基于贝叶斯推理的攻击路径预测研究
[Abstract]:Aiming at the problem of node confidence miscalculation caused by path redundancy in attack path prediction, the concept of attack feasibility is proposed, and the likelihood weighting method based on Bayesian reasoning is improved. Based on the cost-benefit analysis of the sub-attack path, an attack path generation algorithm based on the feasibility of attack is proposed to eliminate path redundancy as much as possible, and the likelihood weighting method is improved to support the above algorithm. The error calculation of the confidence degree of the node can be avoided effectively. Experimental results show that this method can effectively eliminate path redundancy, improve the accuracy of node confidence, and improve the effective prediction of attack path.
【作者单位】: 河南理工大学计算机科学与技术学院;吉林大学电子科学与工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51174263) 国家教育部博士点基金资助项目(20124116120004) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A510325)
【分类号】:TP393.08
【共引文献】
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,本文编号:2189384
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