Abstract-Malware är alltmer sofistikerad och påverkar välbefinnandet hos en stor befolkning av heterogena och högt anslutna enheter. Användarna av dessa enheter kan fatta strategiska och dynamiska beslut för att välja om de vill använda antivirusprogramvaran eller inte, inte bara för att säkra sina enskilda enheter utan också för att skydda det nätverk de ingår i. Motiverade av de strategiska beteenden av antivirus adoption, skapar vi en evolutionär Poisson spelram för att fånga slumpmässiga, dynamiska och heterogena interaktioner mellan agenter på ett holistiskt sätt, och design mekanismer för att kontrollera deras beteenden för att uppnå ett systemomfattande mål. Vi bevisar först existensen och unikheten av en blandad Nash jämvikt av den stora befolkningen spelet och visar att jämvikten är en evolutionär stabil strategi. Slutligen utvecklar vi online-algoritmer med hjälp av teknikerna för stokastisk approximation i kombination med populationsdynamiken, och de visas för att konvergera till den optimala lösningen av controller problemet. Numeriska exempel används för att illustrera och bekräfta våra resultat.
Hayel och Zhu REF etablerade en evolutionär Poisson spelmodell mellan skadlig programvara och antivirusprogram och använde replikering dynamisk ekvation för att analysera antivirusprogrammet strategi.
Epidemic Protection Over Heterogeneous Networks Using Evolutionary Poisson Games
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}