基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

发布时间：2017-08-24 00:36

  本文关键词：基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

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【摘要】：针对当前攻击图模型中很少考虑攻击事件对所有属性节点置信度的动态影响,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs,DRABAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中,采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,该模型可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;西北大学经济管理学院;
【关键词】： 风险评估 攻击图 贝叶斯网络 攻击行为
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373176) 国家科技支撑计划资助项目(2013BAK01B02) 陕西省自然基金资助项目(2015JQ7278)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 计算机网络系统面临复杂的攻击事件,从本质上来说,是由于计算机及网络系统在设计、开发、运行、维护、配置过程中存在漏洞,而外部的威胁利用这些存在漏洞或脆弱性发动攻击,从而导致安全事件的发生。为了应对日益突出的网络安全问题,除了设计尽可能安全的系统,尽可能地识别攻击

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本文编号：728224