基于不完全信息随机博弈与Q-learning的防御决策方法

• 作者: 张传富 张红旗 杨峻楠
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络攻防 随机博弈 Q-learning 贝叶斯纳什均衡 防御决策
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 论文Ⅰ:人工智能与网络安全
• 页码范围: 56-68
• 页数: 13页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 10530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018145

摘要

针对现有随机博弈大多以完全信息假设为前提,且与网络攻防实际不符的问题,将防御者对攻击者收益的不确定性转化为对攻击者类型的不确定性,构建不完全信息随机博弈模型.针对网络状态转移概率难以确定,导致无法确定求解均衡所需参数的问题,将Q-learning引入随机博弈中,使防御者在攻防对抗中通过学习得到的相关参数求解贝叶斯纳什均衡.在此基础上,设计了能够在线学习的防御决策算法.仿真实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红旗		39	238	8.0	13.0
5	张传富		8	20	3.0	3.0
9	杨峻楠		3	5	2.0	2.0