适应动态场景的网络空间测绘与网络空间抗测绘博弈演化模型验证数据集

适应动态场景的网络空间测绘与网络空间抗测绘博弈演化模型验证数据集主要面向网络空间测绘与抗测绘领域的研究需求建设，旨在为网络拓扑分析与动态攻防博弈演化提供标准化数据支撑。该数据集基于Internet Topology Zoo项目与随机博弈数学模型生成，通过人工转录生成可计算的网络拓扑图数据，并利用马尔可夫决策过程与改进的非对称Nash Q-Learning算法模拟主机扫描与抗扫描的动态攻防演化机制。数据集主要内容包括Zoo.PoP-level.v1.00版本的PoP级网络拓扑地图、元数据（地理位置、网络层级、业务性质、溯源信息等），以及动态策略下的近似均衡解与综合收益对比数据，全部以docx,json,gml格式存储，涵盖节点链路结构、策略演化轨迹等核心观测指标。数据量为2.82GB，涵盖全球范围运营商拓扑样本与多轮次博弈实验记录，支持网络结构演化、鲁棒性评估、仿真场景构建及动态抗扫描策略效能验证，为网络空间测绘与抗测绘博弈演化模型验证提供了重要的实证数据基础。