系统运行不仅会受内部故障影响,很多时候还会受到来自外部的恶意攻击,这直接影响到系统的可靠性。投票系统容错性高,决策力强,已被广泛应用到诸多领域。本文主要针对遭受多次恶意攻击的投票系统的可靠性进行研究并给出相应的最优策略,这里的可靠性是指系统对于输入的命题能做出正确决策的概率。本文讨论了一个由多种组件（普通组件,升级组件和伪装组件）组成的多数投票系统的可靠性,着重关注的最优策略是针对不同类型组件的数量组合而言的。假设防御者和攻击者的资源价值是给定的,攻击者每次从所有组件中随机选择k个组件进行攻击,在遭受多次攻击后,每个组件的状态将会变得不确定。本文给出了k=1时计算系统可靠性的数值理论推导过程并提供了对应算法（算法1）。在所有攻击均由泊松过程发起且随机命题输入的时间服从截尾正态分布的假设之下,针对k≥1的情况,本文提供了一个算法（算法2）来模拟系统的预期可靠性,算法2适用于给定各个类型组件可靠性函数的系统可靠性的计算。本文分别为攻击者和防御者提供了相应的最优策略。在一定条件下,本文的研究表明:（1）对于攻击者来说,每次选择对所有组件发起攻击是最差的策略,攻击者最好每次随机选择k=1或k=2个组件进行攻击;（2）对于防御者来说,升级组件的数量越多系统可靠性越大,在升级组件数量一定时,适当增加伪装组件的数量也可提高系统可靠性。此外,面对攻击者可能采取的不同的攻击策略（选择不同的k）,本文借助遗传算法（算法3）为防御者寻找组件的最优组合提供了解决方案,实验表明,此方法有较好的准确性和稳定性。