GTI-mSEMP Framework : A Proposed Framework to Simulate Malware Propagation with Inclusion of Attacker-Defender Strategy
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
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← 返回所有主题Game-Theoretic Framework for Private Data Sharing in Vehicular Networks
该论文针对车载网络中数据共享的隐私和可扩展性问题，提出了一种基于博弈论的新型框架。框架采用混合架构，由提供传感器数据的车辆、通过安全多方计算独立处理数据的服务器、管理数据流的协调节点以及设定经济激励的数据消费者组成。核心创新在于结合Stac
Beyond Runtime Enforcement: Shield Synthesis as Defensibility Analysis for Adversarial Networks
本文重新审视了强化学习中的盾牌合成技术，指出其传统上作为运行时安全机制的定位存在偏差。作者提出将相同的自动机理论工具——规范编译、乘积博弈构建、吸引子计算和获胜区域提取——重新解读为设计时的分析仪器，其输出是对系统安全属性的结构性洞察，而非
Game-Theoretic Multi-Agent Control for Robust Contextual Reasoning in LLMs
本文针对大型语言模型在多轮交互中长期上下文推理的安全性问题展开研究。在多轮对话中，LLM需要维护一个动态演变的上下文，而不仅仅是生成孤立回复，这使得模型容易受到提示注入和上下文投毒攻击——攻击者通过注入局部的看似合理的对抗性片段，逐步扭曲模
Block-A-Mole: The Sustainability Frontier of Moving-Target Censorship Resistance
该论文针对网络审查规避系统的一个关键弱点——端点固定且可被发现——提出了移动目标规避（Moving-Target Censorship Resistance）的形式化理论。当前部署的规避系统（如VPN、代理）通常具有固定端点，审查者可以耐心
Bitcoin After Block Rewards
比特币的区块奖励计划逐步减半并最终归零，这引发了对其网络长期安全性的担忧：当矿工收入完全依赖交易手续费时，是否还能维持诚实挖矿的稳定性。本文基于序贯决策模型，分析了诚实矿工与偏离（如自私挖矿、空块攻击等）矿工的收益，推导出一个偏离阈值G_t
Privacy-preserving Information Sharing in Oligopoly Competitions
该论文研究在不确定需求下的古诺寡头竞争市场中，竞争对手之间通过隐私保护渠道共享信息的激励机制。核心问题是：竞争性供应商是否愿意通过平台披露其私人信号？平台可以采用添加噪声的隐私保护机制，但噪声会降低信息效用。作者首先刻画了信息访问权与参与挂
A Trilemma in AMM Mechanism Design
本文研究自动做市商（AMM）机制设计中的三难困境。AMM是区块链上流行的去中心化交易模式，用户通过智能合约直接交易加密资产，但面临抢跑和尾随攻击（即矿工可提取价值MEV）导致的劣质价格。早期工作证明在共识层完全消除MEV不可行，因此近年研究
Watermarking Game-Playing Agents in Perfect-Information Extensive-Form Games
本文首次研究了如何在完美信息扩展式博弈（如国际象棋）中对游戏代理的策略进行水印标记。受大型语言模型（LLM）水印技术（尤其是KGW方案）启发，作者提出了一种适应博弈场景的水印方法：在代理的策略中嵌入隐蔽信息，使得第三方可通过统计检验验证策略
Adversarial procurement in blockchains
该论文研究了区块链协议中一种新兴的设计模式：利用执行任务与验证任务之间的计算不对称性（例如，SNARKs 等密码学有效性证明需要证明者耗费大量计算，而验证者只需少量计算）。在这种模式下，协议需要在假名、对抗性环境中高效地征集昂贵任务的执行者
Robust Fraud Transaction Detection: A Two-Player Game Approach.
该论文针对金融交易中的欺诈检测问题，提出了一种基于双人博弈的鲁棒检测框架。传统欺诈检测模型通常面临对抗性样本攻击和概念漂移的挑战，导致检测性能下降。作者将欺诈检测建模为检测器与攻击者之间的动态博弈过程：检测器试图识别欺诈交易，而攻击者不断调
The Adversarial Discount - AI, Signal Correlation, and the Cybersecurity Arms Race
该论文通过一个竞赛理论模型研究了AI增强的攻防投资博弈。攻击者和防御者在多个攻击表面上分配资源，其中攻击者的投资通过两个渠道发挥作用：无条件增强攻击能力，以及条件性削弱防御效能，从而产生一个随防御者自身投资而内生深化的“对手折扣”。作者推导