10.19678/j.issn.1000-3428.0055651
基于PANAG模型的攻击路径预测研究
为准确预测网络攻击路径信息,提出一种基于概率属性网络攻击图(PANAG)的攻击路径预测方法.利用通用漏洞评分系统对弱点属性进行分析,设计节点弱点聚类算法以减少弱点数目,同时提出概率属性网络攻击图生成算法GeneratNAG,从而避免攻击图生成后可能存在的状态爆炸问题.综合分析影响网络攻击可行性的多方面因素,引入攻击价值的概念,提出一种基于攻击价值的路径生成算法BuildNAP,以消除冗余路径.在此基础上,通过PANAG模型定量分析基于入侵意图的不同入侵路径的可能性,预测攻击者最可能采取的攻击路径.实验结果表明,该方法的准确率与执行效率均较高.
状态变迁、节点弱点聚类、攻击价值、攻击可行性、入侵意图
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61300216
2020-10-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
154-162