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English(EN) A Hidden Markov Preference Model for Online Prediction of Adversary Actions

新的隐藏马尔可夫模型预测对手行为

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种隐藏马尔可夫偏好模型（HMPM），用于在线场景中预测对手的行为。该模型捕捉了攻击者不断变化的博弈模式及其行为的状态依赖性。HMPM 使用隐藏马尔可夫模型，其中潜在状态代表活跃的博弈模式，并且动作规则定义在可行性掩码树上。与循环基线相比，该系统在 CAGE 2 网络防御基准测试中表现出改进的性能，在控制器切换后显示出每步信息增益的显著提高和更快的损失减少。 AI

影响 该模型可以通过更准确地预测攻击者行为来增强网络安全防御。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于预测对手行为的新模型的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Angel Daruna, Michael Cogswell, Tixiao Shan, Yi Yao, Han-Pang Chiu, Ajay Divakaran ·

    一种用于在线预测对手行为的隐马尔可夫偏好模型

    arXiv:2611.08445v1 Announce Type: new Abstract: A defender anticipating an attacker needs a probability distribution over the attacker's next action from information available before that action occurs. Two structures complicate this: the attacker's behavioral regime persists and…

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