23、基于贝叶斯信念网络的信任安全级别评估

基于贝叶斯信念网络的信任安全级别评估

1. 学习能力的重要性

在安全评估中，随着对相关变量之间关系的深入了解，模型的基础可能会随时间改变。因此，学习能力至关重要，它使评估方法具有适应性和动态性。当积累更多经验时，会有新的见解出现。我们采用的贝叶斯信念网络（BBN）方法的优势在于，可将这些见解作为经验数据融入拓扑结构，并利用结构学习能力在必要时重构拓扑，以应对新情况。

2. DoS 攻击解决方案对比

DoS 攻击日益复杂，检测和防范难度不断增加。攻击常利用合法协议和服务进行，恶意活动与合法活动仅在意图上有别，内容并无差异，这使得测量意图变得困难，许多现有 DoS 解决方案难以提供有效防御。

常见的 DoS 解决方案有网络设备级的过滤机制和操作系统级的 cookie 解决方案，以下是它们的详细对比：
|解决方案|类别|优势|劣势|
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|过滤机制|网络设备级|能当场阻止部分攻击，可逐步部署|不透明于现有互联网基础设施，有性能开销，易受攻击，可能影响合法流量，无法过滤伪造数据包|
|cookie 解决方案|操作系统级|对 DoS 攻击有效，透明于网络基础设施，已集成于部分操作系统，易部署|在检测和防范僵尸攻击方面能力有限，有一定性能开销|

通过信任信息聚合方法评估得出，cookie 解决方案比过滤机制约好 2.76 倍，是应对 DoS 攻击的更好选择。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示 DoS 攻击解决方案的选择过程：

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