攻击和防御是网络安全的两个密切相关的侧面,不深入研究攻击理论和技术就不能有效地保护网络信息系统的安全。网络攻击研究的一个关键问题是对攻击的认识和描述。攻击模型能对整个攻击过程进行结构化和形象化的描述,有助于分析和利用已知的攻击行为,进一步提高攻击检测和安全预警的效率。 本文首先以模糊petri网理论为基础,定义了一种新型的网络攻击模型Fuzzy Attack Net(FAN),进而提出了FAN的生成算法,并通过实验验证了算法的正确性。其次,本文首次在网络采用FAN来表示利用系统漏洞进行特权提升的攻击,并在FAN中对攻击进行了模糊分析研究,通过建立攻击的FAN模型,利用FAN理论与分析方法对利用系统漏洞进行非法的特权提升进行了定性定量的分析。该模型能准确反映各个步骤之间的关系,可重用性强,可以利用攻击成功率对攻击目标的成败进行估算,还能利用FAN推理算法对各系统漏洞进行危险评估,用模糊数来表示攻击成功的概率,减小了获取攻击成功率精确值的难度,在一定程度上修正了成功率统计数据的误差。随后本文在FAN基础上,利用多值逻辑和双枝模糊集合理论将FAN扩展,定义了基于多值逻辑的Multi-valued Fuzzy Attack Net(MVFAN)和基于双枝模糊集理论的Both-Branch Fuzzy Attack Net(BBFAN),为描述网络攻击行为增添了一种新的有效方法。 本文独创性地将对攻击实施起正反两方面作用的因素一起考虑,并将其在扩展的BBFAN中进行分析,使对网络攻击的描述更贴近实际。最后,对本文研究进行了全面总结,指出了存在的不足,展望了未来进一步的研究方向。