Att fånga de osäkra aspekterna inom cybersäkerhet är viktigt för säkerhetsanalyser i företagsnätverk. Det har dock inte gjorts tillräckliga ansträngningar för att studera vilka modelleringsmetoder som på ett korrekt sätt fångar upp sådan osäkerhet och hur man konstruerar modellerna för att göra dem användbara i praktiken. I detta dokument presenterar vi vårt arbete med att motivera osäkerhetsmodellering för it-säkerhet, och en första rapport visar att det är ett användbart tillvägagångssätt. Vårt arbete är centrerat runt nära realtid säkerhetsanalys såsom intrång svar. Vi måste få veta vad som verkligen händer, omfattningen och svårighetsgraden, möjliga konsekvenser och eventuella motåtgärder. Vi rapporterar våra nuvarande insatser för att identifiera de viktiga typerna av osäkerhet och för att använda Bayesian nätverk för att fånga dem för förbättrad säkerhetsanalys. Vi bygger ett exempel Bayesian nätverk baserat på en aktuell säkerhetsgraf modell, motivera vår mod eling strategi genom attack semantik och experimentell studie, och visa att den resulterande Bayesian nätverk är inte känslig för parameter perturbation.
Xie och Al. REF föreslog att Bayesian Network skulle användas för att motivera de viktiga typerna av osäkerhet i säkerhetsanalysen i realtid.
Using Bayesian networks for cyber security analysis
{'venue': '2010 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems & Networks (DSN)', 'journal': '2010 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems & Networks (DSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}