非加性安全博弈
Non-additive Security Games
摘要：
我们研究了非可加效用函数下的安全博弈。
英文摘要：
We have investigated the security game under non-additive utility functions.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
继续探索
相关论文
信息安全游戏研究综述
Information Security Games: A Survey
介绍了博弈论和信息安全的一些基本知识。然后调查文献的一个子集，我们确定未来的研究机会。
cs.CRcs.GT
具有非可加效用和多攻击者资源的安全博弈
Security Game with Non-additive Utilities and Multiple Attacker Resources
人们对研究安全游戏有很大的兴趣，这些游戏用于对涉及关键基础设施、金融系统安全、政治活动和公民保障的各种系统上的攻击和防御的相互作用进行建模。然而，现有的安全博弈模型通常假设附加效用函数，或者攻击者只能攻击一个目标。这样的假设导致易于处理的分析，但错过了当前复杂网络中不同目标之间存在的关键固有依赖关系。在本文中，我们推广了经典的安全博弈模型，允许非可加的效用函数。我们还允许攻击者能够攻击多个目标。我们从理论的角度研究这样一个一般的安全博弈，并提供一个统一的观点。特别是，我们表明，每个安全游戏是等价于一个组合优化问题的集合系统$\varepsilon$，其中包括后卫的纯策略空间。我们使用的关键技术是基于变换，投影的多面体，和椭球方法。这项工作解决了安全博弈领域的几个开放性问题，并显着扩展了安全博弈的多项式可解类和NP难类的最新技术。
cs.CRcs.GT
p-加性博弈：由临时折扣库存情境产生的一类完全平衡博弈
p-additive games: a class of totally balanced games arising from inventory situations with temporary discounts
本文提出一类新的完全平衡合作博弈p-加性博弈，证明其核非空，研究其凹凸性与单调性，并提出修正SOC规则作为解，给出两个刻画。
cs.GT
具有相互依赖节点的网络安全随机博弈
Stochastic Games for Security in Networks with Interdependent Nodes
本文研究了通信和计算机网络中安全和入侵检测的随机博弈论方法。具体来说，攻击者和防御者在节点网络上参与两人游戏，这些节点的安全资产和漏洞是相关的。这样的网络可以使用加权有向图来建模，其中边表示节点之间的影响。该博弈可以表述为非合作的零和或非零和随机博弈。然而，由于节点之间的相关性，如果某些节点被攻破，其余节点的有效安全资产和脆弱性通常不会保持不变，这导致了复杂的系统动力学。我们研究的存在性，唯一性和结构的解决方案，并提供数值例子来说明我们的模型。
cs.CRcs.GT
相互依存安全博弈中无政府状态无政府代价缺口的弥合
Closing the Price of Anarchy Gap in the Interdependent Security Game
在互联系统中，用户的可靠性和安全性取决于所有用户在安全方面的集体努力。因此，战略用户对安全技术的投资通常被建模为公共利益问题，称为相互依赖安全（IDS）游戏。这类博弈的均衡往往是低效的，因为自私的用户会搭别人贡献的正外部性的便车。在本文中，我们提出了一种机制，实现社会最优均衡IDS游戏通过一个消息交换过程中，用户提交的安全投资和税收/价格配置文件的建议。该机制与现有解决方案的不同之处在于：（1）它导致社会最优的投资水平，关闭IDS游戏中的无政府状态无政府代价差距，（2）它适用于用户相互依赖的一般模型。我们进一步考虑了个人理性的问题，在许多资源分配问题中，这往往是一个微不足道的条件，并认为，在正外部性的情况下，不参与和搭别人投资的便车的动机会使个人理性在设计机制时更难满足。
cs.CRcs.GT
捕手-逃避者游戏
Catcher-Evader Games
计算博弈论解决方案的算法最近已被应用到一些安全领域。然而，许多技术开发的安全游戏的紧凑表示不扩展到{ \em贝叶斯}安全游戏，这使我们能够模拟攻击者的类型的不确定性。在本文中，我们介绍了一个一般的框架{ \em捕手逃避}游戏，可以捕获贝叶斯安全游戏以及其他游戏的兴趣。我们表明，计算Stackelberg策略是NP-难的，但给出了一个算法，计算的纳什均衡，在实验中表现良好。我们还证明了这些游戏的纳什均衡满足{ \em可扩展性}属性，所以均衡选择不是一个问题。
cs.CRcs.GT
更多相关论文收起更多论文
相互依赖的防御博弈：蓄意攻击下的相互依赖安全模型
Interdependent Defense Games: Modeling Interdependent Security under Deliberate Attacks
我们提出了相互依存的防御（IDD）游戏，一个计算博弈论的框架，研究方面的相互依存的风险和安全性在多智能体系统下故意的外部攻击。我们的模型建立在相互依赖的安全（IDS）游戏，模型由于愈合和Kunreuther认为风险的来源是一个固定的randomizedstrategy。我们调整IDS游戏来模拟攻击者的故意行为。我们定义了攻击者的纯策略空间和效用函数，并为防御者推导出适当的成本函数。我们提供了一个完整的混合策略纳什均衡（MSNE）的特征，并设计了一个简单的多项式时间算法来计算所有这些，IDD游戏的一个重要子类。此外，我们提出了一个随机实例生成器（一般）IDD游戏的基础上的一个版本的现实世界的互联网派生的自治系统（AS）图（约27K节点和100K边），并提出了有前途的实证结果，使用一个简单的学习算法来计算（近似）MSNE在这样的游戏。
cs.CRcs.GT
加性安全博弈：结构与优化
Additive Security Games: Structure and Optimization
