Joint Pricing and Security Investment in Cloud Security Service Market With User Interdependency
Notice bibliographique
Résumé
After several decades of development on cyber security techniques, one clear conclusion can be drawn: no cyber security solution can completely remove the risks faced by the users. In this regard, cyber-insurance has been introduced as a means to enable the users to alleviate the damage from the cyber threats by transferring the cyber risks to an insurer. In this article, we study a cloud security service market, which is composed of cloud users and cloud security service vendors (CSSVs). The CSSVs work as the insurers for selling the cloud security plan, which is consisted of cloud security service and cloud-insurance. The users in the cloud platform can purchase the cloud security plan from the CSSVs to secure their cloud service. If the cloud service is attacked and loss happens, the users will receive the claim from the CSSVs. To lower the successful attack probability, the CSSV has an incentive to invest in improving its cloud security service. Specifically, we model and study the cloud security service market in the framework of a two-stage Stackelberg game. On the upper stage, the CSSVs lead to decide on their own strategies, i.e., the price of the cloud security plan and the security investment to improve their offered cloud security service. On the lower stage, the users follow to decide on the purchase of the cloud security plan according to the price of the cloud security plan and the perceived cyber breach probability of the cloud security service. We analytically verify that the Stackelberg equilibrium exists and is unique. Extensive simulations have been conducted to evaluate the performance of the Stackelberg game. The performance evaluation shows some insightful results. For example, when the users have strong interdependency, the profits of the CSSVs become lower.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».