基于贝叶斯攻击图的网络入侵意图识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第22期北京时间：

作者：王洋，吴建英，黄金垒，胡浩，刘玉岭

单位：1.信息工程大学 三院，郑州 450001；2.北京市公安局 网络安全保卫总队，北京 100010；3.中国科学院 软件研究所 可信计算与信息保障实验室，北京 100190；4.中国科学院大学 网络空间安全学院，北京 101408

摘要：现有入侵意图识别方法对报警证据的有效性缺乏考虑，影响了入侵意图识别的准确性。为此提出基于贝叶斯攻击图的入侵意图识别方法。首先建立贝叶斯攻击图模型，然后通过定义报警的置信度及报警间的关联强度，去除低置信水平的孤立报警；根据提取到的有效报警证据进行贝叶斯后验推理，动态更新攻击图中各状态节点遭受攻击的概率，识别网络中已发生和潜在的攻击行为。实验结果表明，该方法能有效提取报警证据，提高网络入侵预测的准确性。

关键词：意图识别,贝叶斯攻击图,漏洞利用,报警置信度,报警关联强度