本文摘要：摘要隨著信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增長，物聯(lián)網(wǎng)安全防御的難度與復(fù)雜度不斷上升，針對物聯(lián)網(wǎng)與供應(yīng)鏈的重大安全事件時有發(fā)生，這些事件揭示了物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全管理的復(fù)雜性.目前存在許多信息安全公開知識庫可用于物聯(lián)網(wǎng)安全威脅分析，但知識庫的異構(gòu)性使威
摘要隨著信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增長，物聯(lián)網(wǎng)安全防御的難度與復(fù)雜度不斷上升，針對物聯(lián)網(wǎng)與供應(yīng)鏈的重大安全事件時有發(fā)生，這些事件揭示了物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全管理的復(fù)雜性.目前存在許多信息安全公開知識庫可用于物聯(lián)網(wǎng)安全威脅分析，但知識庫的異構(gòu)性使威脅評估十分困難.對多個信息安全知識庫進行研究，將防御方所關(guān)注的安全知識來源與攻擊者的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和攻擊模式整合成一個統(tǒng)一的關(guān)系映射鏈接圖知識庫，并導(dǎo)入威脅情報，旨在利用已披露的威脅事件來提升物聯(lián)網(wǎng)安全威脅要素評估能力.提出了一個物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈風險分析本體RIoTSCO，并以此模型為基礎(chǔ)設(shè)計了物聯(lián)網(wǎng)安全下的推理規(guī)則，利用本體的表達能力建立物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域知識之間的語義關(guān)系，以解決多源知識的語義異質(zhì)性問題.最后，在一個物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境示例中基于所提方法進行安全評估，自動化推理緩解措施以應(yīng)對威脅事件，并描繪威脅事件所能波及到的上下游供應(yīng)鏈情報全貌.
關(guān)鍵詞物聯(lián)網(wǎng)安全;供應(yīng)鏈安全;威脅分析;本體;知識推理;推理規(guī)則
物聯(lián)網(wǎng)(Internetofthings，IoT)領(lǐng)域的發(fā)展改變了傳統(tǒng)的工業(yè)形態(tài)，方便了人們的生活，海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的使用和新型物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及促使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用擴展到更廣泛的領(lǐng)域，如工控物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療領(lǐng)域、智能城市、智能電網(wǎng)等[1]，但潛在的物聯(lián)網(wǎng)安全問題也在逐步浮現(xiàn).
伴隨信息化與工業(yè)化的深度融合，采礦、電力、化工等領(lǐng)域的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)與政府、軍事、金融等系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)從相對獨立且完全與外網(wǎng)隔離，逐漸發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)化連接和信息化管理并向互聯(lián)網(wǎng)開放，傳統(tǒng)的內(nèi)網(wǎng)外網(wǎng)界限逐漸模糊，引入了無處不在的網(wǎng)絡(luò)安全風險.物聯(lián)網(wǎng)背景下的工控設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相融合，消除了工業(yè)環(huán)境的內(nèi)外部安全邊界[2].工控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備不僅面臨傳輸鏈路上的軟硬件安全、網(wǎng)絡(luò)防護邊界模糊等安全風險，還面臨云平臺服務(wù)虛擬化中的跳板入侵、違規(guī)接入、數(shù)據(jù)丟失、竊聽和篡改等新型安全風險.
同時，物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈的安全威脅也隨著供應(yīng)鏈復(fù)雜程度的提高而不斷出現(xiàn).物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈涉及執(zhí)行各種任務(wù)的不同子系統(tǒng)，包括內(nèi)部開發(fā)、信息傳遞、中間組件以及產(chǎn)品或服務(wù)制造的全過程，并涉及多個參與者例如生產(chǎn)者、系統(tǒng)集成商、服務(wù)商、供貨商、銷售商等.物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全涵蓋了第三方供貨商、制造商和服務(wù)商之間各種軟硬件產(chǎn)品和信息安全外包，包括在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上搭載的運營技術(shù)和信息技術(shù).隨著物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈的復(fù)雜程度不斷提高，物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈的風險控制能力逐漸降低，任何組件或服務(wù)出現(xiàn)漏洞或數(shù)據(jù)泄露都會破壞業(yè)務(wù)的連貫性，帶來難以控制的安全風險.
