多阶段平台动态防御的Markov演化博弈模型及迁移策略

为提升持续性和阶段性攻击下平台动态防御效率,提出多阶段平台动态防御的Markov演化博弈模型和迁移策略。从平台动态防御的网络攻防原理入手,分析平台动态防御的循环性和阶段性特点,进行多阶段平台动态防御的关键参数和收益计算;建立多阶段平台动态防御的Markov演化博弈模型,针对博弈的阶段性,在总收益计算中引入折现因子和转移概率;在此基础上,研究纳什均衡在多阶段Markov平台动态防御演化博弈中的存在性,给出纳什均衡解和最优迁移策略选取算法。通过示例设计迁移策略的分析流程,仿真结果验证了所提模型和迁移策略的有效性。

基于信号博弈的端信息跳变同步策略

针对不同攻击模式下端信息跳变同步特点,研究提出基于信号博弈的同步策略。定义了攻防双方占有的系统资源比和时间衰减系数,建立了端信息跳变同步的信号博弈模型。以模型为基础,考虑攻击者倾向破坏和窃密等概率、窃密和破坏3类攻击,设计了端信息跳变同步策略的记忆T细胞实现方法,防御者根据攻防博弈中的防御收益,调整相关防御参数,增加防御者的收益。仿真结果表明,按照所提方法调整系统资源比和时间参数,可有效提升防御者收益,实现对不确定和多类型动态攻击的最优动态防御。

平台动态防御演化博弈模型和状态迁移策略

为提升平台动态防御系统对病毒的适应性和防御效能,对基于有限理性假设的平台动态防御演化博弈模型和状态迁移策略进行研究。首先,从病毒传播感染机理入手,阐述了平台状态迁移动态防御和有限理性假设下的演化博弈原理,分析了平台动态防御中节点状态转移关系和影响因素;其次,定义了平台动态防御的演化博弈模型和关键参数,考虑迁移平台与病毒类型之间的免疫特性,提出免疫因子和防御节点收益计算方法;最后,通过算例给出了单个状态演化稳定分析流程和方法,设计了节点状态迁移演化均衡策略生成算法。理论分析和仿真结果表明:平台动态防御节点状态迁移演化均衡策略具有更好的防御效能,可有效解决平台动态防御系统在面对随机攻击病毒的平台迁移选择问题。

多阶段平台动态防御的信号博弈模型及迁移策略

为提升攻防对抗中网络平台的信号识别能力和防御效果,文章提出多阶段平台动态防御的信号博弈模型和迁移策略。首先,从平台动态防御原理入手,分析平台动态防御的拓扑结构和博弈流程,构建了多阶段平台动态防御的信号博弈模型,并给出攻防收益参数定义,引入了探测度和检测因子,分析攻防双方获得的信息对下一阶段博弈的影响。其次,按照信号博弈流程,求解了多阶段均衡策略的精炼贝叶斯均衡,提出了多阶段平台动态防御最优迁移策略选取算法。最后,通过示例和仿真验证了所提模型和策略的有效性。

平台动态防御信号博弈策略

针对网络博弈中攻防双方拥有信息的不对称性,考虑攻击者据此伪装合法用户隐蔽攻击的情况,研究提出了平台动态防御的信号博弈策略。从平台动态防御原理入手,分析了网络攻防博弈关系和信息的不对称性,基于对访问者类型的推断等要素,构建了平台动态目标防御的信号博弈模型,提出了信号博弈的攻防收益量化指标,给出了信号博弈流程及均衡求解方法。通过示例和仿真分析,演示了信号博弈策略的求解过程。仿真结果表明,在攻击者类型先验概率信息已知的前提下,防御方的信号博弈策略及迁移方案,其期望收益与实际收益最终误差不超过2.7%,理论收益计算方法正确有效;较无差别平台迁移策略,信号博弈策略实际收益最终高出96%,表明该策略能够改善防御方对攻击方信息的不对称性,实施针对性的平台动态防御。

基于系统先验信息的平台动态防御单阶段静态博弈策略

针对平台动态防御中节点选择迁移的复杂性,设计了基于系统先验信息的单阶段静态博弈策略。从平台动态防御原理分析入手,结合攻防双方博弈关系和完全信息条件下的防御需求,构建了单阶段静态博弈模型,提出了攻防效用关键参数和完全信息博弈流程,通过示例给出了策略的具体实施过程。仿真结果表明,经过1000次攻防博弈实验后,防御方实际收益为4.403×10^4,攻击方实际收益为-1.625×10^5,所提策略能有效阻截网络攻击,防御方期望收益为4.324×10^4,实际收益偏差约1.8%,新策略的收益远高于无差别迁移策略,可解决传统平台动态防御中成本高、防御收支不平衡和节点迁移有效性等问题。