[发明专利]一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法有效
申请号: | 202011629019.4 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112804208B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 胡昌振;王可惟;单纯;郭守坤;宮英慧 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 刘西云;李微微 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法,首先从攻击者的角度出发,结合攻击图和隐马尔可夫模型,提出网络攻击路径的量化指标,如攻击成本、攻击收益和攻击利润来体现不同意图的攻击者对于最佳攻击路径选取的不同;其次,基于量化指标对攻击图中的攻击路径进行量化和分析,更加有效地描述网络攻防场景;最后,通过将每一条攻击路径上所有漏洞的攻击成本、攻击收益及攻击利润分别相加,得到整条攻击路径的攻击总成本、攻击总获利以及攻击总利润,通过比较各个攻击路径的指标值,从而更加准确地找到攻击者可能攻击的风险较大的一条或多条攻击路径,帮助网络管理员更全面地了解网络安全状况,更高效地保证网络系统安全性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 攻击者 特性 指标 网络 攻击 路径 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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