基于贝叶斯攻击图的网络入侵意图识别方法

• 作者: 刘玉岭 吴建英 王洋 胡浩 黄金垒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 意图识别 贝叶斯攻击图 漏洞利用 报警置信度 报警关联强度
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 73-79
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.8
• 字数: 7141字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0081

摘要

现有入侵意图识别方法对报警证据的有效性缺乏考虑,影响了入侵意图识别的准确性.为此提出基于贝叶斯攻击图的入侵意图识别方法.首先建立贝叶斯攻击图模型,然后通过定义报警的置信度及报警间的关联强度,去除低置信水平的孤立报警;根据提取到的有效报警证据进行贝叶斯后验推理,动态更新攻击图中各状态节点遭受攻击的概率,识别网络中已发生和潜在的攻击行为.实验结果表明,该方法能有效提取报警证据,提高网络入侵预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉岭	中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室	16	132	6.0	11.0
5	胡浩		15	28	4.0	4.0
6	王洋		5	17	1.0	4.0
7	黄金垒		2	2	1.0	1.0