基于模糊petri网的网络风险评估模型_高翔_祝跃飞_刘胜利_费金龙_刘龙

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1、第34卷第Z1期通信学报Vol.34No.Z12013年8月JournalonCommunicationsAugust2013doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2013.z1.016基于模糊Petri网的网络风险评估模型高翔，祝跃飞，刘胜利，费金龙，刘龙(解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室，河南郑州450002)摘要：针对网络安全风险评估过程中存在的复杂性，以资产、脆弱性和威胁为安全评估的关键因素，建立安全分析的层次化评估指标体系。引入可信度概念，提出了一种基于模糊Petri网的安全风险评估模型以及模糊

2、推理算法，同时结合层次分析法，采取定性与定量分析相结合的方法进行安全评估。实例分析表明：与传统的综合风险评估方法相比，基于模糊Petri网的风险评估方法给出的结果更加准确和科学。因此，该方法更适合应用于实际的网络系统风险评估中。关键词：安全风险评估；模糊Petri网；建模；层次分析法中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1000-436X(2013)Z1-0126-07RiskassessmentmodelbasedonfuzzyPetrinetsGAOXiang,ZHUYue-fei,LIUSheng-li,FEIJin-long,

3、LIULong(StateKeyLaboratoryofMathematicalEngineeringandAdvancedComputing,PLAInformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450002,China)Abstract:Aimingatthecomplexintheprocessofnetworksecurityriskassessment,theasset,vulnerabilityandthreatwereusedasthemajorfactorsinsecurityassessm

4、enttoestablishthehierarchicalindexsystemforsecurityassessment.Theconceptofcredibilitywasintroduced,andthesecurityriskassessmentmodelandfuzzyreasoningalgorithmbasedonfuzzyPetrinetwerealsoproposed,makinguseoffuzzyPetrinetsmethodjoinedtogetherwiththeAHPtoanalyzethequestion,and

5、combiningqualitativeanalysisandquantitativeanalysistogether.Theexampleanalysisshowsthattheob-tainedresultsaremoreaccurateandscientificcomparedwithtraditionalassessmentmethods.Therefore,thismethodisaneffectivenetworksystemriskassessmentmethod.Keywords:securityriskassessment;

6、fuzzyPetrinet;modeling;analytichierarchyprocess的方法。1引言目前，基于模型的风险评估方法已取得了一些[2][3]随着微博、社交网络和即时通信的普及与发成果。常见的模型有攻击图模型、博弈模型、[4][5]展，互联网信息日益纷繁庞杂，网络信息的安全问攻击树模型、威胁传播模型，从不同角度分析题变得十分突出。为了保证网络系统的正常运行，和评估系统安全反映了网络系统的状态变化，但这需要对网络进行风险评估，主动发现安全隐患，根些模型存在一定的问题，例如：1)在评估中存在模据评估结果采取对应的措施以减少经济损

7、失。安全糊因素不便统计；2)不适于对经验知识进行建模与风险评估是指从风险管理角度，运用定性及定量的推理；3)不易通过模型进行仿真从而分析系统的性分析方法和手段，系统地分析信息、信息系统资产能；4)缺乏直观的图形实现方法。相比之下，Petri所面临的人为和自然的威胁，以及这些威胁事件一网作为一种基于图形的数学建模工具，由于具有直[1]旦发生可能造成的危害程度。而对网络系统进行观形象的特点，适合于描述异步、并行的系统而被建模与分析是网络安全风险评估中一种行之有效广泛地应用于信息系统建模分析和性能评价。但是收稿日期：2013-06-18基金项目：国

8、家自然科学基金资助项目(60902102)；郑州市科技创新团队基金资助项目(10CXTD150)FoundationItems:TheNationalNatural