發(fā)布時間：2021-11-10 18:26

　　借鑒自然界生物演變進(jìn)化過程中復(fù)制動態(tài)的思想,基于演化博弈對蜜罐技術(shù)的有效性機(jī)理進(jìn)行研究,分析網(wǎng)絡(luò)中攻防雙方如何根據(jù)自身行動策略及支付函數(shù)進(jìn)行演變,從而使博弈收益最大化。演化博弈從一種全新角度詮釋了博弈均衡概念,不再是完全理性也非完全信息,為納什均衡和均衡戰(zhàn)略的選擇演繹出新方法。演化博弈過程中,防御方是包括普通服務(wù)和蜜罐的混合系統(tǒng),其對手是訪問混合系統(tǒng)的惡意攻擊者,雙方構(gòu)成了博弈參與者�；旌暇W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可看作一個生態(tài)系統(tǒng),而來訪者則只有攻擊者一個種群;混合系統(tǒng)持續(xù)為來訪者提供服務(wù),攻擊者可選擇訪問或不訪問。論文基于復(fù)制動態(tài)方程推理計算滿足演化穩(wěn)定策略的均衡點,并利用Matlab平臺仿真驗證博弈雙方的策略演變趨勢,從而在理論上證明了蜜罐技術(shù)的有效性機(jī)理。 

【文章來源】：計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2020,30(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

函數(shù)F(x)的變化趨勢

令F(y)=0,可得三個值:y=0,y=1,x=Ap-Ac/Ap。根據(jù)前述理論知識可知,演化博弈的穩(wěn)定策略就是復(fù)制動態(tài)曲線與水平坐標(biāo)軸相交且交點處切線斜率為負(fù)數(shù)的點,函數(shù)F(y)的變化趨勢如圖2所示。當(dāng)x>Ap-Ac/Ap時,交點y=0處的切線斜率為負(fù),交點y=1處的切線斜率為正,所以只有y=0是攻擊者的演化穩(wěn)定策略,即攻擊者最后會選擇訪問網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這一策略。當(dāng)x<Ap-Ac/Ap時,交點y=1處的切線斜率為負(fù),交點y=0處的切線斜率為正,所以只有y=1是攻擊者的演化穩(wěn)定策略,即攻擊者最后會選擇不訪問網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這一策略。

令復(fù)制動態(tài)方程F(x)=0,F(y)=0�？傻醚莼┺牡奈鍌�均衡點(0,0),(1,0),(0,1),(1,1),(Ap-Ac/Ap,Nc/Np)。每一個均衡點都是一個滿足納什均衡條件的策略組合。描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和攻擊者的復(fù)制動態(tài)關(guān)系如圖3所示。由圖可知,演化均衡點(1,0)和(0,1)是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與攻擊者雙方博弈的最終演化穩(wěn)定方向。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與攻擊者的策略組合屬于區(qū)域A時,演化會向均衡(0,1)收斂,即若網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為普通系統(tǒng),攻擊者會選擇訪問系統(tǒng);當(dāng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與攻擊者的策略組合屬于區(qū)域B時,演化會向均衡(1,0)收斂,即若網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為蜜罐系統(tǒng),攻擊者會選擇不訪問系統(tǒng),顯然該結(jié)論符合現(xiàn)實情況。均衡點(Ap-Ac/Ap,Nc/Np)是影響演變方向的閾值,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和攻擊者的策略組合在均衡點(Ap-Ac/Ap,Nc/Np)時,一個極小的改變會決定演化最終走向,所以在演化博弈中,博弈參與者行動不斷變化,博弈雙方都會向適應(yīng)自身發(fā)展的方向進(jìn)行演變,如圖中的區(qū)域C、D。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和攻擊者的策略組合屬于這兩部分時,演化具有一個不確定性,即可能由C→A→(0,1),也可能由C→B→(1,0)。這與實際情況有關(guān),如果在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中部署蜜罐代價很大,管理人員可能放棄部署;如果訪問蜜罐對攻擊者造成的損失很嚴(yán)重,攻擊者可能會放棄訪問一個不確定的系統(tǒng)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Markov演化博弈的網(wǎng)絡(luò)防御策略選取方法[J]. 張恒巍,黃健明.  電子學(xué)報. 2018(06)
[2]移動云計算中基于動態(tài)博弈和可靠推薦的傳遞信譽(yù)機(jī)制[J]. 林暉,于孟洋,田有亮,黃毅杰.  通信學(xué)報. 2018(05)
[3]基于博弈論的社交網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)控制機(jī)制[J]. 單芳芳,李暉,朱輝.  通信學(xué)報. 2018(03)
[4]基于改進(jìn)復(fù)制動態(tài)演化博弈模型的最優(yōu)防御策略選取[J]. 黃健明,張恒巍.  通信學(xué)報. 2018(01)
[5]網(wǎng)絡(luò)欺騙技術(shù)綜述[J]. 賈召鵬,方濱興,劉潮歌,劉奇旭,林建寶.  通信學(xué)報. 2017(12)
[6]基于攻防演化博弈模型的防御策略選取方法[J]. 黃健明,張恒巍,王晉東,黃世銳.  通信學(xué)報. 2017(01)
[7]基于信令博弈的網(wǎng)絡(luò)誘騙防御策略分析與仿真[J]. 石樂義,趙俊楠,李芹,溫曉,劉昕.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2016(02)
[8]基于演化博弈機(jī)制的物理層安全協(xié)作方法[J]. 黃開枝,洪穎,羅文宇,林勝斌.  電子與信息學(xué)報. 2015(01)
[9]不完全信息條件下演化博弈均衡的穩(wěn)定性分析[J]. 孫慶文,陸柳,嚴(yán)廣樂,車宏安.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2003(07)

博士論文
[1]具有風(fēng)險、記憶的網(wǎng)絡(luò)演化博弈的策略調(diào)控與優(yōu)化[D]. 付世華.山東大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于博弈論的網(wǎng)絡(luò)誘騙系統(tǒng)研究[D]. 李娟利.西安建筑科技大學(xué) 2006



本文編號：3487727