在这项工作中，我们提供了一个结构特征的可能的纳什均衡在研究类安全游戏与附加效用。我们的分析产生的可能的均衡分为七种类型的分类，我们提供了封闭形式的可行性条件，以及封闭形式的表达式，预期结果的球员在均衡。我们提供了每种类型的唯一性和多重性的结果，并利用我们的结构方法，提出了一种新的算法来计算每种类型的平衡时，他们存在。然后，我们考虑的特殊情况下的安全游戏完全保护资源和零和游戏。在防御者可以扰动攻击者的收益的假设下，我们研究了在均衡时防御者期望结果的优化问题。我们表明，这个问题是弱NP-硬的Stackelberg平衡和多攻击者资源的情况下，并提出了一个伪多项式时间的过程来解决这个问题的情况下，纳什均衡温和的假设。最后，针对非可加安全博弈，我们提出了最近可加博弈的概念，并证明了任何非可加博弈的最近可加博弈的存在性和唯一性。
cs.GT
网络安全投资决策支持方法比较
Comparing Decision Support Approaches for Cyber Security Investment
在投资网络安全资源时，信息安全管理人员必须遵循有效的决策策略。我们称之为网络安全投资挑战。在本文中，我们考虑了三种可能的决策支持方法，为安全管理人员应对这一挑战。我们认为基于博弈论，组合优化和两者的混合的方法。我们的建模首先是建立一个框架，在这个框架中，我们可以调查网络安全控制在保护被视为商品威胁目标的不同资产方面的有效性。在博弈论方面，我们考虑了两人之间的控制游戏的安全管理人员谁必须选择不同的实施水平的网络安全控制，和商品攻击者谁选择不同的目标进行攻击。纯博弈论方法论是一个包含所有控制和所有威胁的大型博弈。在混合方法中，将各个控制博弈的博弈解及其直接成本（例如财务成本）与背包算法相结合，以获得最佳投资策略。组合优化技术包括一个多目标多选择背包为基础的战略。我们比较这些方法的案例研究，是建立在SANS的顶部关键控制。这项工作的主要成就是突出了网络安全不同投资方法的弱点和优势，它们相互作用的好处，以及间接成本对网络安全投资的影响。
cs.CRcs.GT
具有决策和观察错误的安全博弈
Security Games with Decision and Observation Errors
我们研究两个玩家的安全游戏，可以被视为序列的非零和矩阵游戏的攻击者和防守者。游戏的演变是基于一个随机的虚拟游戏过程。参与者不能访问彼此的收益矩阵。每个人都必须观察对方的行动，直到现在，并根据对这些观察的最佳反应来执行所产生的行动。然而，当通过通信网络玩游戏时，有几个实际问题需要考虑：首先，玩家可能会时不时地犯随机决策错误。第二，玩家对彼此先前行动的观察可能是不正确的。玩家将根据他们所掌握的信息来弥补这些错误。我们研究了这种情况下博弈的收敛性，并在一些温和的假设下，当双方都被限制在两个行动时，建立收敛到平衡点。
cs.CRcs.GT
SoK：加密货币安全博弈论模型的工具
SoK: Tools for Game Theoretic Models of Security for Cryptocurrencies
近年来，加密货币引起了学术界和工业界的广泛关注。加密货币的一个有趣方面是它们在协议层面明确考虑激励措施。了解如何将其纳入用于设计加密货币的模型中已经激发了大量的工作，但仍然存在许多开放的问题，目前的系统很少能很好地处理与激励相关的问题。这个问题的出现是由于密码学和分布式系统安全之间的差距，它处理传统的安全问题，忽略了明确的考虑激励，和博弈论，最好的处理涉及激励的情况。有了这项工作，我们的目标是提供一个系统化的工作，涉及到这个问题，考虑论文，将博弈论与密码学或分布式系统，并讨论它们如何可以相关。这给出了可用工具的概述，我们在已经提出或实施的现有基于区块链的系统的背景下，研究了它们在实践中的（潜在）用途。
cs.CRcs.GT
具有可加效用的证券对策鞍点均衡的刻画
On the Characterization of Saddle Point Equilibrium for Security Games with Additive Utility
在这项工作中，我们调查了攻击者和防御者之间的安全博弈，最初提出的\cite{emadi2019security}。众所周知，证券博弈的组合性质导致了一个大的成本矩阵。因此，计算玩家的价值和最优策略在计算上变得昂贵。在这项工作中，我们分析了一类特殊的零和游戏，其中的支付矩阵具有特殊的结构，这是由于{ \it添加剂性质}的效用函数。基于变分原理，我们给出了最优攻击者和防御者策略的结构性质。我们提出了一个线性时间算法来计算的基础上的结构属性的值，这是一个改进，从我们以前的结果在\cite{emadi2019security}，特别是在大规模零和游戏的背景下。
cs.GT
基于博弈论的链下协议安全性分析
Towards a Game-Theoretic Security Analysis of Off-Chain Protocols
链下协议是解决区块链技术固有的可扩展性问题的最有前途的方法之一。其核心思想是让各方只在链上进行一次交易，以在它们之间建立一个通道，然后利用产生的通道路径在链下执行任意多个点对点交易。虽然在链下协议的证明技术方面已经取得了重大进展，但现有的方法并没有在其设计的核心中捕获博弈论激励，这导致忽视了过去的虫洞攻击等重要攻击向量。在这项工作中，我们通过引入第一个博弈论模型，对链下协议的原则性博弈论安全分析迈出了第一步，该模型具有足够的表达力来推理其安全性。我们提倡使用扩展形式博弈（EFG），并介绍了两个EFG实例来捕获闪电网络的关闭和路由的安全属性。具体来说，我们对关闭协议进行了建模，该协议依赖于惩罚机制来抑制各方在链上上传旧的通道状态。此外，我们建模的路由协议，从而正式表征虫洞攻击，一个漏洞，破坏了基于费用的激励机制的闪电网络。
cs.CRcs.GT
安全博弈的本质：均衡计算变为组合算法设计
The Mysteries of Security Games: Equilibrium Computation Becomes Combinatorial Algorithm Design
