内部威胁核安保事件网络攻防对抗博弈探讨

本文是一篇工商管理论文，本文通过定量评估和敏感性分析，识别出脆弱路径和各路径中最敏感的输入参数。该模型中输入参数的数据是在假设随机变量为β分布或者均匀分布的情况下构造的。
第1章绪论
1.1研究背景
攻防对抗博弈是乏燃料后处理厂关键基础设施实物保护中的一个关键问题。乏燃料后处理设施实物保护系统是涉及核安保与核应急的系统、网络和设施，用于核设施和核材料不受偷盗、抢劫或非法转移等损害。在经济全球化和国际安全局势日益复杂的情况下，恐怖主义活动在全世界从未停止，保护关键基础设施变得更加重要[1]。根据国际原子能机构的统计，自1993年以来，已发生3497起非法核材料转移核安保事件。若是核材料及核产品落入恐怖分子手中，可能会对国家乃至国际安全造成灾难性后果[2]。内部知情人对实物保护系统构成了更大的威胁，其能利用访问权限和对设施的了解，为外部敌手提供乏燃料后处理厂厂区布局、建筑特征等信息。这将对核安保与核应急接口构成关键威胁，使外部敌手具有更多的机会绕过专门的核安保措施实施恶意行为。据悉，巨额损失的盗窃俄罗斯高浓缩铀和破坏比利时核电站事件由尚未查明确切身份的内部知情人所为。乏燃料后处理厂的二氧化铀和二氧化钚等核产品的γ活性较弱，放置于容器中，内部知情人有机会得知最好的恶意行为实施时机。一旦有内部知情人参与的内部威胁核安保事件发生，将可能导致人员伤亡、放射源丢失及放射源泄露等后果。如何有效防御内部威胁核安保事件是乏燃料处理厂实物保护的当务之急。2008年，国际原子能机构发布了《预防和保护内部威胁实施指南》。2010年，世界核安全研究所出版了《管理内部威胁实践指南》。这些指南提供了内部威胁通用及定性的建议，没有考虑其定量分析[3]。
实物保护系统集成了人员、程序和设备，用于保护资产或设施免受盗窃、破坏或其他恶意的人为攻击[4]。实物保护系统设计开发后，需要对其满足设计目标的有效性进行分析。乏燃料后处理厂有一个复杂的、高度安保的系统，即使受到攻击的可能性很低，其遭受破坏的的后果却令人难以接受。因此，需要一个定量分析方法对实物保护系统设计的有效性进行评估[5]。然而，评估核设施安保威胁的一般方法聚焦于由建模者定义的有限数量的攻击路径，是基于简单的概率计算。这些方法未能涉及实施恶意行为者的意图和攻击者对防御性资源的反应。实施实物保护有效性分析的另一种方法是，结合内部威胁的含义量化内部知情人的影响，进而建立外部敌手与防御方的的博弈模型，以解决意图和复杂竞争与合作交互的问题。
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1.2研究意义
1.2.1理论意义
考虑实物保护系统升级的防御性资源预算，采用混合整数规划对外部敌手和防御者之间的Stackelberg博弈情景进行数学描述。引入内部威胁，对未探测概率、行进时间等主要参数进行修改，针对基于博弈论的乏燃料后处理厂内部威胁核安保事件混合整数规划模型，运用CPLEX+YALMIP+MATLAB软件的内置精确算法求解，实现乏燃料后处理厂核安保事件博弈参与者意图和竞争与合作交互。
1.2.2实践意义
本文定量评估和敏感性分析分析的结果，确定了该模型中脆弱但重要的参数。这使得确定哪种内部威胁核安保事件情景更重要成为可能，对实物保护系统程序改进的决策提供支持，也可以升级员工访问控制程序、探测器及门禁系统等，提高核安保事件的处理能力。

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第2章研究基础
2.1乏燃料后处理厂
2.1.1乏燃料后处理工艺
乏燃料后处理作为核燃料闭路循环后段的关键环节之一，在核能可持续发展中占据非常重要的地位[46]。中国在役及在建的核反应堆包括五大类：重水堆（CANDU）、压水堆（PWR）、高温气冷堆(HTR-200)、实验快堆和研究堆，且多为压水堆。因而，乏燃料后处理厂的处置对象大多为压水堆（PWR）中卸下的乏燃料。乏燃料因其高放射性而备受全世界关注，其处置方式不管是运用后处理工艺处理还是将其放置贮存均存有争议。理想的乏燃料后处理及放置贮存工艺如图2.1所示。随乏燃料数量的逐日增加，已建的贮存设施难以达到其需求（贮存水池约贮存3000吨乏燃料），导致乏燃料扩散的风险增加。

