在威胁建模领域，开展STRIDE模型与CVSS评分的安全解决方案。

在威胁建模领域，STRIDE模型与CVSS模型的结合使用能够实现从威胁识别到风险量化的全流程管理，形成系统化的安全解决方案。以下是结合两者的最佳实践方案：

1. 流程框架设计

结合STRIDE与CVSS的核心思路是：通过STRIDE进行威胁识别与分类，再通过CVSS量化威胁的严重性，最终指导优先级排序和缓解措施制定。具体步骤如下：

1. 绘制系统架构与数据流图：明确系统组件、数据流动路径及信任边界（如用户层、应用层、数据存储等），为STRIDE分析提供基础。
2. 应用STRIDE模型识别威胁：针对数据流图中的每个元素（如外部实体、进程、数据流）分析六类威胁（欺骗、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务、权限提升），并生成威胁列表。
3. 为每个威胁匹配CVSS评分：将识别出的威胁映射到具体漏洞或攻击场景，使用CVSS v3.1或更高版本评估其严重性。CVSS的评分维度（基础分、时序分、环境分）可帮助量化攻击的潜在影响、可利用性及修复难度。
4. 优先级排序与资源分配：根据CVSS评分（例如9.0-10分为高危）确定修复优先级，集中资源处理高风险威胁。
5. 制定缓解措施并验证：结合威胁类型和CVSS评分设计针对性对策（如加密、访问控制、日志审计），并通过模拟攻击或渗透测试验证措施有效性。

2. 结合使用的关键实践

(1) 数据流图与STRIDE的深度整合

• 细化威胁定位：在数据流图中标注每个组件的STRIDE威胁类型（例如，外部实体易受欺骗，数据存储易受篡改），并记录具体攻击场景（如中间人攻击导致数据泄露）。
• 威胁组件关联：如专利技术基于STRIDE的多维威胁分析方法所述，建立“威胁字典”，将威胁类型与具体组件、漏洞关联，便于后续CVSS评分。

(2) CVSS评分的动态调整

• 环境适配性：根据实际业务场景调整CVSS环境指标（如资产价值、安全控制措施），避免通用评分导致的偏差。例如，在物联网设备中，固件篡改的CVSS评分需结合设备部署环境（如工业控制场景）重新计算。
• 多维度加权：对于复杂系统，可结合CVSS与业务影响评估（如财务损失、品牌声誉）进行综合加权，生成更贴合实际的优先级列表。

(3) 自动化工具支持

• 增量威胁建模：如专利技术所述，通过工具自动检测数据流图变化，增量更新威胁列表并重新计算CVSS评分，提升效率。
• 集成化平台：使用支持STRIDE与CVSS集成的工具（如Microsoft Threat Modeling Tool、OWASP Threat Dragon），实现从建模到评分的自动化流水线。

3. 案例分析：物联网设备威胁建模

以智能音箱为例，结合两模型的落地步骤如下：

1. STRIDE威胁识别：

• 欺骗（S）：攻击者伪造语音指令。
• 篡改（T）：固件升级包被篡改。
• 信息泄露（I）：用户录音未加密传输。

• 固件篡改威胁：CVSS基础分9.8（攻击复杂度低、影响系统完整性）。
• 语音指令欺骗：CVSS基础分7.5（需物理接近设备）。

• 优先修复固件签名验证漏洞（CVSS 9.8），实施安全引导机制。
• 针对语音欺骗，增加多因素认证（如声纹识别）。

4. 挑战与优化建议

• 挑战1：CVSS评分主观性
• 优化：建立内部评分标准，结合STRIDE威胁类型定义评分细则（如权限提升类威胁默认增加0.5分）。
• 挑战2：模型覆盖范围不足
• 优化：补充DREAD模型（如区块链供应链案例）或FAIR框架，增强风险评估的多维性。
• 挑战3：维护成本高
• 优化：采用增量建模工具，仅对变更部分重新分析。

5. 总结

STRIDE与CVSS的结合实现了从威胁发现到量化管理的闭环：

• STRIDE提供全面的威胁分类框架，覆盖攻击面分析。
• CVSS赋予客观的风险量化能力，支持资源优化分配。实际应用中需结合自动化工具、动态评分调整及业务场景适配，方能最大化两者价值。对于复杂系统，可进一步引入DREAD或FAIR模型，形成多维风险评估体系。