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摘要
拟态蜜罐借鉴生物拟态博弈思想,是一种综合运用"蜜罐模拟服务特征"的保护色机制和"服务模拟蜜罐特征"的警戒色机制进行诱骗博弈的动态蜜罐技术,其核心策略是特征生成与演化。生成式对抗网络(GAN)则是一种特征生成方法,它通过生成器与判别器之间的对抗博弈,使生成器生成的数据达到"以假乱真"的效果,其对抗博弈的思想与拟态蜜罐思想极为相近。本文提出一种基于生成式对抗网络的拟态蜜罐特征生成方法 MMHP-GAN(Mimicry honeypot-GAN),通过对MMHP-GAN的结构及参数优化训练,产生真假难辨的蜜罐或服务新特征。实验表明,通过该方法生成的特征数据进行演化,服务可以有效抵抗攻击,并且通过对比,本文的方案要优于当前已有的特征生成方案。
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