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Exact Inference Techniques for the Analysis of Bayesian Attack Graphs

机译：贝叶斯攻击图分析的精确推理技术

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Attack graphs are a powerful tool for security risk assessment by analysing network vulnerabilities and the paths attackers can use to compromise network resources. The uncertainty about the attacker's behaviour makes Bayesian networks suitable to model attack graphs to perform static and dynamic analysis. Previous approaches have focused on the formalization of attack graphs into a Bayesian model rather than proposing mechanisms for their analysis. In this paper we propose to use efficient algorithms to make exact inference in Bayesian attack graphs, enabling the static and dynamic network risk assessments. To support the validity of our approach we have performed an extensive experimental evaluation on synthetic Bayesian attack graphs with different topologies, showing the computational advantages in terms of time and memory use of the proposed techniques when compared to existing approaches.
机译：攻击图是通过分析网络漏洞的安全风险评估的强大工具，路径攻击者可以用来危及网络资源。关于攻击者行为的不确定性使贝叶斯网络适合于模拟攻击图来执行静态和动态分析。以前的方法专注于攻击图的形式化进入贝叶斯模型，而不是提出其分析的机制。在本文中，我们建议使用高效的算法在贝叶斯攻击图中对精确推断进行精确推断，从而实现静态和动态网络风险评估。为了支持我们的方法的有效性，我们对具有不同拓扑的合成贝叶斯攻击图进行了广泛的实验评估，在与现有方法相比时，在时间和内存使用时显示了计算优势。

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