【摘 要】
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针对现有自动入侵响应决策自适应性差的问题,文章提出一种基于Q-Learning的自动入侵响应决策方法——Q-AIRD。Q-AIRD基于攻击图对网络攻防中的状态和动作进行形式化描述,通过引入攻击模式层识别不同能力的攻击者,从而做出有针对性的响应动作;针对入侵响应的特点,采用Softmax算法并通过引入安全阈值θ、稳定奖励因子μ和惩罚因子ν进行响应策略的选取;基于投票机制实现对策略的多响应目的评估,满
【机 构】
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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划[2016YFF0204002,2016YFF0204003],国家自然科学基金[61902427,61471344]。
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针对现有自动入侵响应决策自适应性差的问题,文章提出一种基于Q-Learning的自动入侵响应决策方法——Q-AIRD。Q-AIRD基于攻击图对网络攻防中的状态和动作进行形式化描述,通过引入攻击模式层识别不同能力的攻击者,从而做出有针对性的响应动作;针对入侵响应的特点,采用Softmax算法并通过引入安全阈值θ、稳定奖励因子μ和惩罚因子ν进行响应策略的选取;基于投票机制实现对策略的多响应目的评估,满足多响应目的的需求,在此基础上设计了基于Q-Learning的自动入侵响应决策算法。仿真实验表明,Q-A
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