13、抵御隐蔽攻击的博弈论模型与分布式策略

抵御隐蔽攻击的博弈论模型与分布式策略

在当今复杂的网络环境中,隐蔽攻击对系统安全构成了严重威胁。为了有效抵御这些攻击,博弈论模型被广泛应用,同时分布式策略也为实现安全均衡提供了新的思路。

1. 博弈论模型的数值结果

在一个两人非零和博弈中,防御者和攻击者都面临着资源约束。研究人员通过数值模拟,分析了不同参数对双方收益和策略的影响。

1.1 两节点设置下的分析
  • 资源约束和节点价值的影响 :研究了资源约束 (M)、(B) 和节点 1 的单位价值 (r_1) 对收益的影响。在图 2 中,展示了 Type 1 和 Type 5 纳什均衡(NE)以及子博弈完美均衡(SPE)。
    • Type 5 NE :当 (M) 较小时出现。随着 (M) 的增大,攻击者的收益可能会下降,因为防御者可以利用更多预算保护节点,抵消了攻击者因 (M) 增加带来的收益提升。
    • Type 1 NE :当 (B) 较小时出现。当 (B) 变大时,Type 1 NE 会消失。
    • 节点价值 (r_1) 的变化 :开始时,由于 (w_2 > w_1),防御者只保护节点 2。随着 (r_1) 增大,防御者在 Type 1 NE 中开始保护节点 1 而非节点 2。攻击者则开始以概率 1 攻击节点 2,并以小于 1 的概率用剩余预算攻击节点 1。同时,在同时博弈和序贯博弈中,(m_1) 随 (r_1) 增加而增大,(m_2) 减小,这表明防御者倾向于更频繁地
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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