7、计算机科学在安全审计与生化系统解析中的应用

计算机科学在安全审计与生化系统解析中的应用

在当今的信息时代，计算机科学的应用领域不断拓展，不仅在安全审计领域发挥着重要作用，还在解析细胞内的生化程序方面展现出巨大潜力。

安全审计游戏模型

在安全审计场景中，存在着防御者和攻击者的博弈。防御者需要对一组目标（如健康记录访问）进行审计，而攻击者则选择一个目标进行攻击。防御者在审计游戏中的行动空间包含两个关键部分：
- 资源分配 ：将检查资源分配到各个目标上，这与物理安全游戏的标准模型有相似之处。
- 惩罚率设定 ：引入一个连续的惩罚率参数，以此威慑攻击者避免违规。然而，实施惩罚并非毫无成本，防御者若选择较高的惩罚水平，自身也会承担相应代价。例如，在医院中对违规行为处以高额罚款，可能会导致工作环境变差，进而降低生产力。

攻击者的效用由两部分组成，即违规带来的收益以及被防御者抓获后遭受惩罚的损失。该模型的效用函数具有参数化特点，这意味着根据不同的应用场景，既可以将其用于分配资源以检测违规行为，也可以用于预防违规。这种通用性使得该模型能够涵盖安全游戏文献中描述的各类应用。

为了分析审计游戏，采用了 Stackelberg 均衡解决方案。在这种方案中，防御者先确定一种策略，攻击者则针对该策略做出最优响应。这种概念适用于攻击者通过监视了解防御者审计策略，或者防御者公开其审计算法的情况。与纳什均衡相比，Stackelberg 均衡不仅能为防御者带来更优的收益，还能让攻击者的选择更为简单，使游戏结果更具可预测性。此外，该均衡概念遵循计算机安全原则，避免“通过模糊实现安全”，即审计机制如加密算法应在公开的情况下仍能保障安全。