【摘 要】
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文章通过隐马尔可夫模型(HMM)表征一个工业控制网络攻击场景的风险状态转移关系,通过风险状态与安全告警事件关联概率进行网络风险状态预测。文章定义了网络资产、威胁、脆弱性量化因子及其计算方式,对量化因子归一化处理并用于网络整体风险值分析。文章构建了基于典型4层工业控制系统结构的仿真环境,采用MATLAB对方法进行仿真验证。实验表明,文章方法可用于安全状态及风险值的动态评估过程。
【机 构】
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中国软件评测中心,中国信息通信研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划[2018YFB0803505]
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文章通过隐马尔可夫模型(HMM)表征一个工业控制网络攻击场景的风险状态转移关系,通过风险状态与安全告警事件关联概率进行网络风险状态预测。文章定义了网络资产、威胁、脆弱性量化因子及其计算方式,对量化因子归一化处理并用于网络整体风险值分析。文章构建了基于典型4层工业控制系统结构的仿真环境,采用MATLAB对方法进行仿真验证。实验表明,文章方法可用于安全状态及风险值的动态评估过程。
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