摘要：随着移动目标防御技术研究的不断深入,移动目标防御策略选取问题成为当前研究的热点问题之一,本文提出一种基于多阶段markov信号博弈模型的移动目标防御最优策略选取方法.首先,结合攻防实际,提出实施攻击所需构建的攻击链模型.其次,在考虑状态随机跳变的基础上,将多阶段信号博弈模型与markov决策过程相结合,构建基于多阶段markov信号博弈的移动目标防御模型.同时,引入Logistic映射刻画攻防博弈系统中可能造成概率更新过程失真的随机干扰因素.在形式化建模的基础上,设计折扣收益目标函数,并提出均衡求解算法,给出最优防御策略选取算法.最后,通过仿真实验验证模型和方法的有效性.

摘要：移动目标防御策略是当前网络安全领域的研究热点,本文主要研究移动目标防御策略的选取问题.针对实际网络中的攻防双方信息是不对称的,以不完全信息动态博弈为基础研究网络攻防对抗过程,通过引入攻击者的最小风险贝叶斯决策,对其攻防收益进行量化.另外,由于攻防过程具有多阶段多状态特性,将markov决策过程与信号博弈模型相结合,构建移动目标markov信号博弈防御模型,给出均衡求解算法,设计目标准则函数求解具体的攻防策略.同时,使用PageRank链接分析算法分析网络攻防过程中的阶段权重问题.仿真实验结果表明本文提出模型的有效性和可行性.

摘要：当前运用博弈理论的网络安全研究大多采用完全理性假设,本文针对现实社会中攻防双方的有限理性限制条件和攻防过程的动态变化特征,基于非合作演化博弈理论,从有限理性约束出发,将演化博弈模型与markov决策相结合,构建多阶段markov攻防演化博弈模型,实现对多阶段、多状态攻防对抗的动态分析推演;依据博弈的折扣总收益设计目标函数,提出多阶段博弈均衡的求解方法,给出最优防御策略选取算法.通过实验验证了模型和方法的有效性.

摘要：当前基于博弈理论的网络安全研究成果难以应用于实时、连续、随机对抗的网络攻防过程.本文针对网络安全防御的实时性和网络状态变化的随机性,基于动态、实时对抗的视角分析攻防行为,在结合微分博弈模型和markov决策方法的基础上进行扩展,构建markov攻防微分博弈模型,分析具有多个阶段且每阶段持续时间较短的攻防过程;提出多阶段博弈均衡解计算方法,设计多阶段最优防御策略选取算法.仿真实验结果表明,模型和算法有效且可行.

摘要：针对现有博弈模型难以有效建模网络攻防对抗动态连续特性的问题,提出了一种基于markov时间博弈的移动目标防御最优策略选取方法。在分析移动目标攻防对抗过程的基础上,构建了移动目标攻防策略集合,利用时间博弈刻画了单阶段移动目标防御过程的动态性,利用markov决策过程描述了多阶段移动目标防御状态转化的随机性。同时,将攻防双方对资源脆弱性抽象为对攻击面控制权的交替,从而有效保证了博弈模型的通用性。在此基础上,分析并证明了均衡的存在性,设计了最优策略选取算法。最后,通过应用实例验证了所提模型的实用性和算法的有效性。