【摘 要】
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近几年以APT为代表的网络攻击危害日趋严重,现有的基于信号博弈理论的研究虽然可以在一定程度上模拟APT攻防过程,但忽略了攻防过程中双方收益不对等的现象以及多阶段的对抗过程,导致模型和方法缺乏普适性.为此提出一个基于非零和信号博弈的主动防御模型,依据信号博弈理论,结合分析网络攻防多阶段的对抗过程建立攻防博弈树;收益量化过程中基于收益不对等的情况,采用非零和方法与贴现因子对攻防过程中多阶段的收益情况进行建模;提出了符合网络攻防特征的量化方法,并通过分析模型中存在的纳什均衡和精炼贝叶斯均衡,得出当前最优防御策略
【机 构】
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郑州轻工业大学 软件学院,河南 郑州 450001;深圳职业技术学院 电子与通信工程学院,广东 深圳 518005;河南信安通信技术股份有限公司,河南 郑州 450001
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近几年以APT为代表的网络攻击危害日趋严重,现有的基于信号博弈理论的研究虽然可以在一定程度上模拟APT攻防过程,但忽略了攻防过程中双方收益不对等的现象以及多阶段的对抗过程,导致模型和方法缺乏普适性.为此提出一个基于非零和信号博弈的主动防御模型,依据信号博弈理论,结合分析网络攻防多阶段的对抗过程建立攻防博弈树;收益量化过程中基于收益不对等的情况,采用非零和方法与贴现因子对攻防过程中多阶段的收益情况进行建模;提出了符合网络攻防特征的量化方法,并通过分析模型中存在的纳什均衡和精炼贝叶斯均衡,得出当前最优防御策略算法.通过仿真实验对该模型和方法进行验证,结果证实了所提模型和方法的可行性和有效性.
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随着中国经济与移动物联网的蓬勃发展,基于智能硬件的车联网进入了黄金发展时期。作为车联网的细分领域,物流车联网平台致力于解决物流行业的全方位问题,从货物的装配运输到卸货完成,从司机的加油加气到车辆行驶的安全管理,物联网贯穿了物流货运行业的整个业务线。物流行业的卡车司机在日常的运输工作中,会存在很多驾驶安全问题。X车联网安防平台通过对车机端智能设备的报警事件进行整合、计算,从而发现司机风险,并加以解决
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