复杂网络中基于QRD的主动防御决策方法研究

摘要：

针对未知网络攻防场景下,信息不公开导致最优防御策略难以准确选取的问题.通过对不完全信息下的网络攻防博弈进行分析,文章首先构建具有探索机制的攻防演化博弈模型;然后基于Boltzmann探索的Q-learning复制动态方程构建攻防决策动态演化方程;最后通过求解演化稳定均衡给出最优防御策略选取方法,并刻画攻防策略的演化轨迹.仿真实验结果表明,对于小规模局域网,在探索程度参数取10附近时,生成的最优防御策略具有较好的可解释性和稳定性,能够使得防御主体获取最大防御收益.

关键词：网络攻防、不完全信息、演化博弈、Q-learning复制动态方程、最优防御策略

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金[61902427

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：72-82