第一部分 网络空间欺骗推理框架
第1章 使用深度学习生成关系型诱饵数据
1．1 引言
1．2 相关工作
1．3 背景
1．3．1 深度学习
1．3．2 差分隐私
1．3．3 差分隐私合成定理
1．4 方法论
1．4．1 差分隐私合成数据生成模型
1．5 实验
1．5．1 任务1：针对不具备诱饵数据知识攻击者的网络欺骗
1．5．2 任务2：针对具备诱饵数据知识攻击者的网络欺骗
1．6 结论
参考文献
第2章 面向智能的网络空间欺骗系统
2．1 引言
2．2 准备知识
2．2．1 智能网络空间防御代理
2．2．2 主动防御
2．3 面向智能的网络空间欺骗系统
2．3．1 应用场景
2．3．2 AHEAD系统的架构
2．4 Pot的演进：ADARCH
2．4．1 ADARCH设计
2．4．2 Python嵌入和扩展
2．4．3 ADARCH框架的优势
2．5 结论
2．6 习题
参考文献
第3章 蜜罐欺骗战术
3．1 引言
3．2 蜜罐欺骗的选择
3．3 一些策略案例
3．4 欺骗博弈
3．5 蜜罐实验
3．6 练习
参考文献
……

第二部分 网络空间欺骗动态决策
第三部分 基于网络的欺骗
第四部分 恶意软件欺骗