《表5 警报约减率：高安全属性价值设备威胁态势量化评估方法》

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《高安全属性价值设备威胁态势量化评估方法》

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图6结果表明，本文方法能够以设备的性能、配置、脆弱性为基础，验证威胁警报、计算警报有效性评估值，并通过评估结果反映出威胁对设备作用的有效程度，具体表现在两个方面。一是算法1能够在大量警报数据中根据设备的属性信息提取出有效警报，从警报数量、警报频率层面评估威胁对设备的作用，警报约减率如表5所示，根据表5计算可得平均约减率为33.04%。有效的警报显式地反映出威胁的数量、频率，以场景1为例，根据表5可知在16:00-19:00这段时间内设备受到有效的可见攻击为26次。二是算法1能够通过警报的评估分值，反映出威胁对设备作用的有效程度。场景1中de＿011设备在第25、28、33、38个警报的评估分值较高，达到了0.67，主要原因是设备在以上时刻受到不同恶意主机连续对其进行了远程Telnet提权攻击，攻击过程使设备网络会话连接、丢包率等性能劣化，导致警报评估分值较高，一定程度上反映出远程Telnet提权对设备作用的程度。场景2中de＿011设备在第63～66警报时刻、第114～119警报时刻评估分值较高，分别达到了0.67和0.44，主要原因是设备分别受到Syn flood和Udp flood攻击，一定程度上反映出拒绝服务攻击对设备作用的程度。场景3中de＿006设备在第155～163警报时刻、第250～257警报时刻评估分值较高，达到了0.625，主要原因是设备分别受到Syn flood和Udp flood攻击，曲线变化反映出拒绝服务攻击对设备作用的程度。