基于T_NAG模型的攻击路径预测方法研究

Research on attack path prediction method based on T_NAG model
翟海霞
卢月萌
王辉
敖山
河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454003

摘要

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。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61300216)
全国教育科学规划教育部重点课题资助项目(DFA170292)
河南省软科学研究计划资助项目(182400410147)
河南省科技攻关(社会发展领域)资助项目(182102310946)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0701
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 886-892
文章编号: 1001-3695(2021)03-048-0886-07

发布历史

[2021-03-05] 印刷出版

引用本文

翟海霞, 卢月萌, 王辉, 等. 基于T_NAG模型的攻击路径预测方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 886-892. (Zhai Haixia, Lu Yuemeng, Wang Hui, et al. Research on attack path prediction method based on T_NAG model [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 886-892. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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