[发明专利]基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法，其特征在于，包含如下内容：

将攻防演化过程抽象为拟生灭过程QBD，引入学习程度和噪声因子刻画随机扰动下攻防参与者策略学习调整的动态演化轨迹，构建QBD攻防随机演化博弈模型；

依据QBD攻防随机演化博弈模型建立拟生灭攻防对抗过程的平衡方程；

对平衡方程进行求解，获取拟生灭攻防对抗过程的策略平衡概率分布；依据策略平衡概率分布，得到最具威胁的攻击策略；

其中，依据QBD攻防随机演化博弈模型，构造对应的拟生灭过程，获取拟生灭过程的状态空间，建立平衡方程；

建立平衡方程过程如下：首先，定义攻击者和防御者策略选择的转移概率；依据转移概率矩阵，构造出拟生灭攻防演化过程，得到攻防演化过程的平衡方程；

QBD攻防随机演化博弈模型通过七元组表示：QBD-ADSEGM＝(Γ,N,S,χ(t),α,β,U)，其中，Γ表示攻防博弈群体，N表示攻防参与者数量，S表示攻防参与者策略空间，χ(t)表示t时刻攻防状态空间，α表示攻防参与者学习程度集合，β表示攻防参与者噪声因子，U表示攻防双方受益函数集合。

2.根据权利要求1所述的基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法，其特征在于，攻防参与者学习程度集合包含用于描述攻击者对攻防信息掌握程度的学习参数和用于描述防御者对攻防信息掌握程度的学习参数；攻防参与者噪声因子，用来描述攻防过程中的随机扰动，并设定攻防参与者噪声因子大于0。

3.根据权利要求1所述的基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法，其特征在于，平衡状态求解过程中，首先对平衡方程进行初等变换并求解，由正常返条件获取QBD攻防演化过程平稳概率分布，从而得到攻防随机演化博弈的平稳概率分布。

4.根据权利要求3所述的基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法，其特征在于，依据平衡方程的非线性齐次方程组性质，采用高斯消元法对平衡方程进行初等变换。

5.根据权利要求3所述的基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测方法，其特征在于，平衡方程求解中，通过分析博弈群体间的对抗分析和相互学习，获取博弈信息，计算不同策略博弈产生的收益，以期望收益、学习程度和噪声因子决定转移概率。

6.一种基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测装置，其特征在于，包含：模型构建模块、方程建立模块和分析求解模块，其中，

模型建立模块，用于将攻防演化过程抽象为拟生灭过程QBD，引入学习程度和噪声因子刻画随机扰动下攻防参与者策略学习调整的动态演化轨迹，构建QBD攻防随机演化博弈模型；

方程建立模块，用于依据QBD攻防随机演化博弈模型建立拟生灭攻防对抗过程的平衡方程；

分析求解模块，用于对平衡方程进行求解，获取拟生灭攻防对抗过程的策略平稳概率分布；依据策略平稳概率分布，得到最具威胁的攻击策略；

其中，依据QBD攻防随机演化博弈模型，构造对应的拟生灭过程，获取拟生灭过程的状态空间，建立平衡方程；

建立平衡方程过程如下：首先，定义攻击者和防御者策略选择的转移概率；依据转移概率矩阵，构造出拟生灭攻防演化过程，得到攻防演化过程的平衡方程；

QBD攻防随机演化博弈模型通过七元组表示：QBD-ADSEGM＝(Γ,N,S,χ(t),α,β,U)，其中，Γ表示攻防博弈群体，N表示攻防参与者数量，S表示攻防参与者策略空间，χ(t)表示t时刻攻防状态空间，α表示攻防参与者学习程度集合，β表示攻防参与者噪声因子，U表示攻防双方受益函数集合。

7.一种网络安全系统，其特征在于，包含权利要求6所述的基于QBD攻防随机演化博弈模型的攻击预测装置。