网络欺骗：现状、趋势和开放挑战
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本文针对网络欺骗（CYDEC）领域中的显著文献缺口，提供了全面分析和分类，旨在填补当前研究的不足。通过对CYDEC主要特征的详细审查和框架的比较，提出了一种更为综合的分类法，并讨论了未来研究所面临的挑战，从而推动该领域的发展。
网络欺骗在网络战争中起关键作用，博弈论模型和基础模型在分析、设计和实施网络欺骗策略中至关重要。通过协同作用，可以保护网络免受攻击并增强对行动的韧性。多智能体神经符号假设学习（MANSCOL）可用于预测对抗行为和设计防御性欺骗策略。基础模型在MANSCOL中起关键作用，包括强化学习、知识同化、假设形成和上下文表示。网络安全领域中基础模型面临挑战。
