Nya tillämpningar av Stackelberg Security Games (SSG), från vilda djurbrott till urban brottslighet, har använt maskininlärningsverktyg för att lära sig och förutsäga motståndares beteende med hjälp av tillgängliga data om defender-adversary interaktioner. Med tanke på den senaste utvecklingen åtar sig detta dokument att direkt lära sig motståndarens reaktionsfunktion. Med hjälp av PAC-modellen lägger detta papper en fast teoretisk grund för lärande i SSGs (t.ex. teoretiskt besvara frågor om antalet prover som krävs för att lära sig motståndare beteende) och ger nytta garantier när den lärde motståndaren modellen används för att planera försvararens strategi. Dokumentet syftar också till att besvara praktiska frågor som hur mycket mer data som behövs för att förbättra en motståndares modells exakthet. Dessutom förklarar vi ett nyligen observerat fenomen att förutsägelse riktighet av lärda motståndare beteende är inte tillräckligt för att upptäcka nyttan maximera försvarare strategi. Vi tillhandahåller fyra huvudsakliga bidrag: (1) en PAC-modell av lärande motståndare svar funktioner i SSGs; (2) PAC-modell analys av lärande av nyckel, befintliga avgränsade rationalitet modeller i SSGs; (3) en helt ny metod för motståndare modellering baserad på en icke-parametrisk klass av svar funktioner med PAC-modell analys och (4) identifiering av förhållanden under vilka beräkning den bästa försvararen strategi mot den lärde motståndarens beteende är verkligen den optimala strategin. Slutligen utför vi experiment med verkliga data från en nationalpark i Uganda, vilket visar nyttan av vår nya motståndare modellering och verifiering av våra PAC modell förutsägelser.
REF föreslår också den förmodligen ungefär korrekta modellen för att lära sig motståndarens responsfunktion i Stackelberg säkerhetsspel.
Learning Adversary Behavior in Security Games: A PAC Model Perspective
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}