安全博弈是对抗环境下资源分配的基本模型。这里有两个球员，一个防守队员和一个进攻队员。防御者希望分配她有限的资源来防御关键目标，而攻击者则寻求他最有利的目标进行攻击。在过去的十年中，有一个研究兴趣激增，在分析和解决安全游戏，从各个领域的应用程序的动机。本文从理论的角度研究安全博弈，并提供了一个统一的观点，各种安全博弈模型。特别地，每个安全博弈都可以用一个集合系统$E$来刻画，该集合系统由防御者的纯策略组成，防御者的最佳对策问题可以看作是$E$上的一个组合优化问题.我们的框架捕获了文献中的大多数基本安全博弈模型，包括所有部署的系统，集合系统$E$产生于不同的域编码标准的组合问题，如二分匹配，最大覆盖，最小成本流，包装问题等，我们的主要结果表明，在安全博弈中的均衡计算本质上是一个组合问题。特别地，我们证明了，对于任何集合系统$E$，以下问题可以在多项式时间内相互约化：（0）$E$上的组合优化，（1）计算$E$上零和安全博弈的极大极小均衡，（2）计算$E$上安全博弈的强Stackelberg均衡，（3）计算$E$上安全博弈的最佳或最差（防守方）纳什均衡。在这里，我们所说的“基于$E$的博弈“是指具有任意支付结构的安全博弈类，但防御者纯策略的集合是固定的$E$。这表明安全博弈的复杂性本质上是由集合系统$E$决定的。
cs.GT
一种用于安全控制选择的博弈论方法
A Game-Theoretic Approach for Security Control Selection
针对安全控制组合选择难题，本文提出基于博弈论的两人零和单次博弈方法，结合代数形式体系处理控制依赖，在预算约束下依据攻击者画像选控，经金融系统四场景验证可辅助安全决策。
cs.CRcs.GT
二分和可加Hedonic对策核心的精确复杂性
Precise Complexity of the Core in Dichotomous and Additive Hedonic Games
享乐博弈提供了一个联盟形成的一般模型，其中一组代理被划分为联盟，每个代理都有偏好，其他球员在她的联盟。我们证明了在加性可分的偏好下，决定是否存在核稳定或严格核稳定的划分是$Σ_2^p$完全的，扩展了Woeginger（2013）的结果。我们的结果保持，即使估值是对称的和非零的，只有一个常数数量的其他代理。我们还建立了$Σ_2^p$ -判定二分偏好享乐博弈严格核非空性的完备性。这样的结果表明，核心比解决方案的概念，如个人的稳定性更不易处理。
cs.GT
基于博弈论的智能电网调度安全攻击及其防范
Security Attacks on Smart Grid Scheduling and Their Defences: A Game-Theoretic Approach
在电网中引入先进的通信基础设施为应对气候变化提供了大量新的机会。本文关注的是能源管理系统的安全性，预计将在未来的智能电网中实施。证明了一类基于修改预测需求数据的新型虚假数据注入攻击的存在，并使用模拟场景识别了攻击对典型系统参数的影响。监控策略，公用事业公司可能会采用，以检测攻击提出了一个博弈论的方法来支持公用事业公司的决策过程中，他们的防御资源的分配。根据这些发现，设计并求解了一个通用的安全博弈，揭示了几个纳什均衡策略的存在。这些结果为公用事业公司的实际结果进行了详细讨论，并提出了一项建议，建议如何将通用模型应用到其他场景。
cs.CRcs.GT
关于k-可加核的顶点
On the vertices of the k-addiive core
$N$上的博弈$v$的核心，是一组加性博弈$ϕ$支配$v$使得$ϕ(N)=v(N)$，是合作博弈论、决策和组合学中的中心概念，它与子模函数、拟阵和贪心算法有关。然而，在许多情况下，核心是空的，必须找到替代的解决方案。我们定义了$k$ -可加核心，通过在核心的定义中用$k$ -可加游戏替换可加游戏，其中$k$ -可加游戏是那些莫比乌斯变换对于多于$k$元素的子集为零的游戏。对于足够高的$k$值，$k$可加核是非空的，并且是凸闭多面体。我们的目标是建立类似的经典结果Shapley和Ichiishi的凸对策的核心（对应于埃德蒙兹定理的贪心算法），它的特点的核心的顶点。
cs.DMcs.GT
开放问题：在简单安全博弈中计算贝叶斯-纳什均衡
Open problem: Computing Bayes-Nash equilibrium in simple security games
该开放问题探讨在贝叶斯简单安全博弈中能否在多项式时间内计算贝叶斯-纳什均衡，源自西蒙斯研究所2015年项目。
cs.GT
论证券财产的可抗辩性
On Defendability of Security Properties
我们研究了在考虑参与者激励的情况下交互协议的安全性。我们开始正式定义协议的正确性，给出了参与代理的合理性和效用的概念。在此基础上，我们提出了如何评估安全性时，确切的动机是未知的。然后，安全级别可以根据防御者集合来定义，即，一组参与者，只要他们赞成该属性，就可以有效地“捍卫”安全属性。我们提出了一些理论上的刻画下，纳什均衡，双射游戏（在博弈论的标准假设），然后为游戏的非内射的结果，更好地对应于交互协议的可验证协议。最后，我们应用我们的概念来分析公平性的ASW合同签署协议。
cs.CRcs.GT
利用熵最大化缓解安全博弈中的相关性诅咒
Mitigating the Curse of Correlation in Security Games by Entropy Maximization
University of Southern California（南加州大学）
在Stackelberg安全游戏中，防御者试图随机分配有限的安全资源，以保护关键目标免受攻击。在本文中，我们研究了一个基本的，但未被探索的，在安全游戏，我们称之为\emph{Curse of Correlation}（CoC）的现象。具体而言，我们观察到不同目标的保护状况之间存在着不可避免的相关性。这种相关性是一个至关重要的问题，特别是在保护区巡逻等\emph{spatio-temporal}领域，攻击者可以监视某些区域的巡逻人员，然后使用这种相关性推断他们的巡逻路线。为了缓解这个问题，我们建议设计熵最大化防御策略的时空安全游戏，经常遭受CoC。我们证明了该问题一般是P-困难的.然而，它承认有效的算法在动机良好的特殊设置。我们的实验表明，最大熵算法比以前的算法显着的优势。一个可扩展的实现我们的算法目前正在部署前测试集成到FAMS软件，以改善美国联邦空警的调度。
