基于贝叶斯网络的信息安全风险评估研究

• 作 者: 张鸣天
• 机 构: 北京化工大学
• 出 处: 北京化工大学
• 发表日期: 2016年01期
• 关键词: 贝叶斯网络 信息安全 安全风险评估 评估模型

近年来,随着网络的快速发展,网络对人们生活的影响也逐渐加深,扩展到社会上的各个领域。然而在其发展的同时,由其引发的安全事件也日益增多,网络安全问题不容忽视。为了应对日益突出的网络安全问题,如何能够提前准确的识别信息系统存在的安全风险,从而使得信息系统变得更安全成为研究重点。因此,建立一种精确的信息安全风险评估方法能够合理识别信息系统存在的安全风险也逐渐成为一种研究趋势。针对信息安全风险评估模型中存在精确性问题,本文提出建立基于贝叶斯网络的信息安全风险评估模型。首先基于攻击图建立贝叶斯网络拓扑结构,确定评估指标和建模方法,然后建立静态贝叶斯网络模型并进行静态模型推理分析,再引入时间维度,建立动态贝叶斯网络模型并进行动态模型推理分析,最后,为进一步提高模型推理的精确性,在贝叶斯网络的信息安全风险评估模型中引入参数学习。基于测试环境,建立评估指标,本文对基于贝叶斯网络的信息安全风险评估模型进行实验分析。首先建立信息安全风险的评估模型,然后采集网络实验环境的数据,进行仿真实验,实验结果验证了信息安全风险评估模型的有效性。最后对实验结果进行对比分析,结果表明动态贝叶斯网络评估模型比静态贝叶斯网络评估模型的精确度更高,当模型进行参数学习后,实验结果表明学习后的模型能够进一步提高模型的准确性和可靠性,能够给决策者提供更有价值的指导。