基于攻击图的网络攻击目标识别方法及系统

摘要

本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于攻击图的网络攻击目标识别方法及系统，该方法包含：对网络中攻击者的状态迁移过程进行建模，获取网络攻击图模型和所有可能的攻击路径，生成网络攻击图；将网络攻击图映射到吸收马尔可夫链，构造吸收马尔可夫链的状态转移概率矩阵；结合状态转移概率矩阵，获取攻击者攻击意图的期望成功概率矩阵；通过期望成功概率矩阵，找出最大概率值对应的状态节点，完成攻击目标识别。本发明更客观、准确地评估攻击者实现不同意图的平均概率值，解决了传统方法在评估攻击发生的可能性时受限于理想的累积概率问题，计算复杂度低，操作简单方便，为辅助安全管理员决策及提高网络安全性能提供更可靠的指导。