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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116015758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211574220.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法是由宋昕;王佳年;张亚玲;王一川;杜延宁;刘小雪设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法,具体包括以下步骤：步骤1，扫描网络主机漏洞信息，生成.nessus的配置文件；步骤2，生成攻击图：将上一步骤生成的配置文件导入Mulval，通过Mulval将各个主机漏洞之间的信息关联起来，生成攻击图；步骤3，构建状态转换图：根据步骤2生成的攻击图，得到一个简化的状态转换图；步骤4，初始化马尔可夫概率转移矩阵：根据状态转换图，得到概率转移矩阵；步骤5，预测攻击路径概率。采用衡量攻击收益的方式将路径预测的细粒度精确到单个漏洞层面，实现了多步骤、多时刻的预测，预测所用的方法简化了，还解决了贝叶斯模型预测路径中存在的路径冗余和先验概率设置的合理性、有效性问题。

本发明授权一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CVSS的马尔可夫攻击路径预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，扫描网络主机漏洞信息：首先通过Nessus漏洞扫描工具，选择需要进行扫描的主机或网段，得到主机漏洞的详细信息，生成.nessus的配置文件； 步骤2，生成攻击图：将上一步骤生成的配置文件导入Mulval，通过Mulval将各个主机漏洞之间的信息关联起来，生成攻击图； 步骤3，构建状态转换图：根据步骤2生成的攻击图，对攻击图的属性和条件进行简化，得到一个简化的状态转换图； 步骤4，初始化马尔可夫概率转移矩阵：根据状态转换图，对状态转换图节点信息进行初始化，得到概率转移矩阵； 步骤5，预测攻击路径概率：根据马尔可夫初始化概率转移矩阵和当前的状态向量，预测下一个时刻的状态概率，直至达到马尔科夫稳定状态停止； 步骤4中初始化马尔可夫概率转移矩阵是一个三元组S，M，H，其中S表示的是节点的状态集合，S＝{S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7},其中S1表示的是初始状态，也即攻击者所处的状态，S7表示的是最终状态，也即攻击者的最终目标状态，其余状态均为过渡状态； M表示的是马尔可夫的状态转移矩阵，表示的是由一个状态转换到另一个状态的概率； uai＝NP*DCi*DL-L*OL*EXP1 式1中，uai表示的是攻击第i个节点所获取的收益；节点性质NP，包括两类节点，过渡节点和目标节点；过渡节点和目标节点的计算方式各不相同； 过渡节点： 目标节点： 其中NPt表示的是过渡节点，NPo表示的是目标节点，N表示的是节点的总个数，Nt表示节点的过渡节点的个数，No表示的则是目标节点的个数；DCi表示的是节点的重要性，由式4进行计算，由节点的出度和入度来进行衡量度中心性； 其中N表示的是节点的总个数，ki表示的是节点的出度和入度之和，a是一个参数；DL表示的是节点的危险致命度，由漏洞的CVSS评分进行衡量；L表示的是攻击路径的长度；OL表示的是进行攻击的操作成本；EXP表示的是漏洞利用难度，由公布的漏洞信息获得漏洞的具体信息； 式5是对状态转移矩阵中的元素进行初始化，Msi,sj表示的是从si状态转移到sj状态的概率，doutsi表示的是节点i的出度，uaj表示的是攻击第j个节点的收益，通过式4就得到整个马尔可夫过程的状态转移矩阵； 式6是马尔可夫过程的一个约束条件，由当前状态转移到下一可能状态的所有概率之和为1，即马尔可夫概率转移矩阵的每一行元素之和必须为1； H表示的是初始化向量的状态结合，总共有7个状态，所以就有7个初始化向量，H＝{H1,H2，H3，H4，H5，H6，H7}，初始化向量的作用是与概率转移矩阵一起进行预测。

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