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攻击图的两种形式化分析
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073, [2]第二军医大学网络信息中心,上海200433, [3]解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.90604006 (国家自然科学基金); the National High-Teeh Research and Development Plan of China under Grant No,2008AA01A325 (国家高技术研究发展计划(863)); the National Basic Research Program of China under Grant No.2009CB320503 (国家重点基础研究发展计划(973))
中文摘要:

攻击图是一种基于模型的网络脆弱性分析技术,可以自动分析目标网络内脆弱性之间的关系和由此产生的潜在威胁.攻击图主要有状态攻击图和属性攻击图两类.前者由于存在状态爆炸问题不适应于大规模网络,目前主要的研究大多是基于后者.基于属性攻击图研究了含圈攻击路径问题和最优弥补集问题.针对含圈攻击路径问题,定义了反映真实攻击想定的”.有效攻击路径,提出了一种计算关键属性集所有".有效攻击路径的迭代算法;针对最优弥补集问题,在定义了所有的风险源为属性攻击图的初始属性的基础上,将该问题转化为带权重的集合覆盖问题,从而归结为NP完全性问题,提出了可应用于大规模攻击图的具有多项式时间复杂度的近似算法.

英文摘要:

An attack graph is a model-based vulnerability analysis technology, which can automatically analyze the interrelation among vulnerabitities in the network and the potential threats resulting from the vulnerabilities. Since the state-based attack graphs can not be applied to the real large networks for the combinatorial explosion in the number of attack paths, the study is now shifted to attribute-based. Based on attribute-based attack graphs, this paper discusses the loop attack paths and the optimization security measures. For the former, an iterative algorithm is presented to find all the non-loop attack paths to the key attributes with their depth less than the given number n. For the latter, it is proved to be an NP-complete problem, and the greedy algorithm is proposed to solve the problem with polynomial time complexity.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609