如上所述，物聯(lián)網(wǎng)安全面臨著復(fù)雜且多變的威脅，遭受的入侵和攻擊變得越來越智能化與多樣化.在大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)的過程中，異構(gòu)信息的交互和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的快速變化使攻擊面進一步擴大，不斷產(chǎn)生新的弱點和威脅[3].同時在物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈中，一個上下游供應(yīng)鏈環(huán)境中的漏洞可以從源節(jié)點級聯(lián)到整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的多個目標節(jié)點，所以對物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈整體網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報屬性的關(guān)注非常重要.
在面對物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的新型威脅時，傳統(tǒng)的安全入侵檢測和響應(yīng)技術(shù)無法適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域面臨的攻擊，安全信息及事件管理(securityinformationandeventmanagement，SIEM)和安全操作中心(securityoperationcenter，SOC)[4]也存在很大的局限性，迫切需要一種有效的方法智能地響應(yīng)安全入侵.針對物聯(lián)網(wǎng)的威脅事件，可以采用多種智能推理技術(shù)來實現(xiàn)，例如基于本體的推理技術(shù)和語義網(wǎng)技術(shù)，以及基于智能訪問控制模型、文本挖掘和自然語言處理(naturallanguageprocessing，NLP)的惡意代碼檢測技術(shù).但是由于物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)性和復(fù)雜性，對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進行全局的安全狀態(tài)檢測和威脅事件感知非常困難，針對整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與供應(yīng)鏈系統(tǒng)的安全管理與威脅分析具有挑戰(zhàn)性.
本文提出了一種物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識推理方法，通過分析物聯(lián)網(wǎng)安全公開知識庫的特點，構(gòu)建了一個本體模型以描述物聯(lián)網(wǎng)與供應(yīng)鏈安全威脅要素，進行知識整合以解決多源知識的語義異質(zhì)性問題，并利用推理規(guī)則進行威脅分析.該方法可以感知物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境內(nèi)的安全狀況，自動化推理可采用的緩解措施，并豐富物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈與威脅情報之間的上下文語義信息，以提高威脅響應(yīng)能力.本文主要做出了3點貢獻：
1)分析物聯(lián)網(wǎng)安全公開知識庫的特點，將物聯(lián)網(wǎng)多源知識與威脅情報整合并構(gòu)建關(guān)系映射鏈接圖模型，對物聯(lián)網(wǎng)安全威脅要素評估提供支持.2)提出了一個物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈風險分析本體模型以描述威脅信息對象間的關(guān)聯(lián)性，拓展目前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域本體建模的知識域范圍，解決多源安全知識的語義異質(zhì)性問題，可提供更廣泛的安全狀況感知.
3)提出了一種基于本體的物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識推理方法，該方法能夠感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的高脆弱性組件，對物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈與威脅情報之間的上下文語義信息進行補全，并自動化響應(yīng)威脅入侵.相關(guān)工作目前圍繞漏洞和潛在的威脅已經(jīng)存在大量的基礎(chǔ)研究，網(wǎng)絡(luò)安全專家可以通過使用公共的結(jié)構(gòu)化描述語言和公開的信息安全知識庫來制定防御的策略、技巧和操作.
Syed等人[5]搭建了一個統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)安全模型UCO，集合了來自不同網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)和知識模式與常用的網(wǎng)絡(luò)安全標準，并用于信息共享交換和網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知.Kiesling等人[6]通過集成網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的標準詞匯表與可用于更新知識圖譜的ETL工作流，構(gòu)建了一個動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜，并通過接口提供集成訪問服務(wù).
田建偉等人[7]利用圖論對能源互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行建模，提出LRNodeRank節(jié)點加權(quán)方法來評估融合網(wǎng)絡(luò)的安全狀況，并且基于威脅圖的安全狀況改進方法計算需要加固的網(wǎng)絡(luò)邊界.黃克振等人[8]利用區(qū)塊鏈的去中心化和匿名性，保護威脅情報中的身份信息，并利用區(qū)塊鏈的回溯能力構(gòu)建完整攻擊鏈.但以上研究均未正式描述物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域核心概念之間的關(guān)系，對威脅分析的研究尚未提高到語義級別，無法定義推理規(guī)則.本文整合了安全領(lǐng)域異構(gòu)多源知識庫并以圖結(jié)構(gòu)統(tǒng)一表示數(shù)據(jù)，通過來自不同知識源的上下文語義信息為后續(xù)的知識推理工作提供支持.
