May, 2015

多防御者安全博弈

PDF
TL;DR研究了多个防御者在安全游戏中的战略互动，提供了三种不同情形下平衡和代价分析的结论，并开发了一种新的混合整数线性规划公式来计算防御者的最佳反应，以便近似计算游戏的 Nash 平衡点，并将其应用于多个网络模型，包括现实世界的电网，从而揭示了网络结构及故障传播概率是防御者过度或过于低估安全性的决定因素。
security gamesmultiple defendersinterdependenciesnash equilibriumnetworks
发现论文，激发创造
  • 多防卫者安全博弈与日程安排

    研究了包含多个卫士和时间表的安全游戏，发现时间表的引入可能导致平衡不存在，但在特定条件下，能够在多个卫士的游戏中以多项式时间计算避免平衡不存在的问题。

    Nov, 2023

  • 具有一般防守要求的安全博弈的混合策略

    该研究探讨了在防御范围不同时，混合策略在安全游戏中的应用，并提出了一种高效的补丁算法来计算使用少量纯策略的混合策略。研究发现，对于一般的防御要求设置，计算概率最优防御策略是 NP 难问题。

    Apr, 2022

  • 安全博弈中对手行为的端到端游戏集中学习

    本文介绍了一种新的以博弈为重点的方法，以解决对于一个新的特征值和组合的目标普遍化防御的问题，结果表明在数据受限的情况下，这种方法可实现比传统方法更高的防御者预期效益。

    Mar, 2019

  • 安全博弈之谜：平衡计算成为组合算法设计

    该论文从理论的角度考虑了安全博弈，并提供了各种安全博弈模型的统一视角。研究发现，安全博弈的复杂性在本质上由集合系统 E 确定。

    Mar, 2016

  • 安全博弈中的 Stackelberg 与 Nash：互换性、等价性与唯一性的扩展研究

    本文研究了使用 Stackelberg 博弈模型在安全领域的应用。在 leader-follower 模型中，一个 leader 可能面临着关于 follower 的监视能力的不确定性问题。本研究提出了五个方案和扩展形式博弈模型，以解决这个问题并阐明 Nash 均衡的特点。

    Jan, 2014

  • 攻击图模型下相互依赖系统中的行为与博弈安全投资

    本文研究了针对多个相互依赖的资产的分散防御策略，并分析了人类决策行为在网络安全中的影响。研究发现，在某些网络拓扑结构下，此类人类行为可能导致次优效应并且防御策略不协调。此外，当有多个防御者参与网络安全时，该模型仍然存在一种 Nash 均衡解，这种解与中央集权最优解之间存在着固有的效率不一致性。

    Jan, 2020

  • 噪声安全游戏攻防交互模拟

    为了提高防御者的战术优势，本文通过引入一种安全游戏框架，模拟了攻击者和防御者在各种不同知晓程度和情境下的决策方式，并探究了在真假报警间取得平衡的方法。

    Dec, 2022

  • 多保卫者斯塔克伯格安全博弈的鲁棒解决方案

    本文提出了一个针对多防御者斯塔克尔贝格安全博弈（MSSG）的鲁棒模型，该模型可以有效提高防御者的效益，并产生鲁棒的近似均衡和 α- 核构造，吸收不确定性和扰动的影响。

    Apr, 2022

  • 在动态犯罪场景中解决交通网络上的 Stackelberg 博弈：多层网络的混合方法

    应用层次图和斯塔克伯格博弈探讨警方资源有限时打击犯罪分子的有效策略，结果表明该方法在短时间内能够高效解决复杂问题。

    Jun, 2024

  • 网络上的相互依赖安全博弈在行为概率加权下的研究

    本研究考虑了一类网络安全游戏，其中每个节点选择个人的安全投资水平，研究了行为决策理论对节点最优投资策略和纳什均衡下安全风险配置的影响，并对 Total Effort，Weakest Link 和 Best Shot 游戏的均衡投资进行了表征。

    Oct, 2015