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在网络安全方面，攻击者和捍卫者在战略上共同努力的方式越来越像游戏的总体运作方式。对抗机器学习（AML）已成为黑客入侵的重要领域。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。 这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。 您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。 防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。 在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。 后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。 游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。 在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。 在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。 本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。它讨论了不同类型的游戏，例如刚性和动态游戏，以及它们对保护其他玩家的威胁意味着什么。除此之外，它可以研究知识，怀疑和策略学习的不平衡如何影响计算机游戏的结果。本文通过将游戏理论与AML相结合，可以帮助我们理解攻击者和防守者在网络安全中面临的策略问题。它显示了战略性思考和建造可以改变以应对改变风险的武器的重要性，并为该领域的未来研究奠定了基础，
游戏理论和对抗机器学习
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