随着社会的进步，网络在国民经济和基础设施建设方面发挥着越来越重要的作用。为了保护网络免受恶意攻击，我们需要随时掌握网络的安全状态，并提供有效的措施来提升网络的安全性。　　通过攻击图来度量与提升网络安全已经被研究者广泛应用，并提出了很多度量标准:最差攻击者需要具有的技能或属性，攻击者达到指定目标的可能性，攻击图具有多少攻击情景等。同时启发式算法在分析攻击图方面也得到了应用，然而对于启发式算法在攻击图分析方面的效果却没有得到深入分析，论文将应用启发式算法对攻击图进行最小化分析并对比它们在此问题上的性能，并提出了一些优化算法的策略。　　本文对攻击图进行了深入的分析，包括攻击图的构建，攻击图表示方式，攻击图的应用领域，攻击图的分析及基于攻击图的安全度量等。本文的主要工作包括以下几点:　　1.对网络安全度量及其主要的度量方式进行了介绍。人们一直在研究安全度量的定义及标准，从而有助于确认如何才能提升网络的安全性。论文介绍的两种主要的度量方式分别是基于攻击面的度量和基于攻击图的度量。攻击面主要研究的是攻击者能够向系统发送数据或从系统接收数据然后对系统发起攻击所利用的资源。基于攻击图的度量需要对攻击图进行分析来判断网络的安全程度。　　2.详细介绍了攻击图的相关内容。包括攻击图的定义、网络安全模型的定义、攻击图的表现形式、对网络攻击图进行分析及攻击图的应用等。　　3.将模拟退火算法应用到攻击图最小化分析中。对攻击图进行最小化分析是为了求得能够屏蔽攻击的最小漏洞利用集合，从而帮助网络管理员确保网络的安全。求解最小漏洞利用集合的问题与求解最小碰集问题是等价的，从而求解最小碰集问题的启发式算法就可以应用到求解网络攻击图的最小漏洞利用集合方面，论文实现了模拟退火算法在最小化分析中的应用。　　4.对多种启发式算法在攻击图最小化分析中的实验结果进行了对比，并提出了一些改进的策略。论文将启发式算法应用于多个网络攻击图的最小化分析方面，并对其实验结果进行了比较，包括求得的解的基数，解对攻击情景的覆盖情况及解的差异性情况，同时对比了在局部搜索策略、随时间改变的速度阈值策略等作用下的算法性能。