(上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心，上海 200127)

引 言

计算机系统存在可以被渗透的脆弱性，全面的潜在漏洞修复需要花费大量时间和人工成本，所以要对漏洞按照安全等级进行排列，并处理其中的关键漏洞。因此，网络安全风险评估需要解决两个问题：一是潜在漏洞的安全程度，二是被攻击漏洞间的隐含关系。攻击图主要解决第二个问题，方便安全漏洞的定性、定量分析，做出最优安全决策。然而，单一方法很难全面、准确地分析潜在漏洞，从而做出最优安全管理策略。因此，从多种模型相结合的角度分析网络安全漏洞，可以提高攻击意图判断的准确性、合理性[1-2]。隐马尔可夫模型(HMM)通过建立网络观测、攻击状态间的概率映射，详细地定义模型参数的计算方法，利用Viterbi算法进行攻击结果序列计算，准确推演攻击意图，方便安全管理人员进行准确的目标网络安全评估。

1 安全风险评估模型

1.1 评估过程

目标网络通过脆弱关联性、网络拓扑扫描攻击获得设备配置、脆弱关联信息，并将相关信息进行模型化描述。描述后的信息输入NuSMV工具中[3]，生成目标网络攻击图。借助HMM模型建立网络观测、攻击状态间的概率映射，将攻击图转换为状态转换图[4-5]。然后，利用Viterbi算法计算出最高概率的攻击路径序列，以此推断攻击者意图，从而做出合理的安全防范措施，评估过程如图1所示。

图1 安全评估过程

1.2 模型构建

将HMM引入网络安全风险评估模型，应对网络攻击手段不易察觉的问题。……