Applying Genetic Algorithms for Minimization Analysis of Network Attack Graphs
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,236
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI11_199
تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390
چکیده مقاله:
Each attack scenario is a sequence of exploits launched by an intruder for a particular goal such as access to a database, service disruption, and so on. The collection of possible attack scenarios in a computer network can be represented by a directed graph, which is called network attack graph. In this directed graph, each path from an initial node to a goal node corresponds to an attack scenario. The aim of minimization analysis of network attack graphs is to find a minimum critical set of exploits that must be prevented to guarantee no attack scenario is possible. In this paper, we propose a genetic algorithm for minimization analysis of network attack graphs. A special dynamic fitness function has been used to improve the overall performance of the proposed genetic algorithm. We also report the results of applying this genetic algorithm for minimization analysis of a sample network attack graph consisting of 164 attack scenarios. The results of experiments show that our proposed genetic algorithm can be successfully used for minimization analysis of network attack graphs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahdi Abadi
Department of Computer Engineering Tarbiat Modares University
Saeed Jalili
Department of Computer Engineering Tarbiat Modares University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :