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基于随机博弈与A3C深度强化学习的网络防御策略优选
1
作者
胡浩
赵昌军
+3 位作者
刘璟
宋昱欣
姜迎畅
张玉臣
《指挥与控制学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期47-58,共12页
网络资源的有限性和攻防对抗的动态性导致最优防御策略难以选取,将深度强化学习引入攻防随机博弈建模领域,通过构建网络攻防actor策略网络和critic价值网络,结合随机博弈模型构建了网络攻防博弈决策模型总体结构,在此基础上引入异步优...
网络资源的有限性和攻防对抗的动态性导致最优防御策略难以选取,将深度强化学习引入攻防随机博弈建模领域,通过构建网络攻防actor策略网络和critic价值网络,结合随机博弈模型构建了网络攻防博弈决策模型总体结构,在此基础上引入异步优势演员评论家算法(asynchronous advantage actor-critic,A3C)智能体学习框架设计了防御策略选取算法;针对现有方法未考虑攻击方群体间的共谋攻击,引入群智能体性格特征,建立合作系数μ来刻画攻击者之间的合作对攻防策略收益的影响,进而得出对防御策略选取的影响,构建的博弈决策模型更符合攻防实际情况。实验结果表明,该方法的策略求解速度要优于现有方法,同时由于考虑了攻击合作关系,能够用于分析攻击者群体间合作关系对防御者决策的影响,防御策略选取更有针对性,期望防御收益更高。
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关键词
网络攻防
最优防御决策
随机博弈
多智能体
A3C算法
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职称材料
题名
基于随机博弈与A3C深度强化学习的网络防御策略优选
1
作者
胡浩
赵昌军
刘璟
宋昱欣
姜迎畅
张玉臣
机构
战略支援部队信息工程大学
出处
《指挥与控制学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期47-58,共12页
基金
国家自然科学基金(61902427)资助。
文摘
网络资源的有限性和攻防对抗的动态性导致最优防御策略难以选取,将深度强化学习引入攻防随机博弈建模领域,通过构建网络攻防actor策略网络和critic价值网络,结合随机博弈模型构建了网络攻防博弈决策模型总体结构,在此基础上引入异步优势演员评论家算法(asynchronous advantage actor-critic,A3C)智能体学习框架设计了防御策略选取算法;针对现有方法未考虑攻击方群体间的共谋攻击,引入群智能体性格特征,建立合作系数μ来刻画攻击者之间的合作对攻防策略收益的影响,进而得出对防御策略选取的影响,构建的博弈决策模型更符合攻防实际情况。实验结果表明,该方法的策略求解速度要优于现有方法,同时由于考虑了攻击合作关系,能够用于分析攻击者群体间合作关系对防御者决策的影响,防御策略选取更有针对性,期望防御收益更高。
关键词
网络攻防
最优防御决策
随机博弈
多智能体
A3C算法
Keywords
cyber security
optimal defense decision-making
stochastic gaming
multi-agent
A3C algorithm
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机博弈与A3C深度强化学习的网络防御策略优选
胡浩
赵昌军
刘璟
宋昱欣
姜迎畅
张玉臣
《指挥与控制学报》
CSCD
北大核心
2024
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