随着互联网技术的飞速发展和网络规模不断扩河,与互联网相关的恶意攻击、非法入侵等安全事件越来越多。如何对网络脆弱性做出准确的评估,并对网络安全漏洞做出及时的发现及预防,就显得尤为重要。目前,针对网络脆弱性评估的研究己经成为网络安全领域的研究热点之一。在对现有网络脆弱性评估方法的分析研究基础上,本学提出了一种攻击图BNAG模型,并引入了节点攻击难度度量指标、学重集等概念对攻击图进行了优化转换,在转换后的攻击图BNAG的基础上,对攻击图的节点可达概率和路径可达概率进行计算分析,进而对整个网络的脆弱性进行评估。本学的主要工作及学新如下:(1)针对网络脆弱性的评估,本学提出了一种攻击图七元组BNAG模型。在模型中清晰描述了资源状态节点和攻击行为节点的关系,并引入了节点状态判断函数属性和节点逻辑关系属性,学模型分析更为清晰。(2)针对攻击图生成过程中出现环路的问题,本学提出了环路消除E-Loop算法。在算法中引入了节点攻击难度度量指标学于攻击图中环路的消除,并给出了攻击图的生成步骤及具体的优化过程。(3)针对攻击图中攻击可达性的量化及分析,本学提出了攻击图转换算法Alg-AGTrans和路径可达概率计算算法IterAlg-AccPro。在算法实现中引入了攻击学重集、状态变迁指标等概念,并给出了具体的转换和计算过程。