动态可利用性下网络入侵路径的贝叶斯网络分析

本文档探讨的是"基于漏洞动态可利用性的网络入侵路径分析方法"这一主题，它关注的是在网络环境中，恶意攻击者如何利用系统漏洞逐步实施入侵，以达到目标节点获取敏感信息的过程。网络入侵路径分析是一个关键的网络安全保护手段，它试图从攻击者的视角理解漏洞间的关联，识别关键威胁节点，预测潜在的入侵路径，从而为防御策略提供决策支持。 现有的入侵路径分析模型多样，涵盖了攻击树、攻击图、贝叶斯网络、Markov链以及这些模型的组合。其中，贝叶斯网络因其动态建模和概率计算能力常被用于此类分析。例如，LIU的研究首次将贝叶斯网络应用于攻击图，通过最大概率解释算法寻找潜在攻击路径；POOLSAPPASIT提出了一种动态风险管理框架，关注网络脆弱点的动态变化；方研等人则结合攻击证据和CVSS，对网络安全进行量化评估。 然而，这些基于贝叶斯网络的方法往往受限于静态漏洞可利用性评估，无法捕捉漏洞随时间变化的动态特性。为解决这个问题，王硕等人提出了基于因果知识网络的攻击路径预测方法，强调攻击能力对攻击路径选择的影响。另外，YUSUF和ABRAHAM等人分别利用时间分层攻击表示模型和吸收Markov链来处理动态网络环境下的安全评估，他们关注了网络结构变化对安全度量的影响，如最短路径、平均路径长度等。 胡浩等人对这些方法进行了改进，考虑了漏洞利用失败的情况，但他们的工作仍有局限性，如在某些情况下未充分处理初始节点漏洞利用失败的可能性。因此，该文档的核心内容围绕着如何通过动态模型更好地理解和预测网络入侵路径，以及如何在考虑到漏洞的动态变化和攻击者的动态行为后，提升网络安全分析的准确性和全面性。这在当前高度复杂的网络环境中显得尤为重要，有助于网络安全专业人士制定更有效的防护策略。