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A probabilistic attack graph-based model for coordinated attacks in sensor-defended networks
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-08147-0.png)
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摘要
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本文针对在对抗环境中建模协同网络攻击的严峻挑战进行了探讨，其中攻击者必须适应逐步的检测与中和。我们引入了一种扩展的马尔可夫博弈框架，通过创新的虚拟状态机制捕捉多智能体攻击动态，即使在智能体损失的情况下也能维持团队协同。该框架的理论贡献包括在检测约束下对协同攻击的正式建模，以及一种具备对称性感知的价值迭代（SAVI）算法，该算法在实现指数级状态空间缩减的同时保持最优性。实验评估表明，协同策略显著优于非协同方法，展现出更高的成功率、通过自适应路径规划实现的增强型检测规避能力，以及对变化防御配置的更强韧性。该框架为在具有动态团队构成的对抗环境中分析协同攻击策略提供了理论基础和实用算法，建立了一种在现实检测约束下的全面安全分析方法。
Keyword:
Multi-agent
Coordinated attack
Markov process
Symmetry-aware value iteration
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IF:
0
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0
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Optimal strategy selection approach to moving target defense based on Markov robust game.png)
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