網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈(cybersupplychain，CSC)安全是用于控制和增強供應(yīng)鏈系統(tǒng)以確保業(yè)務(wù)連續(xù)性、保護產(chǎn)品安全和提供信息保障的機制.Sun等人[9]分析了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全風險并設(shè)計了增強電力物聯(lián)網(wǎng)安全的解決方案，以增強智能電網(wǎng)環(huán)境下的CSC安全性.Kieras等人[10]提出了一個ISCRAM框架，用于分析物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中供應(yīng)鏈安全風險，并基于此模型提出了量化供應(yīng)鏈風險的指標.YeboahOfori等人[11]應(yīng)用威脅情報分析和機器學習技術(shù)，基于已有的威脅情報屬性分析來預(yù)測威脅，并識別已存在的CSC漏洞，最終為網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈安全威脅提供適當?shù)目刂拼胧?
Benthall[12]將漏洞數(shù)據(jù)與開源項目OpenSSL的開放版本控制數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),應(yīng)用AML(AlhazmiMalaiyalogistic)模型將融合數(shù)據(jù)用于軟件供應(yīng)鏈風險發(fā)現(xiàn).Nakano等人[13]提出了一個供應(yīng)鏈可信度框架，用于驗證供應(yīng)鏈中的組織是否符合預(yù)定義的要求，并以擬議的框架為基礎(chǔ)設(shè)計了新方法來提高性能與可用性.但目前的工作均圍繞供應(yīng)鏈漏洞與上下游供應(yīng)鏈弱點展開，對CSC安全威脅參與者攻擊過程與戰(zhàn)術(shù)意圖的研究仍然缺乏.本文在物聯(lián)網(wǎng)安全知識整合過程中融入了供應(yīng)鏈信息，并與攻擊者的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)與活動等知識相關(guān)聯(lián)，豐富了供應(yīng)鏈安全的上下文語義信息并為物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈威脅分析研究提供了新機制.
本體被用于刻畫信息對象來進行領(lǐng)域知識共享和重用，目前研究者對網(wǎng)絡(luò)威脅情報(cyberthreatintelligence，CTI)分析與本體建模已經(jīng)取得一定進展.司成等人[14]以漏洞屬性、漏洞對象等元素出發(fā)并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素的特點，提出了一種基于本體的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢要素知識庫模型，用于整合和利用網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢知識.李濤等人[15]提出了一種通用的網(wǎng)絡(luò)安全參數(shù)分類架構(gòu)，根據(jù)類型的繼承關(guān)系擴展了主機域中的漏洞本體.賈焰等人[16]以基于規(guī)則和機器學習相結(jié)合的信息提取方式來獲取與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的實體，提出了構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全知識圖譜的實用方法，并基于五元組模型來推理新規(guī)則.
Rastogi等人[17]設(shè)計了惡意軟件本體MALOnt，支持惡意軟件威脅情報結(jié)構(gòu)化信息提取，并以MALOnt為基礎(chǔ)構(gòu)建了惡意軟件知識圖譜并從知識圖譜中推理隱含的關(guān)系.Mozzaquatro等人[18]將網(wǎng)絡(luò)安全知識以及相應(yīng)的預(yù)防措施集成到運行時安全監(jiān)視和啟動工具可以訪問的本體IoTSec中[19]，使安全系統(tǒng)自動檢測對IoT網(wǎng)絡(luò)的威脅并動態(tài)地提出合適的保護服務(wù).Choi等人[20]對電力系統(tǒng)漏洞與安全上下文本體進行建模，并以智能電表為示例創(chuàng)建了電力物聯(lián)網(wǎng)中的攻擊場景，實現(xiàn)了可以有效運行的安全機制.
但目前將攻擊者的戰(zhàn)術(shù)意圖、攻擊技術(shù)與攻擊過程與漏洞和弱點相結(jié)合的研究仍處于初級階段，網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域多是以漏洞、弱點與攻擊模式為重心進行研究，很難進行復(fù)合攻擊預(yù)測和威脅分析與其后續(xù)工作.本文提出的本體模型拓展了目前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域本體建模的知識域范圍，提供更廣泛的安全狀況感知以提高威脅響應(yīng)能力.
