不完全信息博弈驱动下的GAHP-FCE网络安全态势评估模型
网络安全与数据治理
孙雪岩
广东白云学院 大数据与计算机学院
摘要: 针对网络安全态势量化评估中存在信息不完全、各专家评价不一致及常规 AHP-模糊综合评价法(Analytic Hierarchy Process-Fuzzy Comprehensive Evaluation,AHP-FCE) 中各指标权值相同导致评价精度低等问题,提出一种基于不完全信息非合作博弈的改进型 AHP-FCE 网络安全态势评估模型。首先,基于网络层、主机层和服务层建立了共15个具体指标的网络安全态势指标体系,该指标体系比较全面地反映出了网络异常情况、资产自身脆弱性及外界威胁攻击等方面的风险因子;其次,将各专家对于指标赋权的行为建模成一个非合作博弈行为,采用余弦相似系数来衡量决策者打分结果的协调一致性,构造具有惩罚项的效益函数并利用混合策略纳什均衡的迭代算法得到最优的综合权重。经不同模型对比验证,发现所提模型较传统 AHP-FCE 类方法、目前常用的评价模型和其他博弈论相结合的复合赋权法,在精确性和稳定性上都取得了更好的效果。
中图分类号:TP309文献标志码:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2026.08.002中文引用格式:孙雪岩. 不完全信息博弈驱动下的GAHP-FCE网络安全态势评估模型[J].网络安全与数据治理,2026,45(8):14-21.
英文引用格式:Sun Xueyan. A GAHP-FCE network security situation assessment model driven by incomplete information game[J].Cyber Security and Data Governance,2026,45(8):14-21.
A GAHP-FCE network security situation assessment model driven by incomplete information game
Sun Xueyan
School of Big Data and Computer Science, Guangdong Baiyun University
Abstract: To address the problems existing in the quantitative evaluation of network security situation, such as incomplete information, inconsistent expert evaluations, and low evaluation accuracy resulting from equal indicator weights in the conventional Analytic Hierarchy Process-Fuzzy Comprehensive Evaluation (AHP-FCE) method, this paper proposes an improved AHP-FCE network security situation evaluation model based on incomplete-information non-cooperative game. Firstly, a network security situation indicator (NSSI) system with 15 specific indicators is constructed from the network layer, host layer and service layer. This indicator system can relatively comprehensively reflect risk factors concerning network anomalies, asset vulnerabilities and external threat attacks.Secondly, the indicator weighting behavior of experts is modeled as a non-cooperative game. The cosine similarity coefficient is adopted to measure the coordination and consistency of decision-makers′ scoring results. A profit function with penalty terms is constructed, and an iterative algorithm based on mixed strategy Nash equilibrium is utilized to obtain the optimal comprehensive weights.Finally, comparative validations with different models demonstrate that, compared to traditional AHP-FCE methods, commonly used evaluation models, and other composite weighting methods combined with game theory, the proposed model achieves superior performance in both accuracy and stability.
Key words : network security situation quantitative assessment; incomplete information game; Nash equilibrium; AHP-FCE; indicator weighting

引言


随着信息化建设不断推进,网络规模在持续增大,网络结构也变得更复杂多变[1-4],与此同时,网络攻击行为也在不断演化,由较为简单的漏洞扫描逐渐发展到更隐蔽、更持续以及融合式的渗透方式。以往主要依赖规则匹配和人工经验来做安全检测的办法,面对这种动态变化的网络环境时已经不再适用[5]。网络安全态势评估能够把多来源的监测数据进行整合与分析,进而对整体安全风险做出量化判断,因此被认为是建立主动防御体系的关键技术之一[6]。

博弈论适用于多主体策略进行分析的情况,目前在网络攻防、资源分配等方向已经有较多应用[7-8],但大多侧重攻防双方建模与策略求解,指标权重也过重依赖于专家静态给定,难以随着攻防态势进行动态的更新,容易导致收益量化偏差、策略精度不足等问题[9-10]。基于以上考虑,本文将多专家权重分配问题归结为一种非合作博弈均衡的求解过程,通过收益激励与偏差惩罚机制来实现权重的自适应优化,并用模糊综合评价方法得到最终态势的量化输出。

本文主要工作如下:首先,构建由网络层、主机层、服务层组成的层级化评估体系,共包含15项指标,同时兼顾传统网络攻击与新型渗透攻击的特征;其次,提出一种不完全信息博弈的权重优化方法,借助相似度匹配与惩罚收益函数,在纳什均衡条件下求得最优的组合权重;最后,采用多数据集测试并采用多模型对比、消融实验与参数敏感性分析相结合的方式来共同验证模型的有效性。


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https://www.pcachina.com/resource/detail/6000007232


作者信息:

孙雪岩

(广东白云学院 大数据与计算机学院,广东广州510450)

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