【摘 要】
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为降低网络安全风险,更好地实现网络攻击路径的优化,在现有网络攻击图的基础上构建SQAG模型对网络攻击进行建模。该模型将攻击过程离散化,每一时刻的攻击图包含攻击者在当前
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300216)
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为降低网络安全风险,更好地实现网络攻击路径的优化,在现有网络攻击图的基础上构建SQAG模型对网络攻击进行建模。该模型将攻击过程离散化,每一时刻的攻击图包含攻击者在当前时刻已经占据的节点。同时利用攻击熵优化算法对子攻击路径进行成本收益分析,从而消除冗余路径。通过对攻击过程进行合理的推演,将精确推理的联结树算法应用到时序网络攻击图中,实时得到任意时刻攻击图的节点置信度。实验结果表明,在防火墙收紧访问尺度情况下,该模型网络攻击节点置信度随时间延长而降低,利用攻击熵优化算法消除冗余路径,可得到更准确的节点置信度。
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