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题名结合博弈论与强化学习的态势感知与路径预测
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作者
杨云
梁花
魏兴慎
李洋
刘俊
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机构
国网重庆市电力公司
国网重庆电力公司电力科学研究院
国网电力科学研究院有限公司
南瑞集团有限公司南京南瑞信息通信科技有限公司
重庆邮电大学软件工程学院
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出处
《重庆大学学报》
北大核心
2025年第6期84-97,共14页
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基金
重庆市电力公司科技项目(520626190067)。
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文摘
网络安全态势感知技术对评估网络安全状况及预测攻击行为路径,辅助管理员做出有效防御有重要意义。传统的网络态势评估方法大多偏重在理论层面进行静态分析,难以实际运用,传感器收集到的数据庞大繁杂,易造成存储空间负载过大。针对上述问题,结合博弈论算法与强化学习算法,提出一种结合博弈论与强化学习的网络攻防动态感知模型以分析网络态势安全及预测攻击路径。首先,设计带有优先级关系矩阵的层次分析法计算系统损失及安全态势;其次,引入Boltzmann概率分布法计算混合策略纳什均衡;最后,改进Q-Learning与博弈论算法对网络状态转移进行动态分析,达到准确预测攻击路径、选择最优防御策略的目的。通过网络仿真实验,验证模型的有效性和可行性。
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关键词
强化学习
Q-LEARNING
博弈论
态势感知
层次分析法
纳什均衡
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Keywords
reinforcement learning
Q-learning
game model
situational awareness
analytic hierarchy process
Nash equilibrium
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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