基于Markov微分博弈的移动目标防御决策优化

随着网络攻防向实时连续和动态高频变化的方向发展,传统的离散多阶段网络攻防博弈模型已难以满足实际需求,而且传统网络攻防模型中的节点状态单一,难以准确描述实际网络对抗中节点类型的演化过程。将节点传染病动力学模型加以改进并应用到网络攻防对抗中,用来描述攻防过程中不同状态节点的演化过程及节点状态间的迁移关系。在构建移动目标Markov微分博弈防御模型时,各阶段内运用微分博弈模型分析,阶段间运用Markov决策过程描述状态转移,通过均衡分析和求解,设计防御决策优化算法。最后,通过仿真实验验证该模型和优化策略的可行性和有效性。

基于Markov博弈模型的网络安全态势感知方法

为了分析威胁传播对网络系统的影响,准确、全面地评估系统的安全性,并给出相应的加固方案,提出一种基于Markov博弈分析的网络安全态势感知方法.通过对多传感器检测到的安全数据进行融合,得到资产、威胁和脆弱性的规范化数据;对每个威胁,分析其传播规律,建立相应的威胁传播网络;通过对威胁、管理员和普通用户的行为进行博弈分析,建立三方参与的Markov博弈模型,并对相关算法进行优化分析,使得评估过程能够实时运行.Markov博弈模型能够动态评估系统安全态势,并为管理员提供最佳的加固方案.通过对具体网络的测评分析表明,基于Markov博弈分析的方法符合实际应用,评估结果准确、有效,提供的加固方案可有效抑制威胁的扩散.

动态攻击网络Markov演化博弈安全分析模型

网络攻击或防御策略选取的随机性会导致系统状态变化的随机性,网络攻防的过程也定然是收益矩阵各不相同的多状态上的对抗。使用Markov决策过程对这一随机性进行刻画,将单状态的博弈模型扩展到多状态,形成了多状态多智能体的Markov演化博弈模型;在形式化建模的基础上,证明了均衡策略的存在;通过非线性规划的求解方法得到了攻防策略方案。最后以一个典型的企业网络攻防过程为例,使用该模型进行了仿真分析和推演,结果表明该模型符合实际应用,评估结果准确,有助于攻防博弈研究的发展。

Markov博弈模型在海上网络安全感知中的应用

海上信息技术已得到飞速发展,但各种目的的网络攻击也在不断出现,保证信息网络安全已经成为迫切的需要。本文从海上网络安全态势感知出发,阐述Markov理论并设计Markov博弈模型,在模型中通过安全加固和风险修复来提高系统的安全,实验验证本文算法在风险控制方面要优越于传播的风险评估模型。

基于Stackelberg-Markov非对等三方博弈模型的移动目标防御技术

易攻难守是当前网络安全面临的核心问题之一.移动目标防御技术对被保护系统的攻击面实施动态持续性变换,从而降低攻击者成功的概率.随着移动目标防御领域的研究进展,如何优化动态防御策略,实现成本和收益均衡的智能防御已经成为关键的研究点.移动目标防御的现有优化模型往往存在对目的性较强的实际攻守场景描述不当、无法预测参与者后续策略、缺乏对系统用户的考虑等问题.针对这些问题,本文创新性的将用户作为移动目标防御博弈中的第三方参与者,结合Stackelberg博弈和Markov模型来构建非对等三方博弈,以确定移动目标防御的最优策略.数学分析和仿真实验表明,本文提出的模型能够兼顾防御者和用户的成本和收益,避免过度的防御和不适宜的防御,有效的实现防御策略智能决策.

多智能体协作技术综述

本文从协作模型和研究方法两个角度考察了多智能体协作技术的发展 ,认为是外在的理性形式化模型和内在的对策和学习机制是多智能体协作技术的两个重要方面 .

基于博弈推演模型的作战能力需求分析方法

针对网络中心战条件下复杂军事信息系统的需求分析问题,以作战能力需求分析为核心,在对装备宏观能力需求分析基础上,提出了基于Markov博弈模型的作战样例动态推演方法。该方法可生成体系作战能力需求,进而通过分析推导系统能力和装备能力需求。该方法已用于某海上编队信息系统的作战能力需求分析,并采用博弈推演模型对具体作战样例进行推演分析。结果验证了该方法的可行性和有效性,为同类复杂系统的作战能力需求分析提供借鉴。

基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制

降低功耗是无线传感网研究中的重要问题之一。针对现有无线传感网存在功耗高、能量利用率低等问题,本文提出一种基于隐马尔可夫模型和非合作博弈的功率控制方法。证明了该方法中纳什均衡的存在性和唯一性以及隐马尔可夫模型(HMM)在特定条件下的广义平稳性。通过仿真实验将该算法与已有的基于非合作博弈的控制方法进行比较。仿真结果表明,该算法在能量利用率、收敛性、降低功耗方面均优于原有算法,能够有效延长网络生命周期。

基于混沌游走方法的Rh血型系统中RHD基因的分析

利用基于经典HP模型的蛋白质序列混沌游走方法(chaos game representation,CGR),给出了RHD基因的蛋白质序列CGR图,可视作蛋白质序列二级结构的一个特征图谱描述,对临床上的血型鉴别有一定的参考价值.另外,还根据由Jeffrey在1990年提出的描绘DNA序列的CGR方法,给出了RHD基因的DNA序列的CGR图,并且根据RHD基因DNA序列的CGR图算出了RHD基因相应的马尔可夫两步转移概率矩阵,从概率矩阵表可以看出RHD基因对编码氨基酸的三联子的第3个碱基的使用偏好性.

