Oct, 2015

网络上的相互依赖安全博弈在行为概率加权下的研究

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 网络中的影响、稳定行为和最具影响力的个体：一种博弈论方法

    本文介绍了一种新的方法来研究策略环境中的影响力问题，提出了 “影响力博弈” 作为大型但有限的网络人口行为的博弈理论模型，通过计算纯策略 Nash 均衡来确定影响力游戏的稳定结果并预测潜在结果，提供了各种影响力博弈问题的复杂性特征、高效算法和近似算法，并通过实验和数学建模将影响力博弈与潜力游戏和多元游戏等关键博弈理论模型相连接。

    Mar, 2013

  • 多防御者安全博弈

    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。

    May, 2015

  • 网络图形博弈中的分布式纳什均衡寻求

    本文研究了在图形网络游戏中使用分布式八卦方法寻找纳什均衡的方法，介绍了干扰图和通信图的概念，设计了通信图以使玩家仅交换必要的信息，证明了使用干扰和通信图的八卦方法在收敛步长逐渐缩小的情况下能够几乎一定收敛于纳什均衡。

    Mar, 2017

  • Morshed: 引导行为决策者更好地在相互依赖系统中进行安全投资

    本文分析和证明了人类的行为偏见在安全系统的决策制定中会导致资源配置的次优模式，并提出了三种学习技术以增强多轮交互的决策制定过程，完成了多个实际系统的演示并阐明了决策模型的益处。

    Nov, 2020

  • 通过网络结构修改诱导网络公共物品博弈的均衡

    该研究开展了网络公共品博弈的算法研究，以诱导特定形式的均衡状态，研究了投资、网络结构和均衡状态对博弈结果的影响，并对多种均衡形式和效用函数进行了研究。

    Feb, 2020

  • 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

  • 基于置信度熵的量子贝叶斯网络中干涉效应的不确定度测量

    本文提出了一种新的量子 - 类贝叶斯网络，以解释社会困境中人们的行为违反 Sure Thing 原则的现象，同时使用 Deng 熵提出了信仰距离概念，从而使得该模型在实证数据测试中证明是可预测和有效的。

    Sep, 2017

  • 具有网络信息流的一般总和随机博弈

    本文研究了基于随机博弈模型的多智能体强化学习中，网络结构化玩家相互作用，混合合作与竞争以及有限的全局信息对于个体决策造成的挑战以及信息可用性对于不同学习范式的影响。并通过实验，探索了不同 MARL 范式的结果，例如集中式学习分散式执行。

    May, 2022

  • 互相依存的调度博弈

    该论文提出了一个有关互相依赖调度游戏的模型，以解决在规划和协调大规模基础设施方面所面临的问题。通过博弈论分析模型，探讨该模型中的福利最大化、纳什平衡等方面的问题。

    May, 2016