63、可生存自适应分布式系统与网络安全策略

可生存自适应分布式系统与网络安全策略

1. 可生存自适应分布式系统概述

可生存自适应分布式系统旨在尽可能长时间地维持运行，关键在于在与对手的对抗中保持较小的遗憾值（regret），此遗憾值可视为系统在每个时间步的生存概率的代表。增加系统中代理的数量能提升系统的持久性，因为代理数量以平方根形式出现在瞬时遗憾值的分母中。例如，若代理数量增加四倍，遗憾值将减半，单个代理被攻破的概率也会减半。

1.1 系统需维持的计算类型

该系统必须高度可靠地维持两类计算：
- 系统的基础任务 ：例如分布式入侵检测系统（IDS）中的代理，需分布在企业网络中，将用户迁移到高交互虚拟蜜罐进行实时评估，以确定用户的合法性。
- 防御性在线学习 ：用于提升系统的防御能力，应对不断变化的威胁。

1.2 共识问题的重要性

共识问题在系统任务和在线学习中都至关重要。以空间在线学习为例，对Q值达成共识能确保在部分受损代理可能进行错误或异步更新的情况下，仍能正确随机化操作。

1.3 分布式入侵检测系统的具体需求

在分布式入侵检测系统中，代理需满足以下要求：
- 身份确认与合法性判断 ：代理之间需相互通信，确认用户身份和合法性。
- 迁移决策 ：决定迁移哪些用户进行评估，此决策受资源可用性、用户声誉等因素影响。
- 资源共识 ：就支持评估蜜罐的资源可用性达成共识，包括网络活跃度，以确保迁移用户不会