8、多域网络中决策主导的零信任防御策略解析

多域网络中决策主导的零信任防御策略解析

在多域网络安全防御的场景中，涉及到诸多复杂的技术和策略。本文将围绕蒙特卡罗估计、最优访问策略以及完美贝叶斯纳什均衡等关键概念展开，深入探讨相关技术和算法。

蒙特卡罗估计与重参数化技术

在某些计算中，通过替换相关期望可以得到蒙特卡罗（MC）估计。不过，这种估计方式虽然直观直接，但存在方差较高的问题。为了解决这一问题，重参数化技术是一种有效的方法。其核心思想是将随机变量 $\omega$ 表示为 $\omega = g_{\varphi}(\varepsilon, I)$，其中 $\varepsilon$ 是具有独立边缘分布 $p(\varepsilon)$ 的辅助变量。

当生成 $\omega^{(k,l)}$ 时，遵循以下步骤：
1. 从分布 $p(\varepsilon)$ 中采样得到 $\varepsilon^{(l)} \sim p(\varepsilon)$。
2. 计算 $\omega^{(k,l)} = g_{\varphi}(\varepsilon^{(l)}, I^{(k)})$。

例如，当 $\omega \sim N(\mu, \Sigma^2)$（均值为 $\mu$，方差为 $\Sigma^2$ 的单变量高斯分布）时，一个简单的重参数化形式为 $\omega = \mu + \Sigma\varepsilon$，其中 $\varepsilon \sim N(0, 1)$。

最优访问策略：近似与学习

在零信任防御（ZTD）中，需要明确访问策略 $\pi_D$。为了简化讨论，以基于行为的信任引擎（BTE）为例，其结论也适用于其他类型的信任引