4、机器学习与博弈论在网络安全中的应用及博弈论基础介绍

机器学习与博弈论在网络安全中的应用及博弈论基础介绍

1. 网络安全中的学习与适应问题

在网络安全领域，系统常常需要适应新环境，学习新特性并执行合适的新控制操作。在稳定或缓慢变化的环境中，经典的强化学习和自适应控制思想可作为适应的基础。然而，当运行环境因对手的调整而改变时，现有的防御适应数学和算法原理就不再适用。

这里研究使用分布式上置信界（UCB）算法进行在线学习的问题，其中累积遗憾（CR）作为性能标准。CR 是一个合适的性能指标，因为它能反映系统性能接近最优的整体速率，而不仅仅是达到最优的渐近条件。系统越快接近最优，就越能胜过变化速度较慢的对手。

关键的一点是利用分布式系统来实现基于 UCB 的学习。这需要有意使用“次优”行动，以充分探索可用行动的价值。系统必须牺牲部分能力来实现更快的学习和更好的性能。但由于分布式系统中的一些代理以次优方式运行，它们可能会受到损害，导致分布式学习系统中的部分信息缺乏完整性。因此，需要引入技术使这类系统在不可信代理操作下仍保持健壮，比如引入拜占庭容错和区块链技术到分布式自适应网络防御系统中。

2. 机器学习与博弈论在网络安全中的互补作用

机器学习在检测异常、发现内部威胁和抵御恶意行为方面发挥着重要作用。博弈论则用于理解对手行为，并设计防御策略以减轻攻击影响。机器学习和博弈论是网络安全应用中相互补充的两种重要人工智能技术。特别是将机器学习模型融入博弈论，能使博弈论算法得到实际应用。

3. 博弈论概述

博弈论是研究智能决策者之间冲突与合作的数学模型。它最初源于对纸牌游戏的讨论，但并非关于娱乐游戏的理论集合。相反，它为多代理或多玩家的复杂系统提供了一类重要模型。博弈