次攻擊,哪怕繼續攻破其他“元誘因”還可以獲得額外的收入,哪怕對其他“元誘因”的“攻擊投資”被浪費。

  設黑客共有M元用于攻擊的“種子資金”,如果他把這些資金全部投入到攻擊他認為最有可能成功的某個“元誘因”(比如最大的那個pi),那么,假如黑客最終成功地攻破了第i個“元誘因”(其概率為pi),則此時黑客的資金總數就變成Mdi,但是,假如黑客攻擊失敗(其概率為1-pi),則他的資金總數就瞬間變成了零。可見,從經濟上來說,黑客的這種“孤注一擲”戰術的風險太大,不宜采用。

  為增加抗風險能力,黑客改變戰術,將他的全部資金分成n部分,b1、b2、…、bn,其中bi是用于攻擊第i個“元誘因”的資金在總資金中所占的比例數,于是,∑ni=1bi=1,這里0≤bi≤1。如果在本次攻擊中,第i個“元誘因”首先被攻破(其概率為pi),那么,本次攻擊馬上停止,此時,黑客的總資產變為Mbidi,同時,投入到攻擊其他“元誘因”的資金都白費了。由于∑ni=1pi=1,即,肯定有某個“元誘因”會被首先攻破,所以,只要每個bi>0,那么,本次攻擊結束后,黑客的總資產肯定不會變成零,因此,其抗風險能力確實增強了。

  我們還假定:為了躲開紅客的對抗,黑客選擇紅客不在場時才發起攻擊,比如,黑客每天晚上對目標系統進行(一次)攻擊。當然,這里還有一個暗含的假設,即,黑客每天晚上都能夠成功地把系統攻破一次,其實,這個假設也是合理的,因為,如果要經過K個晚上的艱苦攻擊才能攻破系統,那么,把這K天壓縮成“一晚”就行了。

  單看某一天的情況,很難對黑客的攻擊戰術提出任何建議。不過,如果假定黑客連續m天晚上對目標系統進行“每日一次”的攻擊,那么,確實存在某種攻擊戰術,能使得黑客的盈利情況在某種意義上達到最佳。

  為簡化下足標,本文對bi和b(i)交替使用,不加區別。

  如果黑客每天晚上都對他的全部資金按相同的分配比例b=(b1,b2,…,bn)來對系統的各“元誘因”進行攻擊。那么,m個晚上之后,黑客的資產就變為:

  QQ圖片20161207104228.png

  這里S(X)=b(X)d(X),Xi是1~n之間的某個正整數,它表示在第i天晚上,被(首先)攻破的那個“元誘因”的編號,所以,X1、X2、…、Xm是獨立同分布的隨機變量,設該分布是p(x),于是有如下定理:

  定理1若每天晚上黑客都將其全部資金按比例b=(b1,b2,…,bn)分配,來對系統的各“元誘因”進行攻擊,那么,m天之后,黑客的資產就變為:

  QQ圖片20161207104231.png

  這里QQ圖片20161207104235.png稱為“雙倍率”。

  證明:由于獨立隨機變量的函數也是獨立的,所以,QQ圖片20161207104339.png也是獨立同分布的,由弱大數定律,可得:

  QQ圖片20161207104342.png

  于是,QQ圖片20161207104345.png證畢。

  由于黑客的資產按照2mw(b,p)的方式增長(這也是把W(b,p)稱為“雙倍率”的根據),因此,只需要尋找某種資金分配戰術b=(b1,b2,…,bn),使得雙倍率W(b,p)最大即可。

  定義1如果某種戰術分配b,使得雙倍率W(b,p)達到最大值W*(p),那么,就稱該值為最優雙倍率,即:

  QQ圖片20161207104605.png

  這里的最大值max是針對所有可能的滿足QQ圖片20161207104608.pngQQ圖片20161207104613.png而取的。

  雙倍率W(b,p)作為b的函數,在約束條件∑ni=1bi=1下,求其最大值。可以寫出如下拉格朗日乘子函數并且改變對數的基底(這不影響最大化b),則有:

  QQ圖片20161207104755.png

  關于bi求導得到:

  QQ圖片20161207104758.png

  為了求得最大值,令偏導數為0,從而得出:

  QQ圖片20161207104802.png

  將它們帶入約束條件QQ圖片20161207104805.png可得到λ=-1和bi=pi。從而可知,b=p為函數J(b)的駐點。

  定理2最優化雙倍率QQ圖片20161207104944.pngQQ圖片20161207104949.png并且,按比例QQ圖片20161207104952.png分配攻擊資金的戰術進行攻擊,便可以達到該最大值。這里H(p)是描述靜態黑客的那個隨機變量的熵,即,QQ圖片20161207104955.pngQQ圖片20161207104959.png

  證明:將雙倍率W(b,p)重新改寫,使得容易看出何時取最大值:

  QQ圖片20161207105149.png

  這里D(p|b)是隨機變量p和b的相對熵[7]。而當b=p時,可直接驗證上述等式成立。證畢。

  從定理2可知:對于一個可用離散隨機變量X(Pr(X=i)= pi,并且,p1+p2+…+pn=1)來靜態描述的黑客,他的動態最佳攻擊戰術也是(p1,p2,…,pn),即,將攻擊資金按比例(p1,p2,…,pn)分配后,可得到最多的“黑產收入”。

  下面再對定理2進行一些更細致的討論,有:

  定理3如果攻破每個“元誘因”的投入產出比是相同的,即,各個di彼此相等,都等于a,那么此時的最優化雙倍率W*(p)=loga-H(p),即,最佳雙倍率與熵之和為常數,并且,若按比例b*=p分配攻擊資金,那么,此種戰術的攻擊業績便可達到最大值。此時,第m天之后,黑客的財富變成QQ圖片20161207105348.png而且,黑客的熵若減少1比特,那么,他的財富就會翻一倍!

