【论文阅读】基于强化学习的网络安全防护策略

本篇文章将介绍一篇针对网络安全问题，运用强化学习方法寻找最优的网络防御策略。

Finding Effective Security Strategies through Reinforcement Learning and Self-Play

  • 前言
    通过强化学习和 自对弈(self-play) 寻找有效的安全策略

    • 主要思想
      提出一种针对入侵防御案例的安全策略自动查找方法，将攻击者和防御者之间的交互建模为一个马尔可夫博弈过程，让攻击和防御过程在没有人干预的情况下通过强化学习和自对弈进行
    • 创新点
      建立了安全策略的自对弈模型，并解决了强化学习一直存在的问题：1、利用建立模型的结构来减小动作空间的额大小，将动作分解为两个动作，首先选择哪个节点进行攻击或防御，接着选择对该点采用什么攻击或防御策略，将动作空间 N×(m+1) 变成了 N+(m+1) 2、避免过拟合情况，在训练期间从策略池中抽取对手策略，增加了策略的多样性
    • 存在的问题
      与所有自对弈问题一样，存在 训练难以收敛 的情况，在基础防御较弱时结果容易发生震荡，震荡表明防御者对对手策略的变化做出了应对，并且出现了过拟合情况。
												


											

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