Dynamic Resource Management to Defend Against Advanced Persistent Threats in Fog Computing: A Game Theoretic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Fog computing has gained tremendous popularity due to its capability of addressing the surging demand on high-quality ubiquitous mobile services. Nevertheless, the highly virtualized environment in fog computing leads to vulnerability to cyber attacks such as advanced persistent threats. In this paper, we propose a novel game approach of cyber risk management for the fog computing platform. We adopt the cyber-insurance concept to transfer cyber risks from fog computing platform to a third party. The system model under consideration consists of three main entities, i.e., the fog computing provider, attacker, and cyber-insurer. The fog computing provider dynamically optimizes the allocation of its defense computing resources to improve the security of the fog computing platform which is composed of multiple fog nodes. Meanwhile, the attacker dynamically adjusts the allocation of its attack computing resources to increase the probability of successful attack. Additionally, to prevent from the potential loss due to the attacks, the provider also makes a dynamic decision on the subscription of cyber-insurance for each fog node. Thereafter, the cyber-insurer accordingly determines the premium of cyber-insurance for each fog node. To model this dynamic interactive decision making problem, we formulate a dynamic Stackelberg game. In the lower-level, we formulate an evolutionary subgame to analyze the provider's defense and cyber-insurance subscription strategies as well as the attacker's attack strategy. In the upper-level, the cyber-insurer optimizes its premium strategy, taking into account the evolutionary equilibrium at the lower-level evolutionary subgame. We analytically prove that the evolutionary equilibrium is unique and stable, and we investigate the Stackelberg equilibrium by capitalizing on tools from the optimal control theory. Moreover, we provide a series of insightful analytical and numerical results on the equilibrium of the dynamic Stackelberg game.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».