随着网络信息系统的日益复杂化,网络的安全性和用户隐私性引起了人们的高度重视,寻找能够维护网络安全、分析和预判网络攻防形式的新技术尤为重要。网络环境日新月异,仅仅依靠被动防御已经不能满足网络安全需求。部分学者在研究中发现网络攻防的过程与博弈的过程具有相通之处,因此,博弈论被逐步应用于网络攻防研究中。演化博弈作为一种将博弈论与动态演化过程相结合的理论,突破了传统博弈理论完全理性的局限性,能够较好的刻画群体之间随着时间不断演化的动态过程,深受研究人员的关注。鉴于此,本文基于不完全理性的演化博弈理论,对网络攻防行为策略进行分析和预测,进而寻求最优防御策略,有效减少了防御方的损失,遏制了攻击方的攻击行为。具体而言,主要包含以下两方面内容:(1)本文针对网络环境进行分析,构建网络攻防场景,在惩罚机制的基础上引入激励机制,提出基于激励机制的攻防演化博弈模型。根据模型利用复制动态方程及雅可比矩阵的局部稳定性法则分析演化稳定均衡。网络攻防群体在不同的问题情境下不断演化并趋向于某个稳定状态,其中,防御方经过不断的修正和改进自己的行为,最终获得此情境下的最优防御策略。此外,由于第三方监管部门对局中人实施激励机制管理,有效促进了防御方投资防御策略的积极性。并且,在分析不同攻击时长时攻击群体的演化规律过程中,可以发现,防御方投资防御策略会导致攻击时间变长、攻击成本过高,从而遏制了攻击者的积极性,便于构建更加安全稳定的网络环境。最后,本文引入防御投资回报概念,通过对比可以直观的发现激励机制能够有效提高防御方的收益。将该模型应用在实际网络环境下,可以对外来攻击者及时进行预判和检测,并为自身最优防御策略的选取提供一定的依据,对网络环境的维护有一定的积极作用。(2)本文针对实际网络环境中出现的随机干扰因素,采用具有马尔可夫性质的随机微分方程来构建网络攻防中的随机微分博弈模型。在模型的构建过程中,通过引入危害性分析概念对攻击策略的危害程度进行充分考虑,并根据随机微分方程的相关理论知识对模型进行演化均衡求解和稳定性证明。在不同的问题情境下,通过前项显示欧拉数值法对博弈局中人的策略选取进行演化分析。在随机干扰因素的作用下,本文提出的模型在不同的问题情境下均可达到稳定状态并获得最优防御策略。并且,通过引入防御投资回报ROSI与其他文献进行对比,可以得出本文所提出模型的防御投资回报较高,攻防群体的策略选取更加贴合网络实际,对维护网络安全有一定的促进作用。