基于PANAG模型的攻击路径预测研究
来源：计算机工程杂志2020年第9期北京时间：
作者：王辉, 赵雅, 张娟, 刘琨
单位：河南理工大学 计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454000
摘要：为准确预测网络攻击路径信息，提出一种基于概率属性网络攻击图（PANAG）的攻击路径预测方法。利用通用漏洞评分系统对弱点属性进行分析，设计节点弱点聚类算法以减少弱点数目，同时提出概率属性网络攻击图生成算法GeneratNAG，从而避免攻击图生成后可能存在的状态爆炸问题。综合分析影响网络攻击可行性的多方面因素，引入攻击价值的概念，提出一种基于攻击价值的路径生成算法BuildNAP，以消除冗余路径。在此基础上，通过PANAG模型定量分析基于入侵意图的不同入侵路径的可能性，预测攻击者最可能采取的攻击路径。实验结果表明，该方法的准确率与执行效率均较高。
关键词：状态变迁,节点弱点聚类,攻击价值,攻击可行性,入侵意图
基金资助：国家自然科学基金（61300216）。
