本文提出了一种名为GTI-mSEMP（博弈论集成改进型多无线传感器流行病恶意软件传播）的框架，用于模拟异构、资源受限的赛博物理网络中恶意软件的传播，并明确纳入攻击者与防御者之间的策略博弈。传统的流行病学模型通常将安全防御视为静态参数，无法捕捉攻防双方的不对称机动行为。该框架整合了博弈论，将攻击者和防御者的策略选择纳入恶意软件传播的动态过程中。论文分析了三种不同的运行模式：平衡对抗（Balanced Matchup）、利用激增（Exploit Surge）和硬化防御（Hardened Defense）。通过数值仿真，展示了易感（Susceptible）和恢复（Recovered）节点种群数量的实时瞬态变化，揭示了当防御或进攻缩放向量具有效率优势时，流行病曲线的偏移情况。该数学模型和数值框架为在高对抗网络环境中评估动态恶意软件传播并预测局部节点种群状态提供了严谨的基础。