cs.AIcs.CRcs.GT
具有加性外部性的匹配博弈
Matching Games with Additive Externalities
双边匹配是一个重要的理论工具，用于模拟市场和社会互动。在许多现实生活中的问题中，代理人的效用不仅受到他们自己的选择的影响，而且还受到其他代理人的选择的影响。这种影响被称为外部性。而充分表达表示的外部性匹配需要指数空间，在本文中，我们提出了一个紧凑的外部性模型，在每个代理的匹配的影响计算相加。在这个框架中，我们分析了多对多和一对一的匹配下的中立，乐观和悲观的行为，并提供计算硬度的结果和多项式时间算法计算稳定的结果。
cs.GT
中立型约束下享乐对策的个体和群体稳定性
Individual and Group Stability in Neutral Restrictions of Hedonic Games
我们考虑一类称为享乐博弈的联盟形成博弈，即，参与者的效用完全由参与者所属的联盟决定的博弈。我们首先定义了一类子集可加享乐博弈，并证明了它们与享乐博弈具有相同的表示能力。然后，我们定义了一个子集加性享乐博弈的限制，我们称之为子集中性享乐博弈，并推广了Bogomolnaia和Jackson（2002）的结果，证明了在这样的博弈中存在纳什稳定分区和个体稳定分区。我们还考虑了中立匿名享乐游戏，并表明它们形成了子集加性享乐游戏的一个子类。最后，我们展示了存在一个核心稳定的分区，也是单独稳定的中立匿名享乐游戏展示一个算法来计算这样的分区。
cs.GT
切换系统下的自主车辆编队通信安全博弈
A Communication Security Game on Switched Systems for Autonomous Vehicle Platoons
车对车通信使自主车队能够提高交通效率和安全性，同时通过恒定的间距策略确保车队稳定性。然而，基于通信的控制器容易受到一系列网络攻击。在本文中，我们提出了一个分布式的攻击缓解防御框架的双模控制系统的重新配置方案，以防止受损的排成员通过消息伪造攻击造成碰撞。特别是，我们将其建模为一个切换系统，由一个基于通信的合作控制器和一个基于传感器的本地控制器组成，并推导出实现全局一致指数稳定性（GUES）的条件，以及在排操作的意义上的字符串稳定性。交换决定来自于对攻击者和防御者的互动的博弈论分析。在这个框架中，攻击者充当领导者，选择是否参与恶意活动，防御者在异常检测器的帮助下决定部署哪个控制系统。不完美的检测报告将游戏与不完美的信息联系起来。专用状态约束进一步增强了针对有界但激进的消息修改的安全性，其中有界解决方案仍然可能违反实际约束，例如车辆几乎崩溃。我们的配方独特地将切换系统与安全游戏相结合，以战略性地提高此类自动驾驶汽车系统的安全性。
cs.CRcs.GT
一个一般的安全博弈模型
On a Generic Security Game Model
为了保护暴露在互联网上的系统免受攻击，需要一个能够与攻击者交战的安全系统。已经尝试将良性和恶意用户与网络管理员之间的参与/交互建模为游戏。在这些作品的基础上，我们提出了一个游戏模型，这是通用的，足以捕捉各种模式的这种互动。该模型有利于不完全信息的随机博弈。由于错误的传感器导致玩家对当前状态的错误感知，信息是不完美的。为了对分布在其他多个状态上的感知误差进行建模，我们使用传感器输出之间的欧几里得距离。我们构建了一个5态游戏来表示管理员与用户的交互。这些状态对应于1）用户在互联网中离开系统，并且在登录到系统之后; 2）具有低权限; 3）具有高权限; 4）当他成功攻击时;以及5）被管理员困在蜜罐中。每个州都有自己的行动集。我们提出了一个独特的感知动作集对应于这些状态的每个不同的信息集的游戏。该模型有利于不完全信息的随机博弈。不完美的信息是由于错误的传感器导致玩家对当前状态的错误感知。为了对分布在状态上的感知误差进行建模，我们使用传感器输出之间的欧几里得距离。一个例子游戏的数值模拟显示的评价奖励的球员和首选的策略。我们还提出了制定战略时，处理多个攻击者和进行合作的条件。
cs.CRcs.GT
安全游戏中的责任
Blameworthiness in Security Games
Claremont McKenna College（克莱蒙特·麦肯纳学院）；Lafayette College（拉斐特学院）
安全游戏是博弈论在现实世界中成功应用的一个例子。本文利用择一可能性原理定义了安全博弈中防御者和攻击者的罪责，为安全博弈中的罪责推理提供了一个完善的逻辑体系。这个系统的两个公理捕捉到了安全游戏中的信息不对称。
cs.AIcs.GTcs.LO
Stackelberg vs. Nash in Security Games：An Extended Investigation of Interchangeability，Equivalence，and uniformity（安全博弈中的斯塔克伯格与纳什：互换性、等价性与唯一性的扩展研究）
Stackelberg vs. Nash in Security Games: An Extended Investigation of Interchangeability, Equivalence, and Uniqueness
