版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著全球信息化的發(fā)展,日益猖獗的信息安全事件引發(fā)了人們對(duì)于信息安全問(wèn)題的廣泛關(guān)注。然而現(xiàn)有的以傳統(tǒng)防御技術(shù)為基礎(chǔ)的信息安全技術(shù)卻難以有效應(yīng)對(duì)。因此,信息安全領(lǐng)域的專家們開(kāi)始關(guān)注基于主動(dòng)防御思想的信息安全技術(shù)的研究。
目前,信息安全防御技術(shù)的研究主要集中在與安全態(tài)勢(shì)評(píng)估和安全威脅預(yù)測(cè)有關(guān)的信息安全的主動(dòng)防御。本文從技術(shù)角度出發(fā),基于貝葉斯模型對(duì)信息安全領(lǐng)域中的安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法、攻擊路徑預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:
2、 1)提出了一種兼顧評(píng)估系統(tǒng)整體安全性以及脆弱點(diǎn)嚴(yán)重程度的評(píng)估方法,可以有效評(píng)估系統(tǒng)整體安全性以及脆弱點(diǎn)嚴(yán)重程度。
首先,通過(guò)分析原子攻擊和攻擊證據(jù)的關(guān)聯(lián)性,提出一種因果關(guān)系檢測(cè)算法CRDA,以確定二者因果關(guān)系;其次,依據(jù)攻擊模型的系統(tǒng)架構(gòu),給出貝葉斯攻擊圖BAG定義,并給出了BAG的生成算法BAGA,以及時(shí)有效地識(shí)別脆弱點(diǎn);在上述基礎(chǔ)上,本文最后給出了脆弱點(diǎn)威脅度定義和計(jì)算模型,并以攻擊者所獲脆弱點(diǎn)權(quán)限為基準(zhǔn),將威脅度劃分
3、3個(gè)層次,以有效評(píng)估脆弱點(diǎn)嚴(yán)重程度和目標(biāo)系統(tǒng)整體安全性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法兼顧評(píng)估系統(tǒng)整體安全性以及脆弱點(diǎn)嚴(yán)重程度是完全可行且有效的。
2)提出了一種基于貝葉斯推理的節(jié)點(diǎn)置信度計(jì)算方法,可以有效地預(yù)測(cè)攻擊路徑。
首先定義了九元組NAG模型,并通過(guò)分析攻擊路徑的成本和收益,提出了攻擊可行性模型,給出了攻擊路徑生成算法,以消除可能的路徑冗余;在上述基礎(chǔ)上改進(jìn)了似然加權(quán)算法,改進(jìn)的算法可以減少節(jié)點(diǎn)置信度的錯(cuò)誤計(jì)算,有效
4、地預(yù)測(cè)攻擊路徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述方法有效的消除了路徑冗余,減少了節(jié)點(diǎn)置信度的錯(cuò)誤計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了對(duì)攻擊路徑的有效預(yù)測(cè)。
3)提出了基于d-分隔定理的條件概率和節(jié)點(diǎn)置信度計(jì)算方法,有效地解決了條件概率的錯(cuò)誤計(jì)算及節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性導(dǎo)致的節(jié)點(diǎn)置信度錯(cuò)誤計(jì)算問(wèn)題。
首先,通過(guò)分析攻擊成本和攻擊行為發(fā)生的可能性之間的關(guān)系,提出了攻擊行為發(fā)生的條件概率計(jì)算方法,以解決條件概率的錯(cuò)誤計(jì)算問(wèn)題;其次,通過(guò)引入d-分隔定理,使存在關(guān)聯(lián)性的節(jié)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型研究.pdf
- 基于術(shù)語(yǔ)關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信息檢索模型擴(kuò)展研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的用戶模型研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息檢索研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的雙重信息集結(jié)決策模型研究.pdf
- 基于周期的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型.pdf
- 基于貝葉斯博弈的攻擊預(yù)測(cè)模型.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)故事模型.pdf
- 基于信息增益—貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能入侵檢測(cè)模型的研究.pdf
- 基于貝葉斯理論的投資組合模型研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)信任模型研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的本體映射模型的研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能檢索模型.pdf
- 基于貝葉斯因子的SV模型選擇.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)信息的貝葉斯分類算法研究.pdf
- 基于智能優(yōu)化的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的醫(yī)療質(zhì)量挖掘研究.pdf
- 混合模型的貝葉斯分析.pdf
- 基于貝葉斯模型的圖像顯著度檢測(cè).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論