贝叶斯网络驱动的组合攻击树评估策略：一种量化方法

贝叶斯网络在组合攻击树分析中的定量评估方法是一项关键的IT安全研究，针对日益复杂的关键基础设施保护需求。随着网络攻击的多样性和智能化，传统的风险评估方法面临着挑战，特别是在量化攻击效果和理解攻击路径的关联性方面。攻击树作为一种广泛应用于安全分析的工具，其基本原理是通过树状结构描绘潜在的攻击步骤，然而，原始的攻击树模型可能存在表达力不足的问题。 本文旨在解决这一问题，提出了一种创新的转换方法，即将攻击树结构转换为贝叶斯网络，这是一种概率图模型，特别适合处理不确定性和依赖性。贝叶斯网络通过节点代表事件，边表示条件概率，使得在复杂的攻击情景中，能够更精确地估计各个阶段被攻破的概率，并计算整个攻击序列的组合风险。 该转换方法的优点在于其灵活性，能够适应各种攻击树的扩展，无论是针对复杂系统的新威胁还是已有的威胁组合。这种方法允许安全专业人员对一组攻击树进行定量分析，从而得到更为全面和准确的风险评估结果。通过这种方式，风险管理人员可以根据贝叶斯网络的输出制定针对性的安全策略和应急响应计划。 此外，该研究还强调了模型的实用性和可操作性，因为论文作者们提供了具体的转换步骤和实例，读者可以在《理论计算机科学电子笔记》(Volume 310, Issue 1, 2015) 的91-111页找到详细内容，并可以通过Elsevier网站<www.elsevier.com/locate/entcs>获取全文。文章的关键词包括攻击树、定量风险评估、贝叶斯网络以及模型转换，这些关键词突出了论文的核心研究内容和领域定位。 这项工作对于提升网络安全领域的风险管理实践具有重要意义，通过结合攻击树的直观性和贝叶斯网络的统计力量，为保护关键基础设施提供了一种有力的定量评估工具。