混合多层结构化网络入侵路径预测方法仿真

现有的网络入侵路径研究主要集中于理想场景中的路径预测,但是理想入侵攻击路径绝非入侵者的真实路径,因此导致对入侵路径预测结果不准确、漏报率偏低。为此提出混合多层结构化网络入侵路径预测方法。对网络参数进行采集,并结合敏感度对参数进行求和和归一化处理;在一定时间内利用归一化处理结果计算节点存活度,并根据警报结果完成入侵信息的获取及处理;通过转移概率度量方法计算不同入侵路径的入侵概率以及入侵路径的期望值,求解入侵路径长度的期望值;将拓扑分析和所得期望值相结合,计算入侵路径的可利用性得分以及入侵路径长度,实现混合多层结构化网络入侵路径预测。仿真证明,相比于现有方法,上述方法能够快速、准确地对网络入侵路径进行预测,且入侵漏报率较低,频谱响应性能较理想,具有更强的应用优势。