该论文提出了首个基于代理的模型来操作化FAIR控制分析模型（FAIR-CAM）的核心动力学，使得控制生理学（控制有效性随时间的动态变化）成为可计算观察的对象。传统安全风险分析将控制有效性视为静态输入，但实际上控制会因配置漂移而退化，依赖的监控系统本身也可能退化，并且修复预算有限。该模型包含八种代理类型、乘法纵深防御易感性公式、三源方差模型、预算约束修复机制以及叙事因果引擎（为每个损失事件生成完整因果链）。在医院勒索软件场景（1000次迭代）中，发现了三种静态分析无法表示的涌现动态：1）操作功效与解析FAIR-CAM公式存在约17%的偏差，由相关外源方差驱动；2）修复管道中的排队机制转变：当预算低于特定阈值（5-10工程师小时/月）时，预期损失增长约2.8倍；3）级联监控失败通过VMC拓扑传播：单个退化VMC静默放大其管理控制的未检测方差。这些动态是FAIR-CAM架构的结构性属性，应推广到所研究的具体场景之外。论文提供了开源实现，适合安全风险管理、控制有效性建模和博弈论研究者阅读。