最近有显着的兴趣在游戏理论的方法来安全，最近的研究集中在利用领导者-追随者Stackelberg博弈模型。其中主要的应用是部署在洛杉矶国际机场的ARMOR计划和美国联邦空军元帅（FAMS）使用的IRIS计划。使用Stackelberg博弈的基本假设是，安全部队（领导者）首先采取行动，承诺采取随机策略;而他们的对手（追随者）则在监视这个随机策略后选择他们的最佳对策。然而，在许多情况下，领导者可能会面临追随者的监视能力的不确定性。以前的工作未能解决领导者应该如何计算她的战略，这样的不确定性。我们提供了五个贡献的背景下，一般类的安全游戏。首先，我们证明了安全博弈中的纳什均衡是可互换的，从而缓解了均衡选择问题。其次，在安全博弈的自然限制下，任何Stackelberg策略也是一个纳什均衡策略;而且，在一类安全博弈中，解是唯一的，ARMOR是其中的一个关键范例。第三，当面对一个可以攻击多个目标的追随者时，这些属性中的许多都不再有效。第四，我们的实验表明，在大多数（但不是所有）的限制不成立的游戏，Stackelberg策略仍然是一个纳什均衡策略，但这不再是真的，当攻击者可以攻击多个目标。最后，作为未来研究的一个可能方向，我们提出了一个广泛形式的博弈模型，使防御者的不确定性的攻击者的观察能力明确。
cs.GT
博弈论与智能电网安全综述
A Review On Game Theory With Smart Grid Security
Tennessee Tech University（田纳西理工大学）
本文综述博弈论在智能电网安全中的应用，梳理不同部门威胁模型及连接攻击者与防御者的博弈求解方法。
cs.CRcs.GTcs.LG
基于Hypergame框架的单领导多追随者Stackelberg安全博弈
Single-Leader-Multiple-Followers Stackelberg Security Game with Hypergame Framework
本文采用超博弈框架分析了单领导多追随者（SLMF）Stackelberg安全博弈中两种典型的误报情况：误解和欺骗。我们利用超纳什均衡（HNE）给出了一个稳定性判据，研究了带有错误信息的SLMF博弈中均衡的策略稳定性和认知稳定性。事实上，我们发现了温和的稳定条件，使得误解和欺骗的平衡可以成为HNE。此外，我们还讨论了均衡的鲁棒性，以揭示在某些错误信息的影响下，参与者是否有能力保持他们的利润。
cs.GT
关键节点博弈
The Critical Node Game
本研究提出结合博弈论、组合优化与网络安全的关键节点博弈模型及纳什均衡求解算法，可评估云网络安全态势、辅助制定最优防护策略，经真实云网络测试验证有效。
cs.CRcs.GTmath.OC
通用安全博弈的计算对抗风险分析
Computational adversarial risk analysis for general security games
本文提出基于双智能体影响图和增强概率模拟的计算对抗风险分析方法，用于高效求解通用单阶段与多阶段安全博弈，并通过虚假信息战案例验证其有效性。
cs.GT
多维网络安全游戏：攻击者和防御者如何在平行目标上作战？
Multi-dimensional Network Security Game: How do attacker and defender battle on parallel targets?
在本文中，我们考虑了一个新的网络安全游戏，其中攻击者和防御者争夺“多个”目标。这种类型的游戏适合模拟许多当前的网络安全冲突，如互联网钓鱼，移动恶意软件或网络入侵。在这种攻击中，攻击者和防御者需要决定如何分配资源，以使每个目标在其资源限制内效用最大化。我们将这样一个多维网络安全博弈建模为一个有约束的非零和博弈。考虑了乘积型和比例型两种安全破坏模型。对于每一个违约模型，我们证明了存在一个唯一的纳什均衡（NE）的基础上罗森定理，并提出有效的算法来找到NE时，游戏是严格凹的。此外，我们证明了存在多个NE的产品形式的突破模型时，严格的证明不成立。我们的研究揭示了攻击者和防御者的战略行为，特别是，他们如何分配资源的目标，具有不同的权重，以及他们的效用以及策略是如何影响的资源约束。
cs.GT
可加可分享乐博弈中强受欢迎性的复杂性
Complexity of Strong Popularity in Hedonic Games
University of Oxford（牛津大学）
该研究针对可加可分享乐博弈（ASHGs），证明判定其中强受欢迎划分的存在性为PCW完全问题，解决了相关开放问题，明确了该问题的计算复杂性。
cs.CCcs.GT
扩展 CheckMate 以用于博弈论安全
Scaling CheckMate for Game-Theoretic Security
本文提出自动验证工具 CheckMate，通过自动推理判定区块链等协议模型是否兼具拜占庭容错性与激励相容性，并在 15 个涵盖协议、棋盘游戏和博弈论示例的基准上评估其能力。
cs.GTcs.LO
GUARD：构建用于基准测试博弈论算法的现实双人矩阵与安全博弈
GUARD: Constructing Realistic Two-Player Matrix and Security Games for Benchmarking Game-Theoretic Algorithms
本文提出 GUARD 框架，利用开放数据集生成现实的矩阵与安全博弈实例，支持自定义效用函数，并通过理论与实证证明其优于随机博弈基线，为博弈论算法提供更贴近现实的基准测试。
cs.GT
未来网络系统入侵响应机制的联合Security-vs-QoS博弈优化
Joint Security-vs-QoS Game Theoretical Optimization for Intrusion Response Mechanisms for Future Network Systems
网络连接使网络基础设施和资产暴露于攻击者可以利用的漏洞。保护网络资产免受攻击需要应用安全对策。然而，采用对抗措施会产生成本，例如金钱成本，以及准备和部署对抗措施的时间和精力。因此，入侵响应系统（IRS）应考虑安全和QoS成本时，动态选择的对策，以解决检测到的攻击。这促使我们制定一个联合安全与QoS优化问题，以选择最佳的对策在IRS。然后将问题转化为匹配博弈模型。考虑到货币成本和攻击覆盖的限制，我们首先推导出理论上的上限问题，然后提出稳定的匹配为基础的解决方案，以解决权衡。所提出的解决方案的性能，考虑不同的设置，验证了一系列的模拟。
cs.CRcs.GTcs.NI
Gamu Blue：一款用于博弈论安全均衡的实用工具
