31、对抗机器学习中的博弈论视角及网络安全应用

对抗机器学习中的博弈论视角及网络安全应用

在数据驱动决策的时代，机器学习在现代生活的诸多领域取得了巨大成功，但在网络安全应用中的推广速度却未达预期。这主要是因为在网络安全领域，机器学习技术面临着普通应用所没有的挑战，即来自对手的不确定性。

1. 网络安全中的机器学习挑战

• 杀毒软件示例 ：基于机器学习的杀毒软件系统，常受到恶意软件的挑战。攻击者会将恶意代码转化为看似良性的代码，使杀毒系统难以检测。这是因为杀毒系统的机器学习算法基于“独立同分布（i.i.d）”假设，即训练数据和测试数据具有相同的分布。当对手攻击导致该假设被破坏时，学习模型就无法正常工作。若对手控制训练数据，还可能误导训练过程，产生错误的分类器。
• 电子邮件垃圾邮件问题 ：垃圾邮件发送者为获取利益，需突破基于机器学习的垃圾邮件过滤器。随着过滤器的不断升级，发送者也会采用更有效的策略来应对。

这些例子表明，基于机器学习的系统与对手之间的交互本质上是一场两人博弈。每个玩家的行动都会引发对方的反应，为了优化收益，玩家需要从对手的角度考虑问题，并对对手的策略做出回应。

2. 博弈论的作用

博弈论是一种数学工具，可帮助玩家在涉及两个或更多玩家的游戏中寻找获胜策略。以经典的囚徒困境为例，博弈论能为理性玩家在信息不完整的困境中提供均衡解决方案，即最佳和最优策略。

	囚徒B背叛	囚徒B合作