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基于非零和攻防博弈模型的主动防御策略选取方法陈永强;付钰;吴晓平【摘要】针对现实网络攻防环境中防御措施的滞后性以及攻防对抗过程中双方收益不完全相等的问题,提出一种基于非零和博弈的主动防御策略选取方法.首先依据攻击者与系统的博弈关系,结合网络安全问题实际情况提出网络安全博弈图；其次在此基础上给出一种基于非零和博弈的网络攻防博弈模型,结合主机重要度以及防御措施成功率计算单一安全属性攻防收益值,进而根据攻防意图对整体攻防收益进行量化；最后通过分析纳什均衡得到最优主动防御策略.实例验证了该方法在攻击行为预测和主动防御策略选取方面的有效性和可行性.%In order to deal with the problems that defensive measures are lagging behind the attack and that the payoffs of attacker and defender are unequal, an active strategy selection method based on non-zero-sum game was proposed. Firstly, a network security game graph was presented combined with the actual situation of network security and the relationship between the attacker and the defender. Secondly, a network attack-defense game model was proposed based on non-zero-sum game. The attack-defense cost of single security attribute was calculated combined with the host important degree and success rate of defense measures, and according to attack-defense intention, the total attack-defense cost was quantified. Finally, the best strategy for defender was obtained by analyzing the Nash equilibrium of the game model. A representative example was given to illustrate the efficacy and feasibility of the method on attack prediction and active defense strategy selection.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)005【总页数】4页(P1347-1349,1352)【关键词】网络安全;攻防模型;非零和博弈;主动防御;策略选取【作者】陈永强;付钰;吴晓平【作者单位】海军工程大学信息安全系,武汉430033;海军工程大学信息安全系,武汉430033;海军工程大学信息安全系,武汉430033【正文语种】中文【中图分类】TP3090 引言随着网络的发展，网络安全研究的理念已经从被动防御转向了积极防御。
分布式博弈论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述分布式博弈论是一门涉及分布式系统和博弈论相结合的研究领域。
在现代社会中，我们常常面临着各种竞争和合作关系，不同实体之间的互动行为往往呈现出一种博弈的特征。
而在信息技术日益发达的今天，越来越多的系统和应用变得分布式化，这就需要我们从博弈论的角度来理解和解决分布式系统中的冲突和合作问题。
分布式博弈论的研究对象是在不同节点上运行的自主智能体之间的博弈行为。
这些智能体可以是人或机器，它们可以相互竞争、合作或者既竞争又合作。
因此，分布式博弈论不仅涉及到博弈的规则和策略，还包括了信息传输、协作决策、系统优化等方面的问题。
通过对分布式博弈论的研究，我们可以更好地理解和设计分布式系统，优化系统性能，提高系统安全性，推动分布式系统的发展和应用。
