31、以信息不对称视角看威慑:从战术到操作层面的博弈分析

以信息不对称视角看威慑:从战术到操作层面的博弈分析

在网络安全领域,攻击者与用户之间的对抗可以通过博弈论的视角进行深入分析。本文将探讨两种不同类型的威慑博弈:战术威慑的筛选博弈和操作威慑的信号博弈,并分析其中的策略均衡和影响因素。

1. 战术威慑:筛选博弈示例

以尼日利亚诈骗者的情景为例,构建筛选博弈来理解战术威慑。该博弈的流程如下:
1. 自然分配用户类型 :“自然”玩家行动,分配用户类型 (t_s)(安全型)和 (t_u)(不安全型)的分布。假设玩家 1 类型的分布为 ((p, 1 - p)),但双方都无法观察到该随机变量的实现,这取决于诈骗的性质。
2. 攻击者发起筛选行动 :玩家 2(攻击者/垃圾邮件发送者)在不知道玩家 1 类型的情况下先行动。玩家 2 可以选择以成本 (c_s) 发起筛选行动 (s)(如发送垃圾邮件),或者选择不参与((\neg s))而不产生成本。这一选择基于玩家 2 对玩家 1 类型的信念 (p)。
3. 玩家 1 识别诈骗并回应 :玩家 1 对诈骗的识别决定了其类型。玩家 1 可以选择回应或不回应筛选行动,这一选择可能或可能不反映其类型。不回应的收益为 0。此后,双方可以推断出玩家 1 的类型,游戏类似于完全信息博弈。
4. 收益计算 :对于玩家 2,如果成功从不安全用户那里得到回应,将获得 (l)(玩家 1 的“损失”);如果玩家 1 是不安全型且回应了诈骗,将遭受损失 (-l)。如果玩家 1 是安全型,将从诈骗者那里获得收益 (\beta)(消耗攻击者未用于其他地方的资源)

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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