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基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的傳感網(wǎng)惡意程序傳播抑制方法

發(fā)布時(shí)間:2019-08-28 18:18
【摘要】:為抑制傳感網(wǎng)惡意程序傳播,在考慮傳感網(wǎng)惡意程序傳播參與者"有限理性"的基礎(chǔ)上,提出一種基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的方法。根據(jù)傳感網(wǎng)惡意程序傳播過(guò)程中的博弈分析,建立傳感網(wǎng)惡意程序傳播階段博弈模型以反應(yīng)傳感網(wǎng)惡意程序和傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)之間的博弈交互過(guò)程。由參與者之間博弈交互持續(xù)進(jìn)行的事實(shí),建立傳感網(wǎng)惡意程序傳播重復(fù)博弈模型。使用最優(yōu)反應(yīng)均衡預(yù)測(cè)傳感網(wǎng)惡意程序的行為以解決重復(fù)博弈納什均衡解求解困難的問(wèn)題,給出抑制傳感網(wǎng)惡意程序傳播的算法。實(shí)驗(yàn)分析了參與者基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的策略,對(duì)所提出方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
【圖文】:

惡意程序,策略,選擇動(dòng)作


傳感技術(shù)學(xué)報(bào)www.chinatransducers.com第30卷圖2給出了傳感網(wǎng)惡意程序在給定理性度參數(shù)前提下基于最優(yōu)反應(yīng)均衡選擇相應(yīng)動(dòng)作的變化趨勢(shì),其中,y軸表示選擇某個(gè)動(dòng)作的概率。從圖2和表2的數(shù)據(jù)中可以看出,隨著理性度γ值的增加,傳感網(wǎng)惡意程序選擇動(dòng)作C的概率經(jīng)歷先降后升最后再下降的過(guò)程(兩次拐點(diǎn)分別出現(xiàn)在理性度γ≈0.287518和γ≈0.868198),選擇動(dòng)作F的概率呈現(xiàn)越來(lái)越小的趨勢(shì),選擇動(dòng)作P的概率經(jīng)歷先緩慢上升再逐步下降的過(guò)程(拐點(diǎn)出現(xiàn)在理性度γ≈0.3261),而選擇動(dòng)作I的概率呈現(xiàn)越來(lái)越大的趨勢(shì)。最終,當(dāng)理性度γ約達(dá)到15.57665時(shí),傳感網(wǎng)惡意程序選擇動(dòng)作I的概率達(dá)到1,也就是說(shuō),此時(shí)動(dòng)作C、F、P已被傳感網(wǎng)惡意程序摒棄,傳感網(wǎng)惡意程序始終選擇動(dòng)作I以獲取最大的效益。圖2傳感網(wǎng)惡意程序基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的策略圖3給出了傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)面對(duì)傳感網(wǎng)惡意程序采取的動(dòng)作選擇基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的相應(yīng)動(dòng)作的變化趨勢(shì)。從圖3和表2的數(shù)據(jù)中可以看出,,隨著理性度γ值的增加,傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)選擇動(dòng)作S和G的概率越來(lái)越小,而選擇動(dòng)作D的概率越來(lái)越大。最終,當(dāng)理性度γ約達(dá)到2.293818時(shí),傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)選擇動(dòng)作D的概率達(dá)到1,也就是說(shuō),此時(shí)動(dòng)作S和G已被傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)摒棄,傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)始終選擇動(dòng)作D以獲取最大的效益。圖3傳感網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)基于最優(yōu)反應(yīng)均衡的策略5結(jié)論如何抑制傳感網(wǎng)惡意程序傳播已成為當(dāng)前保障傳感網(wǎng)安全的研究熱點(diǎn),本文提出了一種基于最優(yōu)反應(yīng)均衡并考慮傳感網(wǎng)惡意程序傳播參與者“有限理性”的抑制方法。建立的傳感網(wǎng)惡意程序傳播階段博弈模型分析了傳感網(wǎng)惡意程序傳播過(guò)程中各參與者的動(dòng)作及偏好值,能體現(xiàn)參與者的交互過(guò)程,進(jìn)一步建立的傳感網(wǎng)惡意程序傳播重?
【作者單位】: 紹興文理學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;東華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61772018,61603258,61272034)
【分類號(hào)】:TN915.08;TP212.9

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6 郭瓊;馬t

本文編號(hào):2530313


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