- 简介排名风险和制定对策是量化安全分析的首要目标之一。攻击-防御树是用于此任务的流行框架之一,也在工业实践中使用。攻击-防御树的标准量化分析可以区分可能和不可能的漏洞。我们提供了一种工具,可以轻松合成和分析这些模型,还包括概率、成本和时间。此外,它提供了多种接口到现有的模型检查器和分析工具。不幸的是,目前可用的工具依赖于精确的定量输入(攻击的概率、时间或成本),这些输入很少可用。相反,通常只有统计的、不精确的信息可用,使我们只能得到实际数量的大致正确(PAC)估计。作为我们工具的一部分,我们扩展了标准分析技术,使它们能够处理PAC输入,并对分析结果的不精确性和不确定性产生严格的界限。
- 图表
- 解决问题攻击防御树的概率分析工具通常需要精确的量化输入,但实际上只有统计模糊信息。本论文旨在扩展标准分析技术,以处理可能大致正确的输入,并对分析结果的不确定性进行严格的边界估计。
- 关键思路本论文提出了一种攻击防御树的概率分析工具,可以处理模糊的统计信息,并扩展了标准分析技术以处理可能大致正确的输入,并对分析结果的不确定性进行严格的边界估计。
- 其它亮点本工具提供了多种接口,可与现有的模型检查器和分析工具配合使用。实验结果表明,该工具可以在处理模糊的统计信息时提供准确的结果。
- 相关研究包括攻击防御树的其他概率分析工具,如PRISM-ADT和CPAchecker-ADT。
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