本文将从分布式系统概述、博弈论基础和分布式博弈论应用等方面进行探讨，希望能对读者有所启发和帮助。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将介绍本文的概述，包括分布式博弈论的定义和作用，以及本文的目的和研究意义。
在正文部分，我们将首先介绍分布式系统的概述，包括其基本概念和特点。
接着，我们将详细介绍博弈论的基础知识，包括博弈的定义、分类和解决方法。
最后，我们将探讨分布式博弈论在实际应用中的意义和价值。
在结论部分，我们将对整个文章进行总结分析，探讨分布式博弈论的发展趋势和未来方向，并给出一些个人的观点和建议。
通过这三个部分的论述，希望读者能够对分布式博弈论有一个全面的认识，同时也能够加深对分布式系统和博弈论的理解。
1.3 目的：本文旨在探讨分布式博弈论在分布式系统中的应用和意义。
通过对分布式系统概念和博弈论基础知识的介绍，我们将深入分析分布式博弈论在解决实际问题中的作用。
本文的目的是为读者提供一个全面的了解，帮助他们认识到分布式博弈论对于分布式系统设计和优化的重要性，并为未来的研究和应用提供指导和启示。
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基于博弈论研究社交网络内蠕虫的传播
罗卫敏;刘静;刘井波;陈晓峰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2011(047)003
【摘要】社交网络内蠕虫的爆发对用户及社交网络造成了极大的威胁.将社交网络的普通用户和网络攻击者作为博弈双方,分析双方的行为策略集合及影响因素,得到收益矩阵的计算方法.基于博弈论确定用户面对信息超链接的点击概率,运行了仿真实验.实验结果表明,蠕虫伪装技术对蠕虫传播影响较大,用户安全意识程度则影响较小.当蠕虫危害度较小或信息价值度较大时,蠕虫传播速度将会加快.基于博弈论研究社交网络的蠕虫传播是可行的.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】罗卫敏;刘静;刘井波;陈晓峰
【作者单位】重庆三峡学院数学与计算机科学学院,重庆万州404000;重庆三峡学院实验中心,重庆万州404000;重庆三峡学院数学与计算机科学学院,重庆万州404000;重庆三峡学院数学与计算机科学学院,重庆万州404000
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.5
【相关文献】
1.XSS蠕虫在社交网络中的传播分析 [J], 罗卫敏;刘井波;刘静;陈晓峰
2.基于社交网络的蠕虫动态传播模型 [J], 赵英;易平科
3.基于蠕虫传播特性的蠕虫检测系统设计 [J], 赵广松;张涛
4.基于博弈论的社交网络谣言传播模型 [J], 李安辉;潘晓中;王亚奇;程璐
5.新时代大学生校园社交网络传播圈研究
——评《思想政治教育视域下校园社交网络传播圈研究》 [J], 刘霞
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收稿日期：2014-01-08修回日期：2014-03-17基金项目：国家自然科学基金（71031007）；国家“八六三”基金资助项目（2011AA7114019；2012AA7114059）作者简介：王长春（1983-），男，江西吉安人，博士。
研究方向：网络安全、体系对抗。
*摘要：针对日益普遍和多样的网络攻击行为，如何对网络各种攻防过程进行分析已逐渐成为热点研究方向。
在对计算机网络对抗问题复杂性表现和产生根源进行探讨基础上，从完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈4个视角，对计算机网络对抗问题进行分类论述，对各解决方法进行了综合比较，并对今后的研究进行了展望。
