典型文献
面向智能渗透攻击的欺骗防御方法
文献摘要：
基于强化学习的智能渗透攻击旨在将渗透过程建模为马尔可夫决策过程,以不断试错的方式训练攻击者进行渗透路径寻优,从而使攻击者具有较强的攻击能力.为了防止智能渗透攻击被恶意利用,提出一种面向基于强化学习的智能渗透攻击的欺骗防御方法.首先,获取攻击者在构建渗透攻击模型时的必要信息(状态、动作、奖励);其次,分别通过状态维度置反扰乱动作生成,通过奖励值符号翻转进行混淆欺骗,实现对应于渗透攻击的前期、中期及末期的欺骗防御;最后,在同一网络环境中展开3个阶段的防御对比实验.实验结果表明,所提方法可以有效降低基于强化学习的智能渗透攻击成功率,其中,扰乱攻击者动作生成的欺骗方法在干扰比例为20％时,渗透攻击成功率降低为0.
文献关键词：
强化学习;智能渗透攻击;攻击路径;欺骗防御
中图分类号：
作者姓名：
陈晋音;胡书隆;邢长友;张国敏
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州 310023;浙江工业大学网络空间安全研究院,浙江杭州 310023;陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]陈晋音;胡书隆;邢长友;张国敏-.面向智能渗透攻击的欺骗防御方法)[J].通信学报,2022(10):106-120
A类：
智能渗透攻击
B类：
欺骗防御,防御方法,强化学习,过程建模,马尔可夫决策过程,试错,攻击者,渗透路径,路径寻优,攻击能力,恶意,攻击模型,扰乱,乱动,过奖,奖励值,转进,应于,网络环境,攻击路径
AB值：
0.233985
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