Gamu Blue: A Practical Tool for Game Theory Security Equilibria
针对现有博弈论安全均衡定义缺乏实用实现的问题，本文开发了Gamu Blue工具，支持计算k-弹性、l-排斥性、t-免疫性、(l, t)-抵抗性和m-稳定性等多种均衡，为网络安全策略分析提供了易用的实践平台。
cs.GT
两种机制的故事：激励安全游戏的投资
A Tale of Two Mechanisms: Incentivizing Investments in Security Games
在相互依赖的用户系统中，实体的安全不仅受到该用户在安全措施方面的投资的影响，而且还受到其他用户（一些）安全决策的正外部性的影响。因此，在这样的系统中的安全性的提供被建模为公共物品提供问题，并被称为安全博弈。在本文中，我们比较了两个著名的激励机制，在这种情况下，激励用户之间的最佳安全投资，即利润和外部性机制。税收机制中的税收旨在确保用户的自愿参与，而外部性机制中的税收旨在维持预算平衡。我们首先展示了更普遍的结果，即由于安全的非排他性，没有机制可以激励社会最优的投资组合，同时确保自愿参与，并保持平衡的预算的所有实例的安全游戏。为了进一步说明，我们应用的加权总努力相互依赖模型的特殊情况下，和识别一些不同的用户之间的相互依赖的影响，在预算赤字的加权机制，以及参与激励的外部性机制。
cs.GT
关于Elo的局限性：真实世界的游戏，是可传递的，不是可添加的
On the Limitations of Elo: Real-World Games, are Transitive, not Additive
Mila（米拉研究所）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）；VoyLab（VoyLab实验室）
现实世界的竞技游戏，如国际象棋、围棋或星际争霸II，都依赖于Elo模型来衡量玩家的实力。由于这些博弈不是完全传递的，使用Elo隐含地假设它们具有可以正确识别和提取的强传递组件。在这项研究中，我们调查的挑战，确定在游戏中的传递组件的强度。首先，我们表明，Elo模型可能无法提取这个传递组件，即使在基本的传递游戏。然后，基于这一观察，我们提出了一个扩展的Elo分数：我们最终与光盘排名系统，分配给每个球员两个分数，我们称之为技能和一致性。最后，我们提出了一个实证验证的回报矩阵来自现实世界的游戏，由机器人和人类。
cs.GTcs.LGstat.ML
基于k-可加游戏的Shapley值近似
Shapley Value Approximation Based on k-Additive Games
本文提出一种基于k-可加游戏的Shapley值近似方法，用于解决公平分配问题中的计算复杂性问题，通过近似游戏来估计特征或数据点对预测模型性能的贡献。
cs.GTcs.LG
关于k-可加核诱导的归算集
On the set of imputations induced by the k-additive core
经典核心概念的一个扩展是$k$ -加法核心的概念，即支配给定博弈的$k$ -加法博弈的集合，其中$k$ -加法博弈的莫比乌斯变换（或哈桑尼红利）对于多于$k$元素的子集为零。因此，1-可加核与经典核重合。$k$ -可加核心的优点在于它一旦$k\geq 2$就永远不会空，并且它保留了联盟理性的思想。然而，它产生$k$ -插补，即对至多$k$个体的个体和联合的插补，而不是经典插补。因此，需要通过所谓的共享规则从$k$阶插补导出经典插补。本文研究了什么样的一组归咎的$k$ -添加剂核心可以产生一个给定的共享规则。
cs.DMcs.GT
PRAGTHOS：实用博弈论安全的工作量证明区块链
PRAGTHOS:Practical Game Theoretically Secure Proof-of-Work Blockchain
本文分析了PoW区块链现有安全模型假设的缺陷，揭示了多种新型攻击方式，并提出了更实用的安全分析框架pRPD及可抵御上述攻击的PoW区块链构建框架PRAGTHOS。
cs.CRcs.DCcs.GT
QFlip：一种用于FlipIt安全博弈的自适应强化学习策略
QFlip: An Adaptive Reinforcement Learning Strategy for the FlipIt Security Game
Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院）
高级持续性威胁（APT）的增加带来了对长时间运行的、隐蔽的攻击的鲁棒性的需求，这些攻击规避了现有的加密安全保证。FlipIt是一款安全游戏，在高级场景（如APT）中模拟攻击者-防御者的交互。以前的工作在FlipIt中广泛地分析了非适应性策略，但适应性策略在实际互动中自然出现，因为玩家在游戏中收到反馈。我们将FlipIt游戏建模为马尔可夫决策过程，并引入QFlip，一种基于时间差分强化学习的FlipIt自适应策略。我们证明了我们的新策略对对手使用周期性策略的收敛性的理论结果。我们确认我们的分析实验广泛的评估QFlip对特定的对手。QFlip收敛到最佳的自适应策略周期性和指数对手使用相关的状态空间。最后，我们引入了一个广义QFlip策略与复合状态空间，优于贪婪策略的几个分布，包括周期性和均匀的，没有对手的策略的先验知识。我们还为FlipIt发布了一个OpenAI Gym环境，以促进未来的研究。
cs.CRcs.GTcs.LG
带新型割的分支定价法与一种新的Stackelberg安全博弈
Branch-and-price with novel cuts, and a new Stackelberg Security Game
该研究针对关键基础设施防护的Stackelberg安全博弈问题，提出新型有效不等式求解强Stackelberg均衡，结合分支定价法验证了方法优于现有标准公式，并分析了参数对性能的影响。
cs.GTmath.OC
安全游戏中的端到端游戏关注的粘附行为学习
