Cage II

新的隐藏马尔可夫模型预测对手行为

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。