申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2021-10-25

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114095206B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L41/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.24#著录事项变更;2022.05.24#实质审查的生效;2022.02.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于AADL的攻击防御树的自动生成方法，所述方法包括：采用AADL模型对信息物理融合系统进行建模；确定信息物理融合系统的各部件的漏洞，追踪并确定攻击路径；根据攻击路径选定系统最终的攻击目标；将AADL模型和攻击目标作为输入，通过模板库得到攻击防御树；对攻击防御树进行计算，得到最小的防御措施，并结合贝叶斯网络和CVSS分数值，对攻击概率值及防御代价进行量化评估，计算系统的风险值。解决了复杂系统难建模、系统中风险漏洞难确定、难追踪和难解决的问题，包括网络攻击对物理系统和信息系统的影响。

主权项：1.一种基于AADL的攻击防御树的自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：采用AADL模型对信息物理融合系统进行建模；确定信息物理融合系统的各部件的漏洞，追踪并确定攻击路径；根据攻击路径选定系统最终的攻击目标；将AADL模型和攻击目标作为输入，通过模板库得到攻击防御树；对攻击防御树进行计算，得到最小的防御措施，并结合贝叶斯网络和CVSS分数值，对攻击概率值及防御代价进行量化评估，计算系统的风险值；所述采用AADL模型对信息物理融合系统进行建模的步骤包括：输入信息物理融合系统的相关文档，确定系统的详细信息；通过AADL模型对系统的软件和硬件分别进行建模，集合后得到完整的系统AADL模型；所述确定信息物理融合系统的各部件的漏洞的步骤包括：根据系统的软件部件和硬件部件的具体信息，确定常规漏洞模式；根据常规漏洞模式对系统进行安全脆弱性检测，确定系统的各部件的安全漏洞；通过通用漏洞评分系统对各部件的安全漏洞进行评估，得到漏洞的严重程度等级信息；所述根据攻击路径选定系统最终的攻击目标的步骤包括：根据攻击路径确定系统的攻击行为，并对攻击行为进行分析；确定系统最终的攻击目标；所述将AADL模型和攻击目标作为输入，通过模板库得到攻击防御树的步骤包括：将AADL模型和攻击目标作为输入以最终的攻击目标作为出发点检索预定义模板库，匹配该出发点涉及的模板；遍历已经匹配模块中的所有模板节点，依次生成系统组件对应的攻击节点和防御节点；对涉及其他模板引用的目标节点进行解析，将目标节点替换为基于其他模板生成的攻击防御子树；当输入的被攻击目标检索完，得到最终的攻击防御树。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京林业大学 一种基于AADL的攻击防御树的自动生成方法

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