预测性网络安全分析框架：用于安全量化的非齐次马尔可夫模型
密码学与安全
2015-01-09 v1
摘要
过去已提出众多安全度量指标用于保护计算机网络。然而，我们仍缺乏有效技术来准确度量企业的预测性安全风险，同时考虑随时间的动态属性相关的漏洞。本文提出一种随机安全框架，利用攻击图获取安全的定量度量。我们的模型是新颖的，因为现有攻击图分析研究未考虑与漏洞相关的时间方面，例如漏洞利用与补丁的可用性，这些会基于漏洞如何互联并被利用来破坏系统而影响整体网络安全。更好地理解漏洞与其生命周期事件之间的关系，可为安全从业者提供对其安全状态的更好理解。为更真实地表示网络安全状态如何随时间变化，我们开发了非齐次模型，其引入了时间依赖协变量，即漏洞年龄。每日转移概率矩阵使用Frei漏洞生命周期模型估计。我们还利用受信任的CVSS度量域来分析给定网络在一段时间内的总可利用性与影响度量的演化。
引用
@article{arxiv.1501.01901,
title = {Predictive Cyber-security Analytics Framework: A non-homogenous Markov model for Security Quantification},
author = {Subil Abraham and Suku Nair},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01901},
year = {2015}
}
备注
16 pages, 6 Figures in International Conference of Security, Privacy and Trust Management 2014