一种面向多用户的加油站安防博弈模型研究

在公共安全的博弈中,加油站是安检体系设置相对薄弱、被袭后将造成巨大损失的攻击目标之一,基于此,构建了两阶段加油站安检模型,通过人车分离的方法对人与车进行不同的安检来优化安检流程;另外引进了身份识别系统对加油用户进行绿、黄、红三通道分流;最后通过仿真模拟进行对比分析,结果显示,所构建的两阶段加油站安检模型明显提高了识别潜在袭击者的比例,优化了安检流程并且大大的提高了社会收益值,同时节约了各项安检成本。

基于贝叶斯博弈的防御资源调配模型研究

为了降低关键目标遭受攻击者攻击造成的预期损失,以加油站为例,提出一种基于贝叶斯博弈方法。将以往针对一种攻击者类型的研究扩展为针对多种攻击者类型的研究,该模型能够帮助防守者通过优化有限的防御资源来极小化他们的预期损失;通过对比分析完全信息博弈和贝叶斯博弈下的不同实验结果,最后得出,在完全信息博弈场景下,防御资源调配取决于攻击者对任意一个加油站的偏好而不是加油站本身的实际价值,某种程度上造成了防御资源的浪费;而在提出的贝叶斯博弈方法下,根据多种攻击者类型的先验概率来调配防御资源,当某一种类型攻击者的先验概率增加时,该方法能够帮助防守者修改防御资源配置来抵御该类型攻击者的攻击,降低防守者的损失,使防御资源调配更加合理。

一种基于信号博弈的智慧城市智能安全管理模型

随着城市智慧化进程不断推进,城市公共安全高效、智能管理面临重要的机遇和挑战。文章考虑安防部门与攻击者之间的信号情报,以信号博弈为基础,建立城市安防信号博弈模型,对城市安防信号博弈进行均衡求解,得出双方的纳什均衡空间,分析博弈双方在公开防御信息信号策略、隐藏信号策略下的战略决策。通过数值分析法对不同情景下的均衡解进行稳定性分析。结果表明:安全管理模型受攻击成本、防御成本、反击力度等因素影响,在公开防御信息信号策略下存在纯策略均衡,在信号隐藏策略下存在混合策略均衡。