[发明专利]一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法

权利要求书

1.一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法，其特征是：所述方法具体步骤如下：

步骤1：分析攻防有限理性；

步骤2：将不完全信息攻防进化博弈模型形式化为五元组(N，T，S，K，U)；

步骤3：攻防策略成本/收益量化；

步骤4：最优策略选择算法求解。

2.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法，其特征是，所述步骤1具体为：不同攻防双方具有不同的认知能力，在网络攻击过程中，不同策略群体通过研究和学习其他群体的策略，低收益群体遵循高收益群体的策略，以改进自己的策略，导致了有限理性的重复博弈。

3.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法，其特征是，所述步骤2具体为：N代表游戏参与者集合，其中N_D是防守者群体，N_A是攻击者群体；T代表防守者和进攻者的类型空间，T_A＝{t₁，t₂，…}是攻击者种群的类型空间，T_D＝{t}是防守者的类型；S代表攻击者和防御者的策略集，其中DS代表防御者的策略集，DS＝{a_i|i＝1,2,…}，AS代表攻击者的策略集，AS＝{d_j|j＝1,2，…}；K表示多级博弈中的级数，即K＝{1,2，…}；U＝(U_A，U_D)是收益的集合，U_A和U_D分别是攻击方和防守方的收益。

4.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法，其特征是，所述步骤3具体为：和分别表示当策略为(A_i,D_j)且攻击方类型为t_k时攻击者和防守者的代价，可以构成代价矩阵M_k。

5.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的多阶段动态防御的方法，其特征是，所述步骤4具体为：攻防进化稳定策略：σ*＝(P,Q)；其中，P为攻击方在策略空间T_A上选择策略的概率，Q为防守方在T_D上选择策略的概率；防御者结合当前防御情况，分析攻击者类型P＝(ε1,ε2…ελ)的先验概率分布，由于防御者只有一个t型，所以防御者推断的攻击者类型的概率可以用贝叶斯公式来计算：其中，t_k表示攻击者类型；防守者选择不同类型的防守策略D_j的平均预期回报：防御者在反复学习后，选择策略D_j的防御者比例随时间变化有其中，δi为衰减因子；类型为t_k的攻击者的平均回报：攻击者在反复学习后，选择策略A_i的攻击者比例随时间变化有其中，δi为衰减因子。