End-to-End Game-Focused Learning of Adversary Behavior in Security Games
Harvard（哈佛大学）；University of Southern California（南加州大学）
Stackelberg安全博弈是最大化有限防御资源效用以保护重要目标免受智能对手攻击的重要工具。出于绿色安全，防御者可能只会观察到一个对手的防御反应的一组有限的目标，我们研究的问题学习的防御，以及推广到一组新的目标与新的特征值和组合。传统上，这个问题已经通过两阶段的方法来解决，其中对手模型被训练以最大化预测准确性，而不考虑防御者的优化问题。我们开发了一个端到端的游戏为中心的方法，对手模型进行训练，以最大限度地提高代理防御者的预期效用。我们在理论和实验结果表明，我们的游戏为中心的方法实现了更高的防御者的预期效用比两阶段的替代品时，有有限的数据。
cs.GTcs.LG
面向Stackelberg安全游戏的机器学习技术综述
Machine Learning Techniques for Stackelberg Security Games: a Survey
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本调查旨在介绍当前安全游戏领域采用的机器学习技术。具体而言，我们重点关注了南加州大学Teamcore开发的论文和作品，这些论文和作品深化了该领域的不同方向。Stackelberg安全游戏（SSG）和偷猎设置的简要介绍后，其余的工作提出了如何建模一个有限理性的攻击者考虑到她的人类行为，然后描述了如何面对的问题，有攻击者的收益没有定义，以及如何估计他们，最后，介绍了如何在线学习技术已被利用来学习攻击者的模型。
cs.GTcs.LG
使用区块链治理游戏的先进无人机群安全
Advanced Drone Swarm Security by Using Blockchain Governance Game
这项研究有助于基于区块链治理游戏（BGG）变体的先进智能无人机群网络的安全设计，BGG是预测攻击前安全行动时刻的理论游戏模型，以及区块链治理游戏战略联盟（SABGG），这是BGG变体之一，已被调整为构建最佳策略，以基于战略联盟采取初步行动，以保护区块链中的智能无人机-基于Swarm网络智能无人机是人工智能（AI）无人机，能够在没有任何指挥中心的情况下自主操作。SABGG的易于分析的解决方案使我们能够通过提供无人机预防攻击的最佳责任来估计采取初步行动的时刻。这种支持AI的无人机内的先进安全群网络是通过调整SABGG模型设计的。这项研究有助于用户开发一种新的网络架构级安全的智能无人机群，它是基于一个分散的网络。
cs.CRcs.GTcs.SY
序列安全博弈的一般元启发式方法
A Generic Metaheuristic Approach to Sequential Security Games
本文介绍了一种通用的方法来解决序列安全游戏（SGs），利用进化算法。该方法（命名为EASG）的制定是通用的，并且在很大程度上与游戏无关，这允许其应用于广泛的SG，只需很少的调整即可解决游戏特异性。在3种不同类型的游戏（共300个实例）上进行的综合实验证明了EASG的鲁棒性和稳定性，在绝大多数情况下可重复实现最优或接近最优的解决方案。EASG的主要优点是时间效率。该方法的规模明显优于国家的最先进的方法，因此可以应用到SG的情况下，这是超出了现有方法的能力。此外，由于随时特性，EASG非常适合时间关键型应用，因为该方法可以在任何时刻终止，并且仍然提供相当好的解决方案-迄今为止发现的最佳解决方案。
cs.GT
加法耦合和约束对策的结构解
Structural Solutions For Additively Coupled Sum Constrained Games
我们提出并分析了一个由资源受限玩家参与的游戏家族，其主要特征是：1）每个用户都有一个多维的行动空间，服从单一的资源限制：2）每个用户在特定维度上的效用依赖于同一维度上的用户行动与其他用户行动之间的加性耦合; 3）每个用户的总效用是在每个维度上获得的效用之和。通信系统中这种多用户环境的常见例子包括频率选择性高斯干扰信道上的功率控制和Jackson网络中的流量控制。在用户无法实时交换消息的情况下，我们研究了用户如何根据本地观察调整他们的行为。我们得到了一个唯一的纳什均衡存在的充分条件下，最佳对策算法全局和线性收敛到纳什均衡。在用户可以实时交换消息的设置中，我们专注于优化整体实用程序的用户选择。给出了梯度播放和Jacobi更新两种分布式动作更新机制的收敛条件。
cs.GT
带日程的多防御者安全博弈
Multi-defender Security Games with Schedules
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文研究多防御者且带日程的安全博弈，证明日程引入可能导致均衡不存在，并提出在子集封闭条件下可在多项式时间内计算均衡的算法，实验显示其可扩展至多个异构防御者。
cs.AIcs.GT
利用区块链治理博弈增强IoV安全网络
Enhanced IoV Security Network by Using Blockchain Governance Game
本文讨论了使用区块链治理游戏（BGG）设计增强型车联网中的安全网络。BGG是一个随机博弈的系统模型，旨在寻找最佳策略，为防止攻击者的网络故障做好准备，本文将此博弈模型应用于联网车辆安全。决策参数的分析结果可以预测安全操作的时刻，并提供保留节点数量与备份节点接受概率的最佳组合，以保护联网汽车。这项研究有助于在分散的网络中考虑使用BGG的增强型安全IoV架构。
cs.CRcs.GTcs.SY
一种超越可加估值的分配博弈算法
An Algorithm for the Assignment Game Beyond Additive Valuations
Columbia University（哥伦比亚大学）
研究超越原始假设的分配博弈，核心方法是结合最大匹配增广树技术和拟阵交算法，主要贡献是给出计算竞争均衡的高效算法，还证明两种推广模型下计算竞争均衡是NP难的。
