A data-driven security quantification framework for IoT-based systems
本文针对物联网（IoT）环境中的网络安全量化评估难题，提出了一种数据驱动的概率安全框架。传统攻击树分析（ATA）通常依赖专家判断或启发式评分，主观性强且可重复性差。该框架融合了基于模型的系统工程（MBSE）、攻击树分析以及经验漏洞数据，具体
#bayesian-network
共收录 4 条相关情报。
← 返回所有主题A Bayesian Network Approach for Enhancing Security-Focused Decision Support Systems
这篇论文提出了一种基于贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）的决策支持系统（Decision Support System, DSS），旨在帮助基础设施运营商在面对日益复杂的异构开源网络环境时，能够高效地选择合适的安全工具或
A Bayesian Approach to Membership Inference for Statistical Release
本文研究在统计发布场景下的成员推理攻击（Membership Inference Attack, MIA）问题。现有攻击通常仅利用数据集的边缘分布来建模总体，并假设总体服从独立同分布或乘积分布，这忽略了属性之间的依赖关系，从而限制了攻击效果
ARCANE: Cross-Campaign Attacker Re-identification via Passive Beacon Telemetry -- A Bayesian Network Framework for Longitudinal Cyber Attribution
当前的网络归因方法通常针对单个事件独立分析，缺乏跨战役聚合证据以提升对手识别能力的系统性研究。本文提出一个问题：跨战役归因是否能够减少歧义，还是受限于数据结构上的固有瓶颈？作者将攻击者指纹建模为多维特征向量，包含行为、基础设施和时序特征，这