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面向复杂网络的威胁度量及聚合方法
  • ISSN号:1000-0054
  • 期刊名称:《清华大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中国信息安全测评中心,北京100085
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61472448)
中文摘要:

在复杂网络中,威胁模型结构庞大、行为复杂,不利于建模后的威胁分析。该文从实现的角度出发,针对一类利用C程序实现的威胁对象及威胁,在已有的威胁建模理论的基础上,基于代数系统理论提出威胁对象及威胁的代数化刻画框架。基于该框架,采用代数簇理论建立威胁行为相似度度量函数,通过矩阵理论及非线性约束求解理论进行函数求解,从而实现相似行为的代数化判定。最后,针对判定后的相似行为,基于并发系统等价关系构建威胁行为聚合规则,实现威胁模型优化,减少威胁分析复杂度优化。

英文摘要:

The huge structures and the complex behavior of threat models in complex networks are given too much computing effort for threat analyse. This paper presents an algebraic framework for threat modeling using algebraic theory to describe the object and its threats which are all implemented in a C program. An algebraic function measures the similarities among different threats and then expands the analysis using matrixes or nonlinear constraint theory. Finally, an equivalence relation for the concurrent theoretical is used to established a threat polymerization rule for similar threats to optimize the threat model and reduce the threat analysis complexity.

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期刊信息
  • 《清华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:清华大学
  • 主编:梁恩忠
  • 地址:北京市海淀区清华大学学研大厦B座908
  • 邮编:100084
  • 邮箱:xuebaost@tsinghua.edn.cn
  • 电话:010-62788108 62792976
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0054
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2223/N
  • 邮发代号:2-90
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,国家“双高”期刊,1992年以来,历次国家级和省部级一等奖,第一、二届全国优秀科技期刊一等奖,教育部优秀期...,第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),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,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,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:43470