7、博弈论在网络安全中的应用:贝叶斯博弈与随机博弈解析

博弈论在网络安全中的应用:贝叶斯博弈与随机博弈解析

1. 重复博弈与网络安全应用

重复博弈可视为扩展形式的博弈,子博弈完美均衡(SPE)等解决方案概念也能适用。在有限重复博弈中,若阶段博弈有唯一均衡,那么重复博弈也有唯一的 SPE,即所有玩家在每一轮都采用阶段博弈的均衡策略。

在网络安全领域,由于参与者的交互往往具有重复性,重复博弈模型被广泛用于建模各类网络安全问题,例如:
- 数据包转发 :用于分析节点之间的合作与竞争关系。
- 网络物理电力系统 :智能攻击者会多次发起攻击以获取并操纵电力系统,因此可使用重复博弈框架来建模这种交互。
- 多防御者的网络安全 :研究防御者之间的协作和攻击者的策略。

2. 贝叶斯博弈

贝叶斯博弈是指玩家对游戏设置信息不完全了解的博弈。

2.1 不完全信息的设定

不完全信息是指至少有一个玩家不知道其他至少一个玩家的收益。这与完全信息设定不同,在完全信息中,玩家集合 、每个玩家的行动空间 i 以及每个玩家的收益函数 ui 对所有玩家都是完全已知的。在不完全信息博弈中,玩家集合  和行动空间 i(i ∈ )被视为公共知识。

2.2 哈萨尼方法

哈萨尼引入了一种利用玩家类型概念来捕捉不完全信息博弈的方法。玩家的类型可被视为其私人信息的集合,只有玩家自己知道。类型也被称为认知类型,因为它可能涉及玩家对其他玩家收益的不同层次的信念。通过将类型的分配视为虚构玩家“自然”的先行动作,我们可以将不完全信息

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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