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基于T_NAG模型的攻击路径预测方法研究

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为了更好地刻画攻击者的攻击轨迹,设计出一种基于T_NAG(time attribute network attack graph)模型的路径预测方法.首先,提出新的攻击图模型T_NAG,根据实时行为轨迹对攻击者能力加以区分;其次,依据攻击者具有不同能力的特性,提出攻击意向的概念,统筹考虑操作风险与攻击收益,将时间衰减参数引入到攻击意向计算中,并设计出一种基于攻击者能力的漏洞利用率量化方法;最后,将攻击意向与漏洞利用率进一步融入到对路径可达概率的考量中,给出预测攻击路径的IntenAbi-PathPre算法.实验结果表明,该方法可以有效去除攻击图中的冗余,并且使攻击路径预测的准确性得到明显提高.
Research on attack path prediction method based on T_NAG model

翟海霞、卢月萌、王辉、敖山

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河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作454003

攻击图 路径预测 攻击者意向 路径可达性

国家自然科学基金资助项目全国教育科学规划教育部重点课题资助项目河南省软科学研究计划资助项目河南省科技攻关(社会发展领域)资助项目

61300216DFA170292182400410147182102310946

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0701

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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