基于贝叶斯推理的PAS G计算模型

• 作者: 亢凯航 刘淑芬 王辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内部威胁 贝叶斯网络 网络攻击图 似然加权 信息融合
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ?安全技术?
• 页码范围: 158-164
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 7918字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.026

摘要

互联网中存在的内部威胁具有隐蔽性高、难以管理等特点。为此，建立一种针对内部威胁的贝叶斯网络攻击图（BNAG）模型。将攻击者在攻击过程中的行为作为研究对象，以行为在其动作期间的资源指向为基础，通过＜行为，资源＞二元组对模型内部进行分析，同时基于 B ANG 模型，量化分析其中的资源与行为、行为与资源间的关联度，进一步给出贝叶斯网络节点概率计算模型（PASG）。将似然加权法作为评估抽样方法，对内部威胁进行预测分析。实例分析结果表明，PASG模型对内部威胁能够起到有效的预测及防范作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	河南理工大学计算机科学与技术学院	102	644	10.0	22.0
2	刘淑芬	河南理工大学计算机科学与技术学院	96	764	14.0	21.0
6	亢凯航	河南理工大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0