The emerging Internet of Things (IoT) applications that leverage ubiquitous connectivity and big data are facilitating the realization of smart everything initiatives. IoT-enabled infrastructures have naturally a multi-layer system architecture with an overlaid or underlaid device network and its coexisting infrastructure network. The connectivity between different components in these two heterogeneous interdependent networks plays an important role in delivering real-time information and ensuring a high-level situational awareness. However, IoT-enabled infrastructures face cyber threats due to the wireless nature of communications. Therefore, maintaining network connectivity in the presence of adversaries is a critical task for infrastructure network operators. In this paper, we establish a three-player three-stage dynamic game-theoretic framework including two network operators and one attacker to capture the secure design of multi-layer interdependent infrastructure networks by allocating limited resources. We use subgame perfect Nash equilibrium (SPE) to characterize the strategies of players with sequential moves. In addition, we assess the efficiency of the equilibrium network by comparing with its team optimal solution counterparts in which two network operators can coordinate. We further design a scalable algorithm to guide the construction of the equilibrium IoT-enabled infrastructure networks. Finally, we use case studies on the emerging paradigm of the Internet of Battlefield Things (IoBT) to corroborate the obtained results.


翻译:新兴的Tings Internet(IoT)应用程序利用无线通信性质,使无处不在的连通和大数据能够促进智能一切举措的实现。IoT驱动的基础设施自然拥有一个多层系统架构,具有覆盖或封闭的装置网络及其共存的基础设施网络。这两个不同相互依存网络的不同组成部分之间的连通在提供实时信息和确保高层次局势意识方面发挥了重要作用。然而,由IoT驱动的基础设施由于通信的无线性质而面临网络威胁。因此,在对手在场的情况下维持网络连通对于基础设施网络运营商来说是一项关键任务。在本文件中,我们建立了一个三层三层动态动态游戏理论框架,包括两个网络运营商和一个攻击者,通过分配有限的资源,捕捉多层相互依存基础设施网络的安全设计。我们使用亚组合完美Nash平衡(SPE)来描述有连续移动动作的玩家的战略。此外,我们通过比较其团队最佳解决方案对两个网络运营商可以协调的对应方,评估平衡网络的效率。我们进一步设计一个可缩略的算法,以指导正在形成的I-B级升级的I-VI-CFI-C-C-C-IL-C-C-C-IL-I-I-C-C-C-C-C-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-C-C-C-C-C-C-C-I-I-I-I-I-I-I-I-C-C-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-C-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-I-C-I-I-I-

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【2021新书】高阶网络,150页pdf,Higher-Order Networks
专知会员服务
87+阅读 · 2021年11月26日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员