现有攻击图生成和分析方法主要依赖漏洞评分信息,无法判断软硬件环境等外部因素对漏洞评分的影响并进行修正,导致生成的攻击图难以精确反映节点和路径的真实风险程度。知识图谱中信息抽取和知识推理等工具是对多源途径获取的漏洞相关信息进行融合的有效手段,可以更准确地反映网络中节点和路径的风险程度。首先,设计了基于原子攻击本体的知识图谱,以对攻击图的输入和显示信息进行扩展;然后,提出了基于知识图谱的扩展攻击图生成框架,并在此基础上给出了攻击图生成算法以及攻击成功率、攻击收益的计算方法,从而实现了对漏洞更全面和精确的评分;最后,通过实验验证了所提方法的有效性。
类型: 期刊论文
作者: 叶子维,郭渊博,李涛,琚安康
关键词: 攻击图,知识图谱,攻击成功率,攻击收益,风险评估
来源: 计算机科学 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 互联网技术
单位: 信息工程大学三院
分类号: TP393.08
页码: 165-173
总页数: 9
文件大小: 1072K
下载量: 628
本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/8b91e02fcb907f2b61d8daf8.html