刘祎豪

(中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580)

0 引 言

随着网络技术的不断发展，网络攻击事件层出不穷，网络安全日益成为人们关注的焦点。传统的网络防御技术如防火墙、入侵检测技术等都是一种敌暗我明的被动防御，难以应对各种各样的攻击与威胁。蜜罐技术[1]改变了这种态势，它可以通过吸引、诱骗攻击者来延缓乃至阻止攻击与威胁，但传统蜜罐仍然有它的局限性，它是一个静态、固定不动的网络陷阱，不仅无法适应网络中的服务环境变化，部署困难，而且面临着一旦被攻击者识破，蜜罐陷阱就立即失效的问题，即“识破即失效”。拟态蜜罐[2]是模仿生物种群斗争中的拟态现象，通过综合运用模拟服务环境的保护色机制和模拟蜜罐特征的警戒色机制进行拟态演化的一种新型动态蜜罐技术，它的“识破即演化”的特性很好地解决了传统蜜罐所具有的问题，从而能够更加有效地迷惑和诱骗攻击者，实现网络中的攻防对抗。

拟态蜜罐的本质是要进行特征演化来迷惑攻击者，特征演化意味着需要产生新的特征，可见如何产生新的特征是拟态蜜罐研究领域的一个关键问题，而生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)给予了本文启示。GAN是Goodfellow等[3]在2014年提出的一种生成模型，其思想来源于博弈论中的二人零和博弈，GAN的特点是提取总结真实样本的特征，由噪声驱动来生成更丰富的特征样本。在当前的人工智能热潮下，GAN的提出满足了许多领域的研究与需求，同时也为这些领域注入了新的发展动力，同样，GAN也将为拟态蜜罐领域注入新的活力。……