关键词：计算机网络对抗，复杂性，博弈论，人为因素中图分类号：TP393文献标识码：A基于博弈论计算机网络对抗问题研究*王长春，陈志杰（空军装备研究院雷达所，北京100085）Survey on Computer Network Operation Based on Game TheoryWANG Chang-chun ，CHEN Zhi-jie（Radar Institute ，Air Force Equipment Academy ，Beijing 100085，China ）Abstract ：In order to deal with prevalent and various network attack ，it has attracted much attention how to analyze the network operation.According to describe the complex phenomena and explore the cause ，this article surveys the state of the art in computer network operation from four dimensions.We also present the challenges which are still worth to further research in the area.Key words ：network operation ，complexity ，game theory ，human factor 0引言随着计算机技术的迅猛发展，社会活动和人类生活在各种计算机设备、网络的支撑下步入了信息化时代。
随着各国军队大量信息化武器装备的研制、使用，作为信息产生、传输、控制、处理主体的网络也已经成为军事信息系统的神经中枢，网络的性能、状态直接关系到军队的战斗力，影响到整个战争机器。
作为信息对抗的一个重要组成部分，计算机网络对抗已经成为了继陆、海、空、天、电之外的第六维敌我交战的主战场［1］。
目前关于计算机网络对抗主要存在3种观点。
①“争夺说”，认为计算机网络对抗是在信息网络环境中，以网络为目标，围绕信息侦察、信息欺骗、信息攻击，为争夺网络信息优势而进行活动的总称；②“程序说”，认为计算机网络对抗是利用网络病毒武器为主的程序攻击活动的总称；③“攻防说”，认为计算机网络对抗是研究如何防御敌方攻击破坏己方网络系统和如何攻击破坏敌方网络系统的理论与技术的一门科学。
概括起来，计算机网络对抗可以描述为：在网络空间中，利用敌方网络系统的安全缺陷，侵入敌方网络，窃听、伪造或破坏敌方信息，降低、破坏敌方网络的使用效能，同时保护己方网络的安全，使其可以正常发挥效能而采取的各种措施的总和。
计算机网络对抗的焦点是网络信息资源的机密性、完整性、可用性和可控性，对抗的目标是夺取制网络信息权。
网络攻击是一种人为行为，它形成的根本原因与人的利益驱动具有很大的关系，博弈论可以较好地描述网络攻防中“人”的因素对事态发展的影响。
因此，基于博弈论网络攻防分析技术将是一个充满前景的研究方向。
然而，目前这方面研究还没有完整文章编号：1002-0640（2015）03-0001-05Vol.40，No.3Mar ，2015火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第40卷第3期2015年3月1··（总第40-）的综述见诸报道。
1计算机网络对抗复杂性分析1.1计算机网络对抗复杂性表现系统的复杂性来源于我们对系统的不认识，计算机网络对抗显示出不为我们认识的诸多方面，本文将从不确定性、适应性和非线性来讨论其复杂性。
1.1.1不确定性一方面，随着网络技术的广泛使用，众多作战单元通过无线电台、光纤光缆、卫星通信等媒体，进行着有线连接和无线连接，计算机网络对抗是真正意义上的全天候、全时辰连续作战，它几乎不受任何外界自然条件的制约。
另一方面，对任何一个主权国家来说，领土、领空、领海都可以通过一定的边界进行确定，但网络空间与有形的物理空间不同，它是一个开放系统，几乎不受地域的任何限制，只要是网络所能覆盖的地方都是计算机网络对抗可及空间。
1.1.2适应性网络攻击者可以运用网络侦查手段探测攻击目标的突破口，然后利用信息收集手段分析、挖掘攻击目标的脆弱点，并利用渗透入侵手段，实施多种攻击，直到实现对对方网络的破坏与控制。
同时，网络防御者会利用各种网络安全预警技术，动态监测分析各种攻击事件，并对已受到的攻击能快速作出响应，在最短的时间内修复系统，最大限度地减少对己方网络的影响。
1.1.3非线性涌现是有层次的，不同层次将产生不同的涌现效果，上一层次的涌现必由下面层次的涌现产生。
在计算机网络对抗过程中，网络内局部的一个微小扰动，例如有人释放一个病毒，要是没有相应的预防机制，就会出现大面积的病毒感染现象，甚至人在网上的一次误操作都会涌现为雪崩式的灾难。
1.2计算机网络对抗复杂性产生根源复杂性产生的根源多种多样，任何单一因素都不能产生真正的复杂性，多种因素交织在一起才有可能形成真正的复杂性。
本文将从技术和人两个视角来挖掘计算机网络对抗复杂性产生的根源。
