基于攻防图的网络主动防御策略选取研究

传统的网络主动防御策略选取方法在网络状态重要性和攻防策略依存性上考虑不足,并存在计算冗余问题。通过在攻击图中融入防御动作,提出了基于模式匹配的攻防图生成方法。结合攻防图,给出节点重要性和攻击前提概率的定义,改进现有收益量化方法。运用自顶向下广度优先算法遍历攻防图节点生成收益矩阵,减少了计算冗余,在此基础上选取纳什均衡策略对和最优主动防御策略。最后,运用实例验证了所提方法的可行性和有效性。

图博弈下具有未知动态的供应链系统变更设计

为了研究具有未知动态的供应链系统变更一致性问题,将供应链系统建模为多智能体系统,针对多智能体系统图博弈问题,提出一种自适应最优分布式算法,该算法基于数值迭代启发式动态规划,无需系统动力学知识即可求解耦合的Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程。此外,使用神经网络来识别每个子链的未知动态,证明了所提对策的闭环系统稳定性。仿真结果表明,该方法可以保证供应链变更系统的稳定性与一致性。