基于攻防演化博弈的网络安全态势研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 网络安全态势感知研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 博弈论在安全领域方面的研究 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4 课题支持 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第23-33页 |
| 2.1 网络安全态势感知 | 第23-24页 |
| 2.2 演化博弈理论分析 | 第24-29页 |
| 2.2.1 经典博弈理论 | 第24-26页 |
| 2.2.2 演化博弈理论的发展历程 | 第26-27页 |
| 2.2.3 演化博弈理论的基本概念 | 第27-29页 |
| 2.2.4 演化博弈论用于网络安全态势研究的优势 | 第29页 |
| 2.3 强化学习 | 第29-31页 |
| 2.3.1 基本原理和模型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 主要组成要素 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于Q学习的网络状态转移方法 | 第33-41页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 Q学习算法内在原理 | 第34-35页 |
| 3.3 网络系统安全度量方法 | 第35-37页 |
| 3.4 基于Q学习的网络状态转移算法 | 第37-39页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于Q学习的网络状态转移算法 | 第38页 |
| 3.4.3 算法复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于演化博弈的网络安全态势评估方法 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 有限理性假设和非理性行为 | 第41-42页 |
| 4.3 网络安全态势评估框架 | 第42-43页 |
| 4.4 网络安全攻防演化博弈模型 | 第43-48页 |
| 4.4.1 模型假设 | 第44页 |
| 4.4.2 模型的相关定义 | 第44-47页 |
| 4.4.3 复制动态的构造 | 第47-48页 |
| 4.5 多状态攻防演化博弈算法 | 第48-51页 |
| 4.5.1 算法思想 | 第48-50页 |
| 4.5.2 多状态攻防演化博弈算法 | 第50页 |
| 4.5.3 算法分析 | 第50-51页 |
| 4.6 攻防演化稳定性分析 | 第51-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实验与分析 | 第53-65页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 应用与验证 | 第53-58页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第53-54页 |
| 5.2.2 实验数据计算 | 第54-58页 |
| 5.3 结果分析 | 第58-60页 |
| 5.4 相关工作对比 | 第60-62页 |
| 5.4.1 与经典博弈模型对比 | 第60-61页 |
| 5.4.2 现有NSSA实现过程对比 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
