發(fā)布時(shí)間：2021-04-07 08:56

　　為全面、準(zhǔn)確地分析既定網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)并給出態(tài)勢(shì)等級(jí)評(píng)定,提出一種基于貝葉斯方法的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知混合模型。對(duì)既定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中收集到的態(tài)勢(shì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化預(yù)處理,利用不同的評(píng)價(jià)方法建立相應(yīng)的態(tài)勢(shì)指標(biāo)分級(jí)模型,并將分級(jí)模型底層的態(tài)勢(shì)影響指標(biāo)通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型逐層向上融合至態(tài)勢(shì)層,得到最終評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型滿足實(shí)際應(yīng)用要求,評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確、有效,能夠提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的穩(wěn)定性和可靠性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程. 2020,46(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型示意圖

圖2所示為一個(gè)比較基礎(chǔ)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。從中可以看出,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由有向無環(huán)圖G和條件概率表兩部分組成。在有向無環(huán)圖G中可以有N個(gè)屬性節(jié)點(diǎn)。對(duì)于具體的問題,每個(gè)屬性節(jié)點(diǎn)可以是所求問題中的隨機(jī)變量,而在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知中,屬性節(jié)點(diǎn)可以是那些能夠影響態(tài)勢(shì)因素的影響因子,例如網(wǎng)絡(luò)中存在的漏洞、外部的匿名攻擊以及一些IDS報(bào)警信息等。屬性節(jié)點(diǎn)之間的有向邊一般表示的是節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系,所以,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有時(shí)也被稱為“信念圖”。在有向邊(Vi,Vj)中,Vi作為Vj的父節(jié)點(diǎn)存在,Vi的所有父節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的集合可以用PB(Vi)來表示。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有條件獨(dú)立的要求,任何節(jié)點(diǎn)Vi與非Vi子孫節(jié)點(diǎn)集合A(Vi)中的所有節(jié)點(diǎn)條件獨(dú)立,即I(Vi,A(Vi)/PB(Vi)),可以表示為:

態(tài)勢(shì)指標(biāo)分級(jí)模型示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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