【摘要】：物聯(lián)網中攻擊者由于知道和用戶相同的安全測試信息,能夠得知哪些產消者更受用戶青睞并集中攻擊。提出了一種新的非協(xié)作、雙玩家的決策支持方法—產消者選擇博弈(Prosumers Selection Game,PSG),PSG采用納什均衡確定了最優(yōu)化用戶報酬的產消者子集。該方法使用納什玩家選擇(Nash Prosumer Selection,NPS)得到產消者子集概率向量的博弈解,并且用戶將面臨最小期望損害。此外,用戶使用NPS選擇產消者,依然有非0概率選擇出最不安全的產消者。最后將PSG方法中的NPS和兩種不同的啟發(fā)式選擇算法進行仿真比較,結果表明NPS在降低安全風險方面能夠獲得約38%的性能提升。
[Abstract]:In the Internet of things, attackers know the same security test information as users, so they can know which producers are more favored by users and focus on attacks. In this paper, a new non-cooperative, two-player decision support method is proposed, which is the producer selection game (Prosumers Selection Game,PSG), which uses Nash equilibrium to determine the optimal user return subset. This method uses Nash player selection (Nash Prosumer Selection,NPS) to obtain the game solution of the probability vector of the generator subset, and the user will face the minimum expected damage. In addition, there is still a non-zero probability to select the most unsafe consumer using NPS. Finally, the NPS in the PSG method is compared with two different heuristic selection algorithms. The results show that NPS can achieve a performance improvement of about 38% in reducing the security risk.
【作者單位】： 中國勞動關系學院計算機應用技術教研室;河南牧業(yè)經濟學院信息與電子工程學院;
【分類號】：TN929.5;TP391.44

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