Using Bayesian Inference for Computing Attack Graph Node Beliefs
贝叶斯推理在攻击图节点置信度计算中的应用

网络攻击图是根据观测到的攻击证据推测网络安全状态的理想模板.现有的攻击图节点置信度计算方法或在模型通用性、计算复杂度方面存在一定不足,或又过多依靠经验公式进行推理而缺乏严密的数学理论支撑.为此,提出一种基于贝叶斯推理的攻击图节点置信度计算方法.方法对似然加权法进行了改进,以支持攻击证据之间的时间偏序关系.实验结果表明,该方法能够有效提高节点置信度的计算准确性,且具有线性计算复杂度,适合于处理大规模攻击图节点置信度的实时计算问题.