入侵者分类博弈中寻找最优策略的博弈论方法
计算机科学与博弈论
2015-03-20 v1
摘要
我们考虑一个博弈，其中策略防御者将入侵者分类为间谍或垃圾邮件发送者。分类基于在固定窗口内观察到的文件服务器和邮件服务器攻击次数。垃圾邮件发送者天真地攻击（具有已知分布）他的主要目标：邮件服务器。间谍策略性地选择对他的主要目标：文件服务器的攻击次数。防御者策略性地选择他的分类策略：文件服务器攻击次数的阈值。我们将两个玩家（间谍和防御者）的交互建模为非零和博弈：防御者需要在其目标函数中平衡漏报和误报，而间谍则在更积极地攻击文件服务器和增加被抓住的机会之间进行权衡。我们给出了混合策略中纳什均衡的表征，并演示了如何在多项式时间内计算纳什均衡。我们的表征给出了关于玩家在均衡时的策略的有趣且非直观的见解：防御者在包括非常大值的一组阈值之间均匀随机化。间谍的策略是垃圾邮件发送者分布的截断版本。我们给出了数值模拟来验证和说明我们的理论结果。
引用
@article{arxiv.1207.0745,
title = {A Game-Theoretical Approach for Finding Optimal Strategies in an Intruder Classification Game},
author = {Lemonia Dritsoula and Patrick Loiseau and John Musacchio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.0745},
year = {2015}
}