贝叶斯攻击图在入侵意图分析中的应用:网络风险动态评估

2 下载量 198 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 890KB PDF 举报
"该文提出了一种基于贝叶斯攻击图的网络入侵意图分析模型,旨在解决现有网络风险评估模型忽视攻击代价和入侵意图对网络安全影响的问题。通过结合漏洞价值、攻击成本和攻击收益计算原子攻击概率,利用贝叶斯信念网络量化攻击图构建静态风险评估模型,并引入入侵意图动态更新机制,实现网络风险的动态评估,为实施动态防御策略提供依据。实验结果证明了该模型在评估网络整体安全性和预测攻击路径方面的有效性和可行性。" 本文主要探讨了网络入侵意图分析的新方法,其核心是基于贝叶斯攻击图的模型。贝叶斯信念网络(BBN)是一种概率图模型,用于表示和推理不确定性的复杂系统,它在网络安全领域被用来模拟和预测攻击者的行动。在本文中,BBN被用来量化攻击图,攻击图是一种描绘网络中潜在攻击路径和相互关系的图形工具。 作者指出,传统网络风险评估模型往往忽视了攻击者的成本投入和他们的具体入侵意图,而这两个因素对于理解网络风险至关重要。因此,他们提出结合漏洞价值、攻击成本和预期攻击收益来计算原子攻击的概率,这使得模型能更真实地反映攻击者可能采取的行为。 静态风险评估模型的建立是通过对攻击图中的节点和边赋予这些计算出的原子攻击概率,从而形成一个概率模型,该模型可以评估网络在当前状态下的风险等级。然而,网络环境是动态变化的,因此模型还需要能够适应这些变化。论文中引入的入侵意图动态更新模型允许根据新的威胁情报或网络状态实时调整风险评估,确保了评估的时效性。 实验结果证明了这个基于贝叶斯攻击图的模型不仅可以有效地评估整个网络的安全状况,还能预测可能的攻击路径,这对于预防和应对网络入侵有着重要的实战意义。这种动态风险评估模型为网络安全防御提供了更为精细的策略制定依据,有助于提升网络防御的效率和效果。 该研究为网络风险评估带来了新的视角,强调了攻击者动机和成本在风险评估中的作用,并通过引入动态更新机制,提高了评估的准确性,对于提升网络安全防护能力具有积极的理论和实践价值。