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摘要
物联网设备数量迅速增多使得针对物联网的攻击越来越多,网络安全人员急需使用主动防御技术将被动转化为主动。SSH(Secure Shell)蜜罐技术的引入让防御方能够捕获攻击者的交互信息,对物联网安全具有十分重要的意义。然而,传统蜜罐由于特征或行为模式固定,很容易被攻击者识别和利用。文章从博弈论的角度出发,建立蜜罐与攻击者的交互模型,并使用SAC(Soft Actor-Critic)算法进行求解,通过计算得到防御方的最佳响应策略。仿真结果表明,将强化学习与博弈论相结合的自适应蜜罐能够在多种场景下快速找出最优交互策略,并且加入策略网络的强化学习方法与攻击者的交互收益要优于仅基于价值网络的传统强化学习方法。
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单位中国人民解放军陆军工程大学
