ICS风险量化评估：攻击树与CVSS结合的方法

"这篇论文提出了一种基于攻击树与CVSS的工业控制系统风险量化评估方法，旨在解决ICS全面客观的风险评估问题。论文首先构建系统攻击树和攻击者模型，然后运用CVSS对攻击树的叶子节点进行量化评估，考虑资产价值损失的复数表达式，结合概率风险评估方法计算攻击序列、目标节点的风险概率和风险值。最后，通过攻击者模型综合分析，确定系统中的最大风险环节和关键防护组件。这种方法减少了主观因素的影响，提供了风险的综合定量描述，有助于实施针对性的防护策略，提高风险管理和规避的效率。" 本文是关于工业控制系统（ICS）安全风险评估的研究，主要关注如何更准确地量化和分析风险。研究中提出的评估方法基于攻击树模型，这是一种表示系统可能遭受攻击路径的图形结构，能够清晰展示攻击者可能的行动序列。攻击树的每个叶子节点代表一个具体的安全事件，通过通用漏洞评分系统（CVSS）进行量化评估，CVSS是一个标准化的框架，用于评估漏洞的严重性和影响，确保评估的一致性和可比性。 在量化过程中，论文考虑了ICS的安全特性，如实时性、稳定性等，以更加精确地评估每个安全事件的风险。同时，引入了资产价值损失的复数表达式，这有助于全面考虑风险的经济影响。通过概率风险评估，可以计算出攻击序列的风险概率和单个目标节点的风险值，使得风险评估更为科学。 论文进一步引入攻击者模型，这一模型综合了攻击序列和防御策略，帮助识别系统中的最大风险环节。这种分析方法有助于确定最需防护的组件，从而制定有效的防护措施，避免或减轻潜在的安全威胁。 案例分析证明，该方法可以降低人为因素对风险评估的主观影响，提供风险的全面定量描述，并能有效地定位系统中的关键风险点，对于实现风险的合理高效管理具有重要意义。论文的结论证实了该方法的有效性和可行性，为ICS的风险评估提供了一种实用的工具和理论支持。 这篇研究论文探讨了如何通过科学的方法来评估工业控制系统的安全风险，强调了攻击树和CVSS在风险量化中的作用，以及如何通过这些工具找出并优先处理关键风险点，对于ICS的安全防护策略制定具有指导意义。