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基于概率属性网络攻击图的攻击路径预测方法
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2021-03-24
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为准确预测网络攻击路径信息，提出一种基于概率属性网络攻击图（ PANAG）的攻击路径预测方法。利用通用漏洞评分系统对弱点属性进行分析，设计节点弱点聚类算法以减少弱点数目，同时提出概率属性网络攻击图生成算法 Generatnag，从而避免攻击图生成后可能存在的状态爆炸问题。综合分析影响网络攻击可行性的多方面因素，引入攻击价值的概念，提岀一种基于攻击价值的路径生成算法 Buildnap，以消除冗余路径。在此基础上通过 PANAC模型定量分析基于入侵意图的不同入侵路径的可能性，预测攻击者最可能采取的攻击路径。实验结果表明，该方法的准确率与执行效率均较高。
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