基于粗糙集的漏洞属性约简及严重性评估

发布时间：2019-07-18 09:16

【摘要】：计算机漏洞是危害网络安全的重大隐患,可以利用系统配置不当、系统设计缺陷或是软件的bug等对系统攻击.由于产生漏洞有多种因素,使得与漏洞相关的属性有很多,难以客观筛选强关联属性.而且在不依赖专家经验或是先验知识的基础上,确定属性权重的客观标准也是一个困难的问题.提出一种新的漏洞评估方法 RAR,首先采用粗糙集理论中改进的可辨识矩阵算法,得到约简的漏洞强关联属性集;进而利用属性综合评价系统理论评估漏洞的严重性;最终获得二元组表示漏洞的定性评估值和定量评估值.实验结果体现该方法避免了主观选择漏洞强关联属性集和依赖专家先验知识,在漏洞属性约简和属性权重的计算上获得了满意的效果,对漏洞的定性分析和定量分析是准确有效的.
[Abstract]:Computer vulnerability is a major hidden danger to network security, which can be used to attack the system by improper configuration of the system, system design defects or bug of the software. Because there are many factors related to vulnerabilities, there are many attributes related to vulnerabilities, so it is difficult to objectively filter strong associated attributes. Moreover, on the basis of independent expert experience or prior knowledge, it is also a difficult problem to determine the objective criteria of attribute weight. In this paper, a new vulnerability evaluation method, RAR, is proposed. Firstly, the improved identifiable matrix algorithm in rough set theory is used to obtain the reduced vulnerability strong associated attribute set, and then the attribute comprehensive evaluation system theory is used to evaluate the severity of the vulnerability. Finally, the qualitative and quantitative evaluation values of binary representation vulnerabilities are obtained. The experimental results show that the method avoids the subjective selection of vulnerability strong association attribute set and relies on expert prior knowledge, and obtains satisfactory results in the calculation of vulnerability attribute reduction and attribute weight, and is accurate and effective for qualitative analysis and quantitative analysis of vulnerability.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373176) 国家科技支撑计划基金项目(2013BAK01B02) 陕西省重大科技创新项目(2012ZKC05-2) 西安市技术转移促进工程(高校类)基金项目(CXY1440-8) 西北大学科学研究基金项目(12NW07)~~
【分类号】：TP393.08;TP18

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本文编号：2515785