针对当前攻击图模型中很少考虑攻击事件对所有属性节点置信度的动态影响,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs,DRABAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击...针对当前攻击图模型中很少考虑攻击事件对所有属性节点置信度的动态影响,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs,DRABAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中,采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,该模型可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。展开更多
为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Graph,MREMBAG)。首先提出网络风险评估模型,设计了主从Agent的...为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Graph,MREMBAG)。首先提出网络风险评估模型,设计了主从Agent的功能架构和关联关系分析流程。利用全局攻击图生成算法,以动态数据信息作为输入,通过主从Agent协同分析并构建攻击路径。基于对目标网络的攻击路径、组件、主机、网络的风险指数、漏洞及关联风险指数的计算,获取目标网络的安全风险指标。仿真实验结果验证了该评估方法的可行性和有效性。展开更多
提出一种基于攻击图的多智能代理(Agent)的网络安全风险评估模型.首先,提出了基于多Agent的风险评估架构并给出了主Agent和子Agent的主要模块的功能设计,以网络中主机上的组件为基本节点,采用多Agent协同工作的方式构建攻击图.其次,定...提出一种基于攻击图的多智能代理(Agent)的网络安全风险评估模型.首先,提出了基于多Agent的风险评估架构并给出了主Agent和子Agent的主要模块的功能设计,以网络中主机上的组件为基本节点,采用多Agent协同工作的方式构建攻击图.其次,定义五种风险指数并给出网络安全风险指数的计算方法.最后,基于Java的Agent开发框架(Java Agent Development Framework,JADE)实现了该评估模型,通过对仿真网络的风险评估验证了此模型的可行性和有效性.展开更多
文摘针对当前攻击图模型中很少考虑攻击事件对所有属性节点置信度的动态影响,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs,DRABAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中,采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,该模型可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。
文摘为了自主保障计算机网络的安全并对网络安全风险进行自动化评估,提出一种基于攻击图的多Agent网络安全风险评估模型(Multi-agents Risk Evaluation Model Based on Attack Graph,MREMBAG)。首先提出网络风险评估模型,设计了主从Agent的功能架构和关联关系分析流程。利用全局攻击图生成算法,以动态数据信息作为输入,通过主从Agent协同分析并构建攻击路径。基于对目标网络的攻击路径、组件、主机、网络的风险指数、漏洞及关联风险指数的计算,获取目标网络的安全风险指标。仿真实验结果验证了该评估方法的可行性和有效性。
文摘提出一种基于攻击图的多智能代理(Agent)的网络安全风险评估模型.首先,提出了基于多Agent的风险评估架构并给出了主Agent和子Agent的主要模块的功能设计,以网络中主机上的组件为基本节点,采用多Agent协同工作的方式构建攻击图.其次,定义五种风险指数并给出网络安全风险指数的计算方法.最后,基于Java的Agent开发框架(Java Agent Development Framework,JADE)实现了该评估模型,通过对仿真网络的风险评估验证了此模型的可行性和有效性.