1.2.1技术因素一方面，从网络通信平台、网络协议到网络应用服务，从操作系统、系统软件、程序设计语言到应用软件，从系统安全配置、用户操作到安全管理等，“先天”都存在这样或那样的安全漏洞，只不过发现时间的早晚不同，对系统造成的危害程度不同而已。
例如，操作系统、数据库或应用程序往往由几万行、几十万行程序代码编写而成，IBM的研究人员根据统计调查指出，这些程序平均每一千行代码中就可能存在一个Bug。
1.2.2人为因素在计算机网络对抗领域里，人、网、环境相结合，形成了一个系统。
在这个系统中，人以资源使用者的身份出现，是系统的主体，处于主导地位，系统的资源（包括软硬件、通讯网、数据、信息内容等）则是客体，而计算机网络作为“神经系统”通过反馈环路中把机器和人结合了起来。
在计算机网络对抗过程中，攻击者会采取多种攻击技术和手段，探测发现系统脆弱性和漏洞，不断加以利用，以达到增大网络系统安全风险的目的。
同时，防御者也会采取多种防御技术和手段，扫描发现网络系统中漏洞，并及时修补漏洞，降低己方网络系统的脆弱性。
攻防双方的相互依赖关系如同两股相互纠缠的绳索，看起来有迹可循，实则难以准确把握。
计算网络对抗过程中攻防双方的决策相互依赖关系如图1所示。
图1计算机网络对抗行动的相互依赖关系计算机网络对抗的本质是网络背后人与人之间的对抗。
而经过几十万年的进化与演变，人的心理、行为、思维都表现出极为复杂的运动形态，已远非一般的机械、物理、化学甚至生物的相互作用所能表达，同其他无“人”系统相比，“人”在环路的系统是一个典型的复杂适应系统。
从上文分析可知，由于技术因素和人的因素使得计算机网络对抗行动的演化充满了不确定性、适应性和非线性等复杂系统特征。
从整体上看，笔者认为，技术因素是计算机网络对抗复杂性的基础，而人的因素才是计算机网络对抗复杂性的核心。
2计算机网络对抗博弈模型研究计算机网络对抗是一个复杂而具有挑战性的问题，然而相互依赖的网络攻击者与防御者与进行火力与指挥控制2015年第3期2··0380（总第40-）博弈的双方之间存在异曲同工之处，这一属性激发了许多研究人员致力于将博弈论引入到计算机网络对抗领域。
基于博弈计算机网络对抗建模思想是将网络攻防双方作为局中人，双方所采取的攻防手段作为策略集合，网络所处状态为博弈状态，各个状态采取行动所获得的利益为局中人的收益值。
下面，首先从博弈论视角来对相关研究进行总结，接着进一步对4类计算机网络对抗博弈模型进行综合分析。
2.1基于完全信息静态博弈的计算机网络对抗Jormokka等人运用博弈论对信息战进行建模［2］，并针对恐怖分子博弈、为恶者博弈、故意破坏者博弈、背叛博弈4种计算机网络对抗情景进行研究，分析得到大胆对抗策略如何获得优势？混合博弈策略如何减少优势？过度占优策略可能导致对抗结果反弹等结论。
Basar采用一个方差扭曲变量R（γ，δ，μ）来描述网络干扰过程的效用函数［3］，其中，γ，δ，μ分别表示转发策略、接受者策略和干扰者策略。
由于接受者、转发者和干扰者目标函数之间的冲突关系，最后得到一个鞍点（γ*，δ*，μ*）作为最优策略。
具体来说，干扰者最优策略是选择一个泄露信号线性函数的干扰信号，或者根据区域参数选择一个独立高斯噪声信号。
转发者最优策略是通过线性转换将输入信号进行放大，接受者最优策略是利用Bayes 进行估计。
Kashyap运用零和交互信息博弈对MIMO 高斯信号衰退进行研究［4］，发现译码器鞍点策略是循环转发一些对称的复杂高斯信号，干扰者最优策略是注入一个对称循环高斯信号，且不管干扰者是否有权使用信道输入都能对通信网络造成很大损失。
Carin等人针对关键私人信息基础设施和公共基础设施防御问题［5］，运用博弈框架提出一种计算机安全最优投资策略定量风险评估方法。
Bistareli等人提出了一种定性与定量相结合的信息安全投资评估方法［6］，分别计算攻击者和防护者的投资回报率，进而为管理员进行安全投资提供依据。
2.2基于不完全信息静态博弈的计算机网络对抗Saad等人运用联合博弈模型对无线网络物理层安全性问题进行建模，考虑在限定安全费用基础上，使其安全容量最大化［7］。
研究发现如果物理层安全的联合博弈问题存在最优策略，那么其最优稳定分割策略为D c，否则，其最优稳定分割策略为D hp。
王浩云提出一种不完全信息条件下P2P网络节点行为策略模型［8］，分析网络中各类型节点自身策略调整算法以及采取背叛策略的条件，并模拟节点行为的演化过程。
Liu等人［9］为推断攻击者意图、目标和策略，采取经济学激励概念建立分布式拒绝服务攻击与网络管理者之间的博弈模型，并运用网络宽带参数来对攻击和防御策略效果进行测度。
