基于Q学习的DDoS攻防博弈模型研究

发布时间：2017-08-14 13:18

  本文关键词：基于Q学习的DDoS攻防博弈模型研究

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【摘要】：新形势下的DDoS攻防博弈过程和以往不同,因此利用现有的方法无法有效地评估量化攻防双方的收益以及动态调整博弈策略以实现收益最大化。针对这一问题,设计了一种基于Q学习的DDoS攻防博弈模型,并在此基础上提出了模型算法。首先,通过网络熵评估量化方法计算攻防双方收益;其次,利用矩阵博弈研究单个DDoS攻击阶段的攻防博弈过程;最后,将Q学习引入博弈过程,提出了模型算法,用以根据学习效果动态调整攻防策略从而实现收益最大化。实验结果表明,采用模型算法的防御方能够获得更高的收益,从而证明了算法的可用性和有效性。
【作者单位】： 数学工程与先进计算国家重点实验室;
【关键词】： DDoS攻防 矩阵博弈 Q学习 网络熵 纳什均衡
【基金】：国家自然科学基金(61309007) 郑州市科技创新团队项目(10CXTD150)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 到稿日期:2013-11-22返修日期:2014-02-24本文受国家自然科学基金(61309007),郑州市科技创新团队项目(10CXTD150)资助。1引言随着计算机信息安全技术的发展,网络所面临的威胁层出不穷,网络安全也备受关注。根据Arbor Networks一年一度发布的《Worldwide Infrastructure Securi

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本文编号：672861