随机游动在足球福彩中的应用

通过对一个随机游戏的分析,提出"近似马氏稳态时间"定理并加以证明,而后利用马氏链模型和对策论建立解决方案的最佳模型,并利用此模型预测足球比赛的胜、负的概率.

基于对跨国公司在中国市场占有率预测的数学模型分析

结合数学模型,利用马尔科夫链的一些性质和博弈论理论对跨国公司在中国的市场占有率进行预测分析.结果表明:利用该方法分析得到的结果与给定的目标期望函数有较好的符合,适用于目前对跨国公司在中国市场占有率的研究.

基于对跨国公司商品市场占有率预测的博弈模型研究

根据对跨国公司的市场份额统计量的描述,结合伯特兰德博弈数学模型,利用马尔柯夫链的一些性质和伯特兰德博弈理论进行了分析。结果表明:利用该方法分析得到的跨国公司市场占有率与给定的目标期望函数能有较好的符合,适用于目前对跨国公司的市场占有率的预测研究。

济贫问题的随机分配模型

对美国Columbia大学HerbertRobbins教授提出的济贫问题进行了研究 ,该问题要求计算每个人获得的钱数的方差 .先将此问题转换为非齐次马尔可夫链模型 ,推导出一步转移概率矩阵 ,依此证明了当钱数趋于无穷大时 ,方差趋于零 ;给出了计算K =3和N =4时问题的精确解 ;最后给出了N ,K为更大数值的Monte Carlo模拟解 。

一种面向直方图发布的均衡差分隐私保护方法

作为一种常用的数据发布方法,直方图数据发布因其直观便捷的特点得到了广泛关注.直方图数据发布在带来方便的同时也面临着隐私泄露的风险.当前基于差分隐私的保护方法虽然提高了一定发布安全性,但仍然存在以下问题:(1)现有的差分隐私保护方法往往忽略直方图发布数据之间的关联特性;(2)同时,现有的方法缺乏有效评估直方图间接隐私泄露风险的方法;(3)现有的方法难以实现全面均衡的直方图隐私保护.本文针对上述问题,通过引入关联隐私泄露评估量化机制,设计了一种面向直方图数据发布的均衡差分隐私保护方法.首先,结合作用域的马尔科夫模型定义了直方图关联隐私;然后,基于隐私泄露损失因素,提出一种多指标决策的隐私泄露损失评估方法;最后,借鉴Nash博弈与Stackberg博弈思想,设计一种均衡差分隐私保护直方图发布方法.通过在两个不同数据集上的实验,验证了本文所提均衡隐私保护方法的有效性与鲁棒性,并证明了本文所提出的均衡差分隐私保护方法均衡地保护了直接与间接隐私泄露,且优于AHP、GS直方图隐私保护发布方法.

大型多人在线角色扮演游戏的下一地点预测

近年来,大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)已经成为最流行的网络娱乐活动之一。MMORPG在游戏环境中形成虚拟社会,其中每个玩家扮演某个虚构角色,并控制该角色的大多数活动。游戏的迅猛发展累积了海量数据,其中包含游戏虚拟社会的语义和拓扑信息。研究者针对游戏数据开展了一系列研究工作,如玩家退出预测、游戏服务器整合等。游戏角色的下一地点预测对提升游戏体验、改善游戏设计和检测游戏机器人均有十分重要的意义。目前,该项预测任务主要使用统计分析完成。然而,由于游戏数据具有海量特征,因此需要一种自动化的计算方法。文中提出了基于隐马尔科夫模型的游戏角色下一地点预测模型,该模型能够考虑与位置特性相关的不可观测的属性,同时兼顾游戏角色前期行为的影响。实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有建模直观的特点,在稠密分布的MMORPG数据中能够得到更准确的下一地点预测结果。

基于Q-learning的分布式基站缓存替换策略

针对传统替换策略的不足,提出一种基于Q-learning的缓存替换策略。该方法使用马尔科夫博弈模型描述多基站协作替换问题,以降低网络服务延迟为目标,利用分布式Q-learning算法获得Nash均衡点作为最优策略。实验表明,与其他缓存替换策略相比,该方法能够有效降低网路延迟,提升服务质量。

攻防博弈模型下网络节点信息安全量化仿真

针对传统网络节点信息的安全量化过程不稳定的问题,提出一种基于攻防博弈模型的网络节点信息安全量化。首先构建基于随机Petri的攻防模型,设计相应的攻防博弈策略,在明确攻防过程中双方权限变化的同时,计算攻防双方整体效用和期望输出。在此基础上通过半马尔可夫描述信息安全离散状态,并利用层分析法对上述网络节点信息安全量化处理。最后设计仿真,结果表明,所设计的攻防博弈模型下网络节点信息安全的量化效率高,且量化过程较为稳定,为网络节点的安全性防护提供基础依据。

基于随机零和博弈的固定资产投入产出研究

文章在Markov跳变系统描述的固定资产投入产出模型基础上,考虑外界的不确定性,引入随机变量,建立了基于离散时间随机Markov跳变系统的固定资产投入产出动态变化模型.接着,把固定资产投入看作博弈的一方,外界随机干扰看作博弈的另一方,在两者之间设计一个随机零和博弈,进而运用鞍点均衡理论设计出求解固定资产投入产出问题的最优策略,并给出最优解的显式形式.

奥运会男子现代五项前三名成绩的灰色马尔可夫链预测模型的研究

研究了奥运会男子现代五项前三名成绩的预测模型.将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建了灰色马尔可夫预测模型.对奥运会男子现代五项前三名成绩趋势进行了预测,给出了第30届奥运会男子现代五项前三名成绩的预测结果,并大大提高了预测精度.