基于贝叶斯纳什均衡的抵御隐蔽传感器攻击的移动目标防御

我们提出一种移动目标防御策略，以降低隐蔽传感器攻击对反馈系统的影响。防御者从一个离散集合中周期性且随机地切换阈值，以增加攻击者的不确定性并使隐蔽攻击可被检测。然而，防御者并不知道攻击者的确切目标，仅掌握可能攻击目标的先验信息。在此，我们将采用恒定阈值的一个周期建模为贝叶斯博弈，并利用贝叶斯纳什均衡概念求出该周期内阈值选择的分布，该分布考虑了防御者对攻击者的不确定性。为获得均衡分布，防御者最小化其代价，该代价由误报代价与攻击引起的代价组成。我们给出了移动目标防御存在的充要条件，并构造了一个线性规划来确定该移动目标防御。此外，针对防御者已知攻击者目标的特殊情况，我们给出了闭式解。结果在一个四容罐过程上进行了数值评估。