cs.DMcs.GT
检测程序时间泄漏的Slot游戏
Slot Games for Detecting Timing Leaks of Programs
在本文中，我们描述了一种方法来验证程序的安全信息流，除了直接和间接流的秘密信息可以通过隐蔽定时信道泄漏。也就是说，一个程序的两个计算，如果只在高安全性输入上有差异，就不能通过低安全性输出和定时差异来区分。我们攻击这个问题，通过使用老虎机游戏语义的定量分析程序。我们展示了如何插槽游戏模型可以用于执行一个精确的安全分析的程序，考虑到程序的外延和内涵属性。这种方法的实用性自动验证也显示。
cs.CRcs.GTcs.PL
重复加性博弈中反应性纳什均衡的特征刻画
Characterisation of reactive Nash equilibria in repeated additive games
Interdisciplinary Transformation University, Linz, Austria（林茨跨学科转型大学）；RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan（日本神户理化学研究所计算科学中心）；RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Science (iTHEMS), Wako, Japan（日本和光理化学研究所交叉理论与数学科学中心）
本文研究有限动作重复加性博弈中的反应性策略，将对称纳什均衡条件简化为线性等式与不等式系统，建立了动作子集与均衡类的一一对应，并通过社会学习模拟评估了均衡类的演化相关性。
cs.GTecon.THq-bio.PE
防御者-攻击者序贯安全博弈的量子响应分析
A Quantal Response Analysis of Defender-Attacker Sequential Security Games
本文研究双站点防御者-攻击者序贯安全博弈中防御者有限理性对安全投资的影响，通过量子响应均衡分析行为偏差，并量化其相对于无偏差最优解的低效性。
cs.CRcs.GTcs.SY
分层图安全博弈
Layered Graph Security Games
本文提出分层图安全博弈模型，覆盖追逃、反恐等场景，证明线性效用下多项式时间可解，二元效用难解，并设计增量策略生成与混合整数规划算法高效计算ε-均衡。
cs.GT
具有模糊信念的安全博弈
Security Games with Ambiguous Beliefs of Agents
Institute for Advanced Studies in Basic Science（基础科学高级研究所）；University of Zanjan（赞詹大学）
目前，基于Dempster-Shafer算法和基于均匀随机概率的算法是解决安全博弈的首选方法，防御者能够识别攻击者，只有策略是模糊的。然而，这种模型是低效的情况下，资源是有限的，攻击者的身份和他们的策略是模糊的。本研究的目的是找到一个更有效的算法，以指导防御者在选择外部代理与合作的两个模糊性。我们设计了一个实验，在这个实验中，防御者被迫与外部代理人接触，以最大限度地保护他们的目标。我们引入了两个重要的概念：目标保护过程中每个代理的行为和目标保护过程中的容忍阈值。从这些，我们提出了一个算法，由每个防守者应用，以确定最好的潜在助手（S）与合作。实验结果表明，该算法比基于Dempster-Shafer的算法更安全。
cs.AIcs.CRcs.GT
无线传感器网络定位安全的博弈分析
A Game Theoretical Analysis of Localization Security in Wireless Sensor Networks with Adversaries
无线传感器网络（WSN）支持数据汇集和分布式数据处理，其传感设备非常小，易于篡改和克隆，因此传统的基于访问控制和强认证的安全解决方案难以部署。在本文中，我们看看节点定位的安全性评估的问题。特别地，我们分析了可验证多边化（VM）用于定位节点和恶意节点（即，对手）试图伪装成非恶意。我们诉诸非合作博弈论，我们模拟这种情况下，作为一个两个玩家的游戏。我们分析了最佳球员的策略，我们表明，虚拟机确实是一个适当的机制，以减少虚假的立场。
cs.GTcs.NI
绿色安全游戏与社区参与
Green Security Game with Community Engagement
虽然已经开发了博弈论模型和算法来打击绿色安全领域的非法活动，如偷猎和过度捕捞，但现有的工作都没有考虑社区参与的关键方面：社区成员被执法部门招募为线人，可以提供有价值的提示，例如，正在进行的非法活动的地点，以协助巡逻。我们填补了这一空白，并（i）引入了一种新的两阶段安全博弈模型的社区参与，与二分图表示的告密者-攻击者的社会网络和一个水平- $κ$响应模型的启发，认知层次;（ii）提供复杂性的结果和精确，近似和启发式算法选择告密者和分配巡逻对水平- $κ$（$κ<\infty$）攻击者;（iii）提供了一种新的算法来找到针对级别$\infty$攻击者的最优防御策略，该算法将优化参数化不动点的问题转换为双层优化问题，其中内层只是线性规划，外层只有线性数量的变量和单个线性约束。我们还通过大量的实验来评估算法。
cs.GT
超越任意分配：受限一般彩票游戏中的安全值
Beyond Arbitrary Allocations: Security Values in Constrained General Lotto Games
University of Colorado, Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校）；University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
本文研究受限一般彩票游戏中的安全值，探讨单 contest 资源分配对战略行为的影响，提出上下界分析。
cs.GT
