發(fā)布時間：2022-07-22 15:33

　　易攻難守是當前網(wǎng)絡(luò)安全面臨的核心問題之一.移動目標防御技術(shù)對被保護系統(tǒng)的攻擊面實施動態(tài)持續(xù)性變換,從而降低攻擊者成功的概率.隨著移動目標防御領(lǐng)域的研究進展,如何優(yōu)化動態(tài)防御策略,實現(xiàn)成本和收益均衡的智能防御已經(jīng)成為關(guān)鍵的研究點.移動目標防御的現(xiàn)有優(yōu)化模型往往存在對目的性較強的實際攻守場景描述不當、無法預(yù)測參與者后續(xù)策略、缺乏對系統(tǒng)用戶的考慮等問題.針對這些問題,本文創(chuàng)新性的將用戶作為移動目標防御博弈中的第三方參與者,結(jié)合Stackelberg博弈和Markov模型來構(gòu)建非對等三方博弈,以確定移動目標防御的最優(yōu)策略.數(shù)學(xué)分析和仿真實驗表明,本文提出的模型能夠兼顧防御者和用戶的成本和收益,避免過度的防御和不適宜的防御,有效的實現(xiàn)防御策略智能決策. 

【文章頁數(shù)】：14 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
    2.1 移動目標防御技術(shù)
    2.2 Stackelberg攻守雙方博弈
    2.3 Markov攻守雙方博弈
    2.4 移動目標防御機制有效性評估
3 Stackelberg-Markov非對等三方博弈模型
    3.1 引入用戶的非對等三方博弈模型
    3.2 Stackelberg博弈在非對等三方博弈中的應(yīng)用
    3.3 Markov博弈在非對等三方博弈中的應(yīng)用
4 兼顧成本和收益的最優(yōu)防御策略
    4.1 非對等三方博弈中參與者各自的成本和收益
    4.2 非對等三方博弈中參與者之間的效用關(guān)系
    4.3 兼顧防御者和用戶效用的防御策略智能決策
    4.4 非獨立性用戶情況下的SMATG
5 數(shù)學(xué)分析
    5.1 算法復(fù)雜度分析
    5.2 與其他模型與算法的比較
    5.3 數(shù)學(xué)實例分析
    5.4 仿真實驗
6 總結(jié)與展望
Background


【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動目標防御的攻擊面動態(tài)轉(zhuǎn)移技術(shù)研究綜述[J]. 周余陽,程光,郭春生,戴冕.  軟件學(xué)報. 2018(09)
[2]移動目標防御技術(shù)研究進展[J]. 蔡桂林,王寶生,王天佐,羅躍斌,王小峰,崔新武.  計算機研究與發(fā)展. 2016(05)
[3]基于貝葉斯Stackelberg博弈的Web安全問題研究[J]. 錢震,蔚承建,王開,陳學(xué)森,劉凱.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2015(12)



本文編號：3664874