Anfallsdiagram ger kompakta representationer av angreppsvägarna en angripare kan följa för att kompromissa nätverksresurser från analysen av nätverkssårbarheter och topologi. Dessa representationer är ett kraftfullt verktyg för säkerhetsriskbedömning. Bayesianska slutsatser om attackgrafer gör det möjligt att uppskatta risken för kompromisser med systemets komponenter med tanke på deras sårbarheter och sammanlänkningar och står för attacker i flera steg som sprids genom systemet. Medan statisk analys beaktar riskställningen i vila, står dynamisk analys också för bevis på kompromisser, till exempel från Säkerhetsinformation och Händelsehantering programvara eller rättsmedicinsk utredning. Men i detta sammanhang, exakt Bayesian inference tekniker inte skala väl. I den här artikeln visar vi hur Loopy Belief Propagation-en ungefärlig inference teknik-kan tillämpas på attack grafer och att det skalar linjärt i antalet noder för både statisk och dynamisk analys, vilket gör sådana analyser livskraftiga för större nätverk. Vi experimenterar med olika topologier och nätverkskluster på syntetiska Bayesian attackgrafer med tusentals noder för att visa att algoritmens noggrannhet är acceptabel och att den konvergerar till en stabil lösning. Vi jämför sekventiella och parallella versioner av Loopy Belief Propagation med exakta inference tekniker för både statisk och dynamisk analys, som visar fördelarna och vinsterna av ungefärliga inference tekniker vid skalning till större attack grafer.
Därför visar arbetet i REF hur ungefärliga inferenstekniker kan tillämpas på attackgrafer, så att analysen skalar linjärt i antalet noder för både statiska och dynamiska analyser, vilket gör sådana analyser livskraftiga för större nätverk.
Efficient Attack Graph Analysis through Approximate Inference
{'venue': 'TOPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}