2物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識整合
目前，海量的安全信息碎片化分散在互聯(lián)網(wǎng)上，其中安全組織MITRE所維護的公共知識庫逐漸發(fā)展成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的行業(yè)標準.通過一整套信息安全描述標準和規(guī)范，物聯(lián)網(wǎng)安全研究成果可以通過格式化的語言進行表達，并實現(xiàn)情報共享.安全領(lǐng)域知名公共知識庫包括通用漏洞披露(commonvulnerabilitiesandexposures,CVE)、國家漏洞數(shù)據(jù)庫(nationalvulnerabilitydatabase,NVD)、通用弱點枚舉(commonweaknessenumeration,CWE)、通用攻擊模式枚舉和分類(commonattackpatternenumerationandclassification,CAPEC)、通用平臺枚舉(commonplatformenumeration,CPE)和ATT&CK(adversarialtactics,techniques,andcommonknowledge)矩陣.本文的威脅情報來自開放威脅交換平臺(openthreatexchange，OTX)的信息共享.
2.1安全知識與威脅情報數(shù)據(jù)來源
CVE披露了已暴露的漏洞，數(shù)據(jù)庫中的每個漏洞都有一個由MITRE定義的標識號和相關(guān)描述.NVD提供有關(guān)與安全相關(guān)的軟件漏洞，相關(guān)產(chǎn)品配置和影響指標的信息.NVD建立在CVE列表上并與CVE列表完全同步，NVD為CVE列表中的條目提供了增強的信息，例如結(jié)構(gòu)化信息、和根據(jù)通用漏洞評分系統(tǒng)(commonvulnerabilityscoringsystem,CVSS)給出的嚴重性得分和影響等級等.CVSS是評估漏洞嚴重性的行業(yè)公共標準，大多數(shù)漏洞嚴重性研究與商業(yè)漏洞管理平臺都基于CVSS進行評估.
CAPEC提供了攻擊模式分類的匯總，關(guān)注的是攻擊者對網(wǎng)絡(luò)空間脆弱性的利用方式，了解攻擊模式對于威脅分析與防御至關(guān)重要.相關(guān)弱點信息則由CWE知識庫匯總.OTX是全球權(quán)威的開放威脅信息共享和分析網(wǎng)絡(luò).OTX可以提供威脅摘要、入侵指標(indicatorsofcompromise，IoC)、惡意軟件家族等有價值的信息，最重要的是，OTX平臺對每條開放威脅情報相關(guān)聯(lián)的ATT&CK技術(shù)知識進行了枚舉，為本文將CTI與整合后的物聯(lián)網(wǎng)安全知識相映射提供了可行的路徑.
2.2ATT&CK矩陣
ATT&CK矩陣由MITRE在2013年首次提出[21].通過匯總分析真實的觀察數(shù)據(jù)與高級持續(xù)性威脅(advancedpersistentthreat,APT)組織活動，ATT&CK逐漸發(fā)展成為針對攻擊者行為描述的通用語言和攻擊鏈全生命周期的行為分析模型.ATT&CK抽象地描述了由順序網(wǎng)絡(luò)攻擊戰(zhàn)術(shù)組成的框架，并且每種攻擊戰(zhàn)術(shù)涵蓋了大量攻擊技術(shù).
從攻擊檢測和威脅分析的角度，只有明確攻擊戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)，才能進一步推測攻擊所關(guān)聯(lián)的上下文信息.ATT&CK在持續(xù)構(gòu)建并豐富攻擊者的戰(zhàn)術(shù)意圖和技術(shù)模式，幫助安全研究者掌握技術(shù)全景，以支持對安全入侵的評估和自動化響應(yīng).目前將ATT&CK矩陣應(yīng)用于威脅分析的可行性引起了研究者的極大興趣.