  如果并不知道每個di的具體值,而只知道∑1/di=1,此時,記ri=1/di,于是,雙倍率可以重新寫為:

  QQ圖片20161207105358.png

  由此可見雙倍率與相對熵之間存在著非常密切的關系。

  由于黑客每天晚上都要攻擊系統,他一定會總結一些經驗來提高攻擊效果。更準確地說,可以假設黑客知道了攻破系統的某種邊信息Y,它也是一個隨機變量。

  設X∈{1,2,…,n}為第X個“元誘因”,攻破它的概率為p(x),而攻擊它的投入產出比為d(x)。設(X,Y)的聯合概率密度函數為p(x,y)。用b(x|y)≥0,∑xb(x|y)=1記為已知邊信息Y的條件下,黑客對攻擊資金的分配比例。此處b(x|y)理解為:當得知信息y的條件下,用來攻擊第x個“元誘因”的資金比例。對照前面的記號,將b(x)≥0,QQ圖片20161207105152.pngQQ圖片20161207105155.png表示為無條件下,黑客對攻擊資金的分配比例。

  設無條件雙倍率和條件雙倍率分別為:

  QQ圖片20161207105159.png

  對于獨立同分布的“攻擊元誘因”序列(Xi,Yi),可以看到:當具有邊信息Y時,黑客的相對收益增長率為2mw(X|Y);當黑客無邊信息時,他的相對收益增長率為2mw(X)。

  定理4由于獲得攻擊“元誘因”X的邊信息Y,而引起的雙倍率增量ΔW滿足ΔW=I(X;Y)。這里I(X;Y)是隨機變量X和Y的互信息。

  證明:在有邊信息的條件下,按照條件比例分配攻擊資金,即,b*(x|y)=p(x|y),那么關于邊信息Y的條件雙倍率W(X|Y)可以達到最大值。于是:

  QQ圖片20161207105553.png

  當無邊信息時,最優雙倍率為:

  QQ圖片20161207105556.png

  從而,由于邊信息Y的存在,而導致的雙倍率的增量為:

  QQ圖片20161207105558.png證畢。

  此處雙倍率的增量正好是邊信息Y與“元誘因”X之間的互信息。因此,如果邊信息Y與“元誘因”X相互獨立,那么,雙倍率的增量就為0。

  設Xk是黑客第k天攻破的“元誘因”的序號,假如各{Xk}之間不是獨立的,又假設每個dk彼此相同,都等于a。于是,黑客根據隨機過程{Xk}來決定第(k+1)天的最佳攻擊資金分配方案(即最佳雙倍率)為:

  QQ圖片20161207105602.png

  這里的最大值max是針對所有滿足如下條件的邊信息攻擊資金分配方案而取的:QQ圖片20161207105842.png 

       QQ圖片20161207105845.png

  而且,該最優雙倍率可以在QQ圖片20161207105845.png時達到。

  第m天晚上的攻擊結束后,黑客的總資產變成:

  QQ圖片20161207110120.png

  并且,其增長率的指數為:

  QQ圖片20161207105857.png

  這里[H(X1,X2,…,Xm)]/m是黑客m天攻擊的平均熵。對于熵率為H(χ)的平衡隨機過程,對上述增長率指數公式的兩邊取極限,可得:

  QQ圖片20161207105900.png

  這再一次說明,熵率與雙倍率之和為常數。

3結束語

  文獻[1]~[6]奠定了《安全通論》的兩個重要基石:安全經絡、安全攻防。本文開始,我們將努力奠定《安全通論》的第三塊重要基石:黑客。

  沒有黑客就沒有安全問題,也更不需要《安全通論》。可惜,黑客不但有,還越來越多,而且其外在表現形式還千奇百怪,因此,有必要專門對黑客進行系統深入的研究。

  本文雖然徹底解決了黑客的靜態描述問題,即,黑客其實就是一個隨機變量X,它(他)的破壞力由X的概率分布函數F(x)(或概率密度函數p(x))來決定。但是,關于黑客的動態描述問題,還遠未解決,本文只是在若干假定之下,給出了黑客攻擊的最佳戰術。歡迎有興趣的讀者來研究黑客的其他攻擊行為的最佳戰術。

  參考文獻

  [1] 楊義先,鈕心忻.安全通論(1)——經絡篇[J].微型機與應用,2016,35(15):1 4.

  [2] 楊義先,鈕心忻.安全通論(2)——攻防篇之“盲對抗”[J].微型機與應用,2016,35(16):1 5.

  [3] 楊義先,鈕心忻.安全通論(3)——攻防篇之“非盲對抗”之“石頭剪刀布”[J].微型機與應用,2016,35(17):1 3.

  [4] 楊義先,鈕心忻.安全通論(4)——攻防篇之“非盲對抗”之“童趣游戲”[J].微型機與應用,2016,35(18):3 5,9.

  [5] 楊義先,鈕心忻.安全通論(5)——攻防篇之“非盲對抗”之“勸酒令”[J].微型機與應用,2016,35(19):2 6.

  [6] 楊義先,鈕心忻.安全通論(6)——攻防篇之“多人盲對抗”[J].微型機與應用,2016,35(20):1 4.

  [7] COVER T M,THOMAS J A.信息論基礎[M].阮吉壽,張華,譯.北京:機械工業出版社,2007.


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