We develop a model of the multi-agent perimeter-defense game to calculate how an adaptive defense should be organized. This model is inspired by the human immune system and captures settings such as heterogeneous teams, limited resource allocations, partial observability of the attacking side, and decentralization. An optimal defense, that minimizes the harm under constraints of the energy spent to maintain a large and diverse repertoire, must maintain coverage of the perimeter from a diverse attacker population. The model characterizes how a defense might take advantage of its ability to respond strongly to attackers of the same type but weakly to attackers of diverse types to minimize the number of diverse defenders and while reducing harm. We first study the model from a steady-state perimeter-defense perspective and then extend it to mobile defenders and evolving attacker distributions. The optimal defender distribution is supported on a discrete set and similarly a Kalman filter obtaining local information is able to track a discrete, sometimes unknown, attacker distribution. Simulation experiments are performed to study the efficacy of the model under different constraints.


翻译:我们开发了多试剂周边防御游戏模型,以计算如何组织适应性防御。该模型受人类免疫系统启发,捕捉各种环境,如不同团队、有限资源分配、攻击方部分可防守和分散化。 最佳防御,将维持庞大和多样化网络所消耗的能源的危害降到最低,必须维持对不同攻击人群的周边保护。该模型描述防御如何利用其能力对同类袭击者作出强烈反应,但对不同类型袭击者的反应微弱,以尽量减少不同捍卫者的数量和减少伤害。我们首先从稳定的周边防御角度研究该模型,然后将它扩大到移动防御者和不断变化的攻击者分布。最佳防御分布在离散装置上得到支持,类似的Kalman过滤器获得当地信息时能够追踪离散的、有时不为人所知的攻击者分布。进行模拟实验是为了研究不同制约下模型的功效。

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