When a threat is observed, one of the most important challenges is to choose the most appropriate and adequate timely decisions in response to the current and near future situation in order to have the least consequences and costs. Making the appropriate and sufficient decisions requires knowing what situations the threat has engendered or may engender. In this paper, we propose a quantitative risk-based method called QR-SACP to calculate and project situational awareness in a network based on threat information sharing. In this method, we investigate a threat from different aspects and evaluate the threat's effects through dependency weight among a network's services. We calculate the definite effect of a threat on a service and the cascading propagation of the threat's definite effect on other dependent services to that service. In addition, we project the probability of a threat propagation or recurrence of the threat in other network services in three ways: procedurally, network connections and similar infrastructure or services. Experimental results demonstrate that the QR-SACP method can calculate and project definite and probable threats' effects across the entire network and reveal more details about the threat's current and near future situations.


翻译:当观察到威胁时,最关键的挑战之一是针对当前及近期态势选择最恰当且充分的及时响应措施,以最小化后果与成本。做出恰当且充分的决策需要了解威胁已造成或可能造成的态势。本文提出一种名为QR-SACP的定量风险方法,通过威胁信息共享来计算与预测网络中的态势感知。该方法从不同维度研究威胁,并通过网络服务间的依赖权重评估威胁的影响。我们计算威胁对某项服务的确定性影响,以及该确定性影响对其他依赖服务的级联传播效应。此外,我们从三个方面预测威胁传播或重现的概率:程序层面、网络连接层面以及相似的基础设施或服务层面。实验结果表明,QR-SACP方法能够计算并预测整个网络中的确定性与潜在威胁影响,并揭示威胁当前及近期态势的更详细细节。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月12日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员