【摘 要】
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随着互联网的发展以及网络用户规模的提升,网络技术研究者对于可以进行网络新技术验证、攻防技术对抗的互联网靶场的需求日益增长,世界各网络强国争前恐后的投入到互联网靶场的建设中来。在互联网靶场建设研究中,网络场景仿真是提高靶场真实度的一个重要手段,而用户行为模拟作为网络场景仿真中极为重要的部分受到研究者的广泛关注,传统的用户行为模拟多是使用基于录制-回放的方法或者使用固定脚本实现,鲁棒性和可扩展性比较差
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随着互联网的发展以及网络用户规模的提升,网络技术研究者对于可以进行网络新技术验证、攻防技术对抗的互联网靶场的需求日益增长,世界各网络强国争前恐后的投入到互联网靶场的建设中来。在互联网靶场建设研究中,网络场景仿真是提高靶场真实度的一个重要手段,而用户行为模拟作为网络场景仿真中极为重要的部分受到研究者的广泛关注,传统的用户行为模拟多是使用基于录制-回放的方法或者使用固定脚本实现,鲁棒性和可扩展性比较差,无法适应网络场景仿真越来越高的要求,因此,本文针对网络行为模拟中的关键技术进行研究,以期在用户行为模拟上有所突破。首先,本文对用户行为进行了深入分析,总结了学者对于用户行为模拟的研究方法与研究成果,明确了用户行为模拟的现状与需求,确定了本文对于粗粒度群体用户行为模拟和细粒度个体用户行为模拟的两个研究路线,提出了本文进行用户行为模拟所需技术及流程。其次,针对粗粒度群体用户行为模拟,提出了一种基于信息传播模型的模拟方法,该模型依赖于快速大量生成群体用户的技术,在处理群体用户之间的交互关系时,改进了一种无标度网络的生成方法,并提出一种信息传播模型用以模拟用户间的信息传递。实验结果显示,此模型生成的群体用户行为很好的符合人类动力学规律。再次,针对细粒度个体用户行为模拟,基于蒙特卡洛强化学习算法,提出了一种软件行为模拟方法,该方法依赖于用户操作软件的信息,并提出一种基于软件菜单项句柄的动作状态转移图生成方法。实验证明,该模拟方法能正确生成用户操作软件的行为序列,并将序列转化为真实的操作生成到操作系统中。最后,在本文研究成果的基础上,设计并实现了一个多粒度用户行为模拟原型系统。该系统能够使用本文提出的方法,针对不同场景仿真环境使用不同粒度的行为模拟功能,完成相应的任务。经过对系统进行性能测试,结果表明系统即使在完成任务量较高的群体用户行为模拟时,也能很好地在将资源消耗控制在系统可承受范围内。
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