基于贝叶斯攻击图的网络入侵意图分析模型

发布时间：2022-02-22 21:37

　　针对目前网络风险评估模型中忽略攻击代价和入侵意图对网络安全产生影响的问题,为了准确评估目标网络风险,提出一种基于贝叶斯攻击图的网络入侵意图分析方法。利用由漏洞价值、攻击成本和攻击收益计算出的原子攻击概率,结合贝叶斯信念网络量化攻击图,建立静态风险评估模型,并利用入侵意图动态更新模型,实现对网络风险的动态评估,为攻击面动态防御措施提供了依据。实验表明,所提模型不但可以有效地评估网络整体的安全性,而且在预测攻击路径方面也具有可行性。 

【文章来源】：通信学报. 2020,41(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于马尔可夫的有限自动机入侵容忍系统模型[J]. 罗智勇,杨旭,孙广路,谢志强,刘嘉辉.  通信学报. 2019(10)
[2]网络系统安全度量综述[J]. 吴晨思,谢卫强,姬逸潇,杨粟,贾紫艺,赵松,张玉清.  通信学报. 2019(06)
[3]网络安全态势感知分析框架与实现方法比较[J]. 李艳,王纯子,黄光球,赵旭,张斌,李盈超.  电子学报. 2019(04)
[4]基于权限提升矩阵的攻击图生成方法[J]. 秦虎,王建利,彭逍遥.  北京理工大学学报. 2019(01)
[5]基于因果知识网络的攻击场景构建方法[J]. 王硕,汤光明,王建华,孙怡峰,寇广.  计算机研究与发展. 2018(12)
[6]基于贝叶斯攻击图的网络攻击面风险评估方法[J]. 周余阳,程光,郭春生.  网络与信息安全学报. 2018(06)
[7]基于吸收Markov链的网络入侵路径预测方法[J]. 胡浩,刘玉岭,张红旗,杨英杰,叶润国.  计算机研究与发展. 2018(04)
[8]攻击图技术应用研究综述[J]. 叶子维,郭渊博,王宸东,琚安康.  通信学报. 2017(11)
[9]基于关联攻击图的入侵预测算法[J]. 王辉,鹿士凯,王银城.  计算机工程. 2018(07)
[10]基于变点检测的网络移动目标防御效能评估方法[J]. 雷程,马多贺,张红旗,杨英杰,王淼.  通信学报. 2017(01)

硕士论文
[1]基于贝叶斯攻击图的网络安全风险评估方法研究[D]. 王帆.西北大学 2018



本文编号：3640244