基于改进演化博弈模型的网络防御决策方法
针对网络防御决策的误差干扰和实时响应问题,该文提出一种改进演化博弈模型(IEGM)和网络防御决策方法.首先,借鉴经典伺服系统模型,用微分假设量化表示防御方对攻击策略的短期预测效应,加快模型收敛速度,提升防御决策效率.其次,分析攻防博弈中的误差产生机理,量化定义网络防御中的观测误差,提出改进复制动力学方程,加强模型对信息偏差的容忍度.在此基础上,建立改进演化博弈模型,证明了模型能够收敛至纳什均衡解的微小ε-邻域,给出了相应的稳定性分析,并设计了一种网络防御决策方法.理论分析和仿真结果表明,所提模型能够克服观测误差影响,给出偏差数量级在0.01%的最优防御纯策略,且在强干扰环境下,防御决策的响应速度相较于其他3种经典决策模型最高可以提升64.06%.改进模型和防御决策方法能够有效提升防御决策的响应时效性和对观测误差的适应性.
网络防御、决策方法、误差容忍、短期预测、改进复制动态
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TN915.08;TP399
2023-07-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
1970-1980