网络系统的脆弱性评估是一个对网络管理员至关重要的问题。脆弱性指的是网络系统中存在的安全漏洞，这些漏洞可能被攻击者利用，从而危及整个系统的安全。随着企业、政府机构和大学等规模的不断扩大，网络安全问题也日益受到人们的重视。管理员通常会通过漏洞扫描工具分析网络中的脆弱性，并选择其中一些漏洞进行修补。但是，在实际操作中发现，尽管某些独立的漏洞影响不大，但它们往往是相关的。如果攻击者通过网络利用这种关联性，可能会导致更加严重的安全问题。
目前，诸如CVSS等许多系统可以评估单个漏洞的严重性，但它们没有考虑到特定环境的影响，因此结果并不总是有助于实际的安全管理。为此，研究者提出了基于合作博弈论的网络系统脆弱性评估方法。合作博弈论是一种研究多个决策个体如何合作以获得最佳整体结果的数学理论。在脆弱性评估的场景中，攻击路径可以被视为漏洞节点之间的合作，而每个节点的攻击成本则用访问复杂度来定义。合作博弈中的特征函数是决定每个节点在合作中的分配重要性的函数。通过每个节点的Shapley值，可以对所有漏洞进行排名，以便管理员可以优先修补排名靠前的高优先级漏洞。
Shapley值是合作博弈论中的一个关键概念，它是为了分配合作获得的总收益而设计的一种解决方案。在一个合作博弈中，每个参与者（在这个背景下是漏洞节点）都会贡献一定的价值到整体合作中，而Shapley值提供了一种方法，可以合理地计算出每个参与者的贡献，并据此公平地分配收益。在脆弱性评估的上下文中，这意味着可以确定哪些漏洞对潜在攻击的成功贡献更大。
在此论文中，作者构建了基于脆弱性之间复杂依赖性的脆弱性依赖图。这个图模型有助于评估特定环境下的脆弱性严重性。实验结果表明，基于合作博弈论的脆弱性评估方法可以更加有效地评估特定环境下的脆弱性严重性。
本研究得到了浙江省自然科学基金、国家自然科学基金和浙江省实验室关键技术、系统与应用重大项目的支持。这项研究工作不仅提供了一种新的评估方法，还强调了在网络安全策略中考虑漏洞之间的依赖关系和合作机制的重要性。通过这种方法，可以优化安全资源的配置，提高网络安全防护的整体效能。
