[发明专利]基于网络攻击预测网络空间安全性的方法及装置在审
申请号: | 201811653758.X | 申请日: | 2018-12-29 |
公开(公告)号: | CN110874470A | 公开(公告)日: | 2020-03-10 |
发明(设计)人: | 吴宇生;王小丰;肖新光 | 申请(专利权)人: | 北京安天网络安全技术有限公司 |
主分类号: | G06F21/55 | 分类号: | G06F21/55;G06F21/56;G06F21/57;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人: | 祁献民 |
地址: | 100195 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 网络 攻击 预测 空间 安全性 方法 装置 | ||
1.一种基于网络攻击预测网络空间安全性的方法,其特征在于,包括:
根据网络拓扑结构及网络资产信息,建立动态贝叶斯网络;
根据动态贝叶斯网络,生成网络攻击图;在所述网络攻击图的边线上标注有网络资产的漏洞利用得分;
根据所述漏洞利用得分,计算每条边线的吸收马尔可夫链转移概率;
根据所述网络攻击图及所述吸收马尔可夫链转移概率,生成吸收马尔可夫链攻击图;
根据所述吸收马尔可夫链转移概率,计算吸收马尔可夫链攻击图中每条攻击路径的攻击成功率;
根据每条攻击路径的攻击成功率,确定所述网络空间的安全性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述漏洞利用得分,计算每条边线的吸收马尔可夫链转移概率,包括:
根据所述漏洞利用得分,利用可变长度马尔可夫模型,计算每条边线的吸收马尔可夫链转移概率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述吸收马尔可夫链转移概率,计算吸收马尔可夫链攻击图中每条攻击路径的攻击成功率,包括:
根据每条攻击路径中每条边线的吸收马尔可夫链转移概率,利用混合概率公式,计算吸收马尔可夫链攻击图中每条攻击路径的攻击成功率。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每条攻击路径的攻击成功率,确定所述网络空间的安全性,包括:
将每条攻击路径的攻击成功率进行排序;
将攻击成功率最高的攻击路径,作为危险攻击路径。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每条攻击路径的攻击成功率,确定所述网络空间的安全性,包括:
将每条攻击路径的攻击成功率进行排序;
在排序在前的预定数目的攻击路径中,统计各中间状态节点出现的次数或概率,对出现次数或概率最多的中间状态节点所对应的网络资产中的漏洞产生告警。
6.一种基于网络攻击预测网络空间安全性的装置,其特征在于,包括:
贝叶斯网络构建模块,用于根据网络拓扑结构及网络资产信息,建立动态贝叶斯网络;
第一攻击图生成模块,用于根据所述动态贝叶斯网络,生成网络攻击图;在所述网络攻击图的边线上标注有网络资产的漏洞利用得分;
转移概率计算模块,用于根据所述漏洞利用得分,计算每条边线的吸收马尔可夫链转移概率;
第二攻击图生成模块,用于根据所述网络攻击图及所述吸收马尔可夫链转移概率,生成吸收马尔可夫链攻击图;
攻击成功率计算模块,用于根据所述吸收马尔可夫链转移概率,计算吸收马尔可夫链攻击图中每条攻击路径的攻击成功率;
安全性确定模块,用于根据每条攻击路径的攻击成功率,确定所述网络空间的安全性。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述转移概率计算模块,具体用于:
根据所述漏洞利用得分,利用可变长度马尔可夫模型,计算每条边线的吸收马尔可夫链转移概率。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述攻击成功率计算模块,具体用于:
根据每条攻击路径中每条边线的吸收马尔可夫链转移概率,利用混合概率公式,计算吸收马尔可夫链攻击图中每条攻击路径的攻击成功率。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述安全性确定模块,包括:
排序子模块,用于将每条攻击路径的攻击成功率进行排序;
危险路径确定子模块,用于将攻击成功率最高的攻击路径,作为危险攻击路径。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述安全性确定模块,包括:
排序子模块,用于将每条攻击路径的攻击成功率进行排序;
告警模块,用于在排序在前的预定数目的攻击路径中,统计各中间状态节点出现的次数或概率,对出现次数或概率最多的中间状态节点所对应的网络资产中的漏洞产生告警。
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