Optimal Decision-Making Approach for Cyber Security Defense Using Game Theory and Intelligent Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Existing approaches of cyber attack-defense analysis based on stochastic game adopts the assumption of complete rationality, but in the actual cyber attack-defense, it is difficult for both sides of attacker and defender to meet the high requirement of complete rationality.
For this aim, the influence of bounded rationality on attack-defense stochastic game is analyzed.
We construct a stochastic game model.
Aiming at the problem of state explosion when the number of network nodes increases, we design the attack-defense graph to compress the state space and extract network states and defense strategies.
On this basis, the intelligent learning algorithm WoLF-PHC is introduced to carry out strategy learning and improvement.
Then, the defense decision-making algorithm with online learning ability is designed, which helps to select the optimal defense strategy with the maximum payoff from the candidate strategy set.
The obtained strategy is superior to previous evolutionary equilibrium strategy because it does not rely on prior data.
By introducing eligibility trace to improve WoLF-PHC, the learning speed is further improved and the defense timeliness is significantly promoted.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Yuchen& Liu, Jing. 2019. Optimal Decision-Making Approach for Cyber Security Defense Using Game Theory and Intelligent Learning. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210353
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Yuchen& Liu, Jing. Optimal Decision-Making Approach for Cyber Security Defense Using Game Theory and Intelligent Learning. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210353
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Yuchen& Liu, Jing. Optimal Decision-Making Approach for Cyber Security Defense Using Game Theory and Intelligent Learning. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210353
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210353
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر