發(fā)布時間：2018-07-26 12:53

【摘要】：面對信息技術(shù)廣泛運用的今天,信息安全問題開始受到人們的廣泛關(guān)注.現(xiàn)有的最新工作大多使用貝葉斯博弈的方法來解決.貝葉斯博弈可以應(yīng)對參與者類型信息不完全的情況,但現(xiàn)實生活中,信息不僅不完全而且是不確定的,即不知道對手類型精確的分布概率.為解決這個問題,擴展了貝葉斯博弈,提出極小極大模糊博弈模型(ABGMR).該模型中使用證據(jù)理論來描述信息的模糊性;引入可接受收益的極小極大遺憾原則,在收益可接受的情況下最小化最大遺憾值,避免了出現(xiàn)無法接受的收益和過度悲觀的情況.極小極大模糊博弈模型適用于多種攻擊者多個防御者的情況,并且攻擊者和防御者不需先觀察對手的策略,可以同時采取行動.最后將ABGMR運用在信息安全領(lǐng)域資源分配場景中,并與已有博弈算法DOBSS進行實驗對比,證明了其有效性和最終決策的最大遺憾值的優(yōu)越性.
[Abstract]:In the face of the widespread use of information technology today, information security issues have been widely concerned. Most of the latest work is solved by the method of Bias game. The Bias game can cope with incomplete information on the types of participants, but in real life, the information is not only incomplete and uncertain, that is, I do not know. In order to solve this problem, to solve this problem, the Bias game is extended and the minimax fuzzy game model (ABGMR) is proposed. The model uses evidence theory to describe the fuzziness of information; the minimax regret principle of acceptable income is introduced to minimize the maximum regrets under acceptable benefits and avoid the maximum regret value. There are unacceptable returns and excessive pessimism. The minimax fuzzy game model is suitable for multiple attackers, and the attacker and defender do not need to observe the opponent's strategy first and take action at the same time. Finally, ABGMR is applied to the resource allocation scene in the information security field, and the game is calculated with the existing game. The comparison of the method DOBSS proves the superiority of the method and the maximum regret value of the final decision.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20150960)資助
【分類號】：O225;TP309

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本文編號：2146075