在安全情報研究領(lǐng)域，漏洞情報發(fā)展較早，漏洞情報多是從軟件、硬件、操作系統(tǒng)、協(xié)議的脆弱性等角度入手，發(fā)展較為成熟[21]，而威脅情報主要收集與攻擊者或攻擊行為相關(guān)的外部因素，通過整合威脅信息并提供威脅信息的共享，達到對威脅的及時管控[22].在物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域，由于物聯(lián)網(wǎng)本身的內(nèi)在復(fù)雜性，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與系統(tǒng)之間發(fā)生的異構(gòu)信息交換進一步加劇了物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，圍繞漏洞情報的研究在物聯(lián)網(wǎng)的復(fù)雜環(huán)境中存在很大的局限性[23]，所以目前相關(guān)研究希望通過分析和理解攻擊者目標與系統(tǒng)性風險的角度進行物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的威脅分析.ATT&CK矩陣能夠串聯(lián)起威脅事件和觀測數(shù)據(jù)，從而打通對威脅事件的理解鏈路.
3基于本體的物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識推理
本文提出了一種基于語義本體和規(guī)則邏輯的物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識推理方法.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中針對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的攻擊最為突出[24].第2節(jié)的方法打通了對威脅事件的理解鏈路，并提供物聯(lián)網(wǎng)安全狀況整體視圖，但針對實際物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境與供應(yīng)鏈系統(tǒng)的安全管理與威脅分析仍是一個挑戰(zhàn).
本體通過對特定領(lǐng)域知識的形式化描述，在解決物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全與CTI之間的語義異質(zhì)性問題中發(fā)揮了重要作用[2526].本文分析了物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域多個知識源，提出了物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈風險分析本體(riskanalysisofIoTsupplychainontology，RIoTSCO).
本文的本體建模設(shè)計受到多個本體[5,19,27]的啟發(fā)，抽取了部分概念并調(diào)整了大量細節(jié)，使本體更適合本文的知識源.首先，本文圍繞ATT&CK矩陣設(shè)計了與戰(zhàn)術(shù)和技術(shù)相關(guān)的類.同時在對物聯(lián)網(wǎng)威脅事件發(fā)生的場景部分進行建模時，本文擬議的本體模型考慮了上下游供應(yīng)鏈安全所必須的概念，這些類關(guān)聯(lián)的知識源在所參考本體中均是沒有涉及的.
本文使用OWL語言類來構(gòu)建統(tǒng)一的形式化描述，概念被實現(xiàn)為類(Class)，關(guān)系被實現(xiàn)為屬性(Properties).OWL的表達能力僅限于描述邏輯，不能表達不確定的知識，例如事件在時間和空間上的變化以及語義關(guān)系.為了增強模型的推理能力，本文后半部分使用基于語義Web規(guī)則語言設(shè)計推理規(guī)則來補全本體的描述能力。
4示例與評估
在本節(jié)中，我們演示幾種情況以進一步說明所提出方法的可行性和有效性.針對物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識庫的融合與建模，本節(jié)首先給出一個鏈接示例，以展示整合后的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提供上下文關(guān)聯(lián)語義信息的能力;第2部分專注于展示推理規(guī)則在物聯(lián)網(wǎng)安全多源知識推理方法中的具體用法.物聯(lián)網(wǎng)中的各種軟硬件對應(yīng)于本體模型中的實例，物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的安全狀態(tài)同時在本體中反映.本文將物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的特定實例映射在本體模型中，并通過設(shè)計推理規(guī)則展示模型對物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境進行威脅評估的能力.
5結(jié)束語
本文對網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域公開知識庫進行整合和分析，將漏洞、防御性弱點、受影響的資源與戰(zhàn)術(shù)意圖、攻擊技術(shù)和攻擊模式等多源異構(gòu)知識整合成一個統(tǒng)一的關(guān)系映射鏈接圖知識庫，豐富網(wǎng)絡(luò)安全知識庫的上下文語義信息，改善CTI的可分析性和可理解性，提升物聯(lián)網(wǎng)安全威脅要素評估能力.
此外，本文提出了可以在整合后的圖知識庫支持下使用的知識推理方法，利用本體的表達能力建立物聯(lián)網(wǎng)與供應(yīng)鏈安全知識之間的語義關(guān)系，以解決多源知識的語義異質(zhì)性問題.定義了針對實際物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的推理規(guī)則，能夠感知物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境內(nèi)的高脆弱性組件并自動化推理緩解措施，使其在復(fù)雜異構(gòu)環(huán)境下響應(yīng)威脅入侵，并描繪受威脅事件影響的上下游供應(yīng)鏈情報全貌。
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作者：張書欽1白光耀1李紅2張敏智1
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