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2.2实物保护系统有效性
2.2.1实物保护系统功能
实物保护系统是一套完整的实物保护措施，旨在防止恶意行为的完成[46]。实物保护系统有三个基本功能：入侵检测、攻击延迟和对入侵行为的响应，如图2.3所示。最后三种功能必须依次提供，以确保在入侵行为完成之前消除设计基础威胁。
实物保护系统设计流程如图2.5所示，包括五个方面：实物保护目标确定、实物保护系统设计、实物保护系统设计分析及再设计。
了解现有的核设施及计划，识别影响实物保护系统的关键因素和重要建筑物特征，分析设计基准威胁，研究关键基础核设施及核材料的实物保护目标。设计人员通过设计视频监控、栅栏、门、探测器、建筑表皮、通讯设备、隧道等保护装置，实现实物保护目标。
实物保护分析人员务必深入了解系统目标和设计。有效性分析有利于确认实物保护系统能否保护目标以及发现薄弱点[48]。倘若实物保护系统能保护目标不被侵入，说明该实物保护系统合格。为应对科技发展带来的新技术和技术手段，需对实物保护系统进行定期评估，以实现保护目标能力。倘若评估实物保护系统未能防止敌手入侵保护目标，分析人员需进行薄弱性分析，然后进行实物保护系统再设计，直至达到国家核安保要求。
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第3章内部威胁核安保事件混合整数规划模型.......................23
3.1内部威胁核安保事件情景..................23
3.2内部威胁核安保事件模型构建...........................24
第4章算例分析....................................37
4.1混合整数规划模型求解..............................37
4.1.1基于MATLAB的YALMIP算法..............................37
4.1.2 YALMIP算法求解优化问题的步骤.............................37
第5章结论与展望.........................52
5.1结论..................................52
5.2展望.................................53
第4章算例分析
4.1混合整数规划模型求解
4.1.1基于MATLAB的YALMIP算法
由Johan Lofberg博士编写的YALMIP工具箱是一个建立于MATLAB软件的优化工具箱，常用于求解线性规划、混合整数规划等问题[79]。YALMIP工具箱除它本身是免费使用的外，还具有2个明显的优势：其一，除自带的linprog(线性规划)和bnb(分支界定算法)等，该工具箱还可以非常方便地调用许多优化求解器，如IPSOLVE和CPLEX软件（需要用户自行下载安装）；其二，YALMIP工具箱使用统一且简单的建模语言，实现了算法和建模的分离。用户使用何种求解器，仅需要通过参数设置指定便可。若用户未指定求解器，YALMIP工具箱会自动调用已安装且最适合的求解器[80]。本文借助MATLAB中的YALMIP工具箱调用CPLEX求解器求解混合整数规划问题。
4.1.2 YALMIP算法求解优化问题的步骤
以下为本文设计的求解内部威胁核安保事件混合整数规划模型的YALMIP算法步骤：Step1：创建决策变量。YALMIP工具箱中包括sdpvar（实数型变量）、intvar（整数型变量）、binvar（0—1变量）三种命令定义决策变量：
Xsdpvar(n);%对n阶对称方阵进行定义。
Xsdpvar(n,m);%对n m阶矩阵进行定义。
Xsdpvar(n,n,'full');%对n n阶非对称矩阵进行定义，没有参数'full'，则为对称方阵。
Xsdpvar(n,1);Ddiag(X);%定义对角矩阵。
Step2：添加约束条件。相较于其他优化求解器的约束条件定义，YALMIP工具箱中的约束条件创建比较直观。在本文的混合整数规划模型中，包括目标函数约束和模型约束。函数为f=min(obj)形式，可以直接在YALMIP工具箱中进行定义。YALMIP工具箱的约束条件F的表达方式有两种：其一：先设置F=[]，后设置约束条件Fn=[...]，最后设置1 2F=[F  F ...Fn]，在方括号中设置问题的约束条件；其二：先设置F=[]，后将各个约束条件进行叠加F=[F；set（约束条件1）；set（约束条件2）；set（约束条件3）；...；set（约束条件n）]。包括公式3.2—公式3.13。
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第5章结论与展望
5.1结论
本文考虑防御者先实施行动，外部敌手实施情报活动再实施恶意行为的Stackelberg动态博弈情景。该问题的关键是外部敌手意图在网络上寻求一条规避防御者的最优路径，而防御者想要实现外部敌手在最佳可靠路径上的最小未探测概率。采用混合整数规划对防御者和外部敌手二人的Stackelberg攻防过程进行建模。通过对内部知情人威胁进行定量建模，本研究还检测了外部敌手运动路径中未探测概率和行进时间变化对袭击后果的敏感性。该博弈论方法的优点是能够模拟一个有意图且完全了解乏燃料后处理厂的外部敌手。与传统的实物保护分析工具相比，传统的实物保护分析工具只分析预先定义的具有指定发生概率的预期情景，博弈论模型能有效地在防御者和外部敌手之间的假设博弈中找到最佳平衡。在本研究中，博弈论模型也确定了在定义的预算约束下，不同安保升级的效率。此外，该模型通过将内部威胁的影响作为外部敌手未探测概率的变化，引入了内部威胁的新含义。
本文主要研究成果及结论如下：
（1）通过定量评估和敏感性分析，识别出脆弱路径和各路径中最敏感的输入参数。该模型中输入参数的数据是在假设随机变量为β分布或者均匀分布的情况下构造的。两种假设分布的敏感性结果有很大的不同。输入数据变化的结果导致参数的灵敏度也发生了变化。然而，在博弈理论模型能够完全开发并用于未来的实物保护系统分析之前，需要对输入参数进行稳健的数据构建。
（2）本研究还试图确定不同内部威胁类型的相对重要性。分析表明，无论何种类型的内部知情人基本上都增加了预期袭击后果。且结果的大小取决于权威和内部知情人的授权访问水平。这一分析结果可以帮助乏燃料后处理厂在进行实物保护系统设计时确定安保改进的优先次序。本研究的分析框架所提出的方法，可作为核安保相关政策或决策过程的参考。例如，对于一个非常重要的潜在内部知情人，如核安保人员，必须仔细检查安保授权的审查过程。此外，在加强培训手册的同时，可能会建议对重要的潜在内部知情人进行深度防护。
参考文献（略）