基于关联攻击图的入侵预测算法

摘要：

针对攻击图模型无法准确反映攻击证据对入侵意图预测影响的难题,提出一种基于改进型攻击图的入侵预测算法.引入资源节点、攻击证据、单步攻击等参数,定义关联攻击图.为了计算单步攻击的发生概率,利用贝叶斯推理,设计关联关系量化算法,给出各节点可达概率的推算公式,动态预测网络中潜在的入侵意图.实验结果表明,与基于传统攻击图的入侵预测算法相比,该算法能有效消除攻击证据与单步攻击间的冗余关系,提高攻击证据节点置信度的准确性.

关键词：关联攻击图、关联关系、贝叶斯推理、可达概率、入侵预测

所属期刊栏目：44

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61300216

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：131-138