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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Overview
This book is organized into six parts. The first two parts of the book focus primarily on game theory methods, while the next four focus on machine learning methods. However, as noted, there is considerable overlap among these general approaches in complex, interactive multi-agent settings. Game theory approaches consider opportunities for adaptation and learning, while machine learning considers the potential for adversarial attacks. The first part on game theory focuses on introductory material and uses a variety of different approaches for cyber deception to illustrate many of the common research challenges in applying game theory to cybersecurity. The next chapter looks at a broader range of applications of game theory, showing the variety of potential decision problems, beyond just deception, that can be addressed using this approach.
The remaining four parts of the book focus on a variety of topics in machine learning for cybersecurity. Part 3 considers adversarial attacks against machine learning, bridging game theory models and machine learning models. Part 4 also connects these two using generative adversarial networks to generate deceptive objects. This area synchronizes with the earlier work on game theory for deception since this method can be used to create effective decoys. The final two parts cover various applications of machine learning to specific cybersecurity problems, illustrating some of the breadth of different techniques, problems, and novel research that is covered within this topic.
The first part of the book focuses on using game-theoretic techniques to achieve security objectives using cyber deception tactics (e.g., deploying honeypots or other types of decoys in a network). We begin with a general overview of basic game theory concepts and solution techniques that will help the reader quickly acquaint themselves with the background necessary to understand the remaining chapters. Chapters 3-6 all develop new game models and algorithms for improving cyber deception capabilities; while they share many fundamental approaches, they all address unique use cases and/or challenges for using game theory in realistic cybersecurity settings. Chapter 3 focuses on using deception strategically to differentiate among different types of attackers, and addresses issues in both the modeling and scalability of solution algorithms for this type of deception. Chapter 4 focuses on the problem of modeling and solving games that are highly dynamic with many repeated interactions between defenders and attackers, and on scaling these solutions to large graphs. Chapter 5 brings in the aspect of human behavior, evaluating the game theory solutions against human opponents. Finally, Chapter 6 introduces a different framework for modeling the knowledge players have in security games and how they reason about uncertainty, as well as using formal methods to provide some guarantees on the performance of the system.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Introduction to Game Theory
Game theory is the study of mathematical models of conflict and cooperation between intelligent decision makers (Myerson 1991). Game theory stems from discussions of card games initially (Dimand and Dimand 1996), but it is not a collection of theories about entertaining games. Instead, game theory provides an essential class of models for complex systems with multiple agents or players. It has a profound impact in economics, with several Nobel Memorial Prize laureates in economics winning the prize for their foundational work in game theory. In addition to economics, game theory has wide applications in sociology, psychology, political science, biology, and other fields. Part 2 of this book introduces how game theory can be used to analyze cybersecurity problems and improve cyber defense effectiveness.
A game consists of at least three elements: the set of players, the set of actions for players to take, the payoff function that describes how much payoff or utility each player can get under different states of the world and joint actions chosen by the players. Games can be categorized into different types based on their differences in these elements. Two-player games have been studied much more extensively than the games with three or more players. A game is zero-sum if the players’ payoffs always sum up to zero. Simultaneous games are games where all players take actions simultaneously with no further actions to be taken afterward, i.e. the game ends immediately. Even if the players do not move simultaneously, the game can still be viewed as a simultaneous game if the players who move later are completely unaware of the earlier players’ actions: they cannot even make any inference about the earlier players’ actions from whatever they observe. In contrast, a game is sequential if some players take action after other players, and they have some knowledge about the earlier actions taken by other players.
A game is with complete information if the players have common knowledge of the game being played, including each player’s action set and payoff structure. Some games are with incomplete information. For example, in a single-item auction, each player knows how much she values the item and thus her utility function, but not how much other players value it. A game is with perfect information if players take action sequentially, and all other players can observe all actions the players take. A game has perfect recall if each player does not forget any of their previous actions.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Example Two-Player Zero-Sum Games
We start by discussing the simplest type of games: two-player zero-sum normal-form games with finite action sets. They involve two decision-makers who will each take a single action among a finite set of actions at the same time, and get a payoff based on their joint moves. Furthermore, the two players’ payoffs sum up to zero. Thus, one player’s gain or loss is the same as the other player’s loss or gain in terms of the absolute value. An example of such a game is the classic Rock-Paper-Scissors (RPS) game, whose payoff matrix is shown in Table 2.1. The game has two players. Let us refer to them as the row player (or Player 1) and the column player (or Player 2). Each player can choose among three actions: Rock, Paper, and Scissors. Rock beats Scissors; Scissors beats Paper, and Paper beats Rock. In this payoff matrix, each row shows a possible action for the row player, and each column shows a possible action for the column player. Each entry in the payoff matrix has two numbers, showing the payoff for the two players, respectively, when choosing the actions shown in the corresponding row and column. If the row player chooses Paper and the column player chooses Rock, the row player wins and gets a payoff of 1 while the column player loses and gets a payoff of $-1$ as shown by the numbers in the second row, first column. Since this is a zero-sum game, the second number in each entry is always the negation of the first number. Therefore, in some cases, we only show the payoff value for the row player in each entry in the payoff matrix for two-player zero-sum games.
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Overview
本书分为六个部分。本书的前两部分主要侧重于博弈论方法，而后四部分侧重于机器学习方法。然而，如前所述，在复杂的交互式多智能体设置中，这些通用方法之间存在相当大的重叠。博弈论方法考虑适应和学习的机会，而机器学习考虑对抗性攻击的可能性。博弈论的第一部分侧重于介绍性材料，并使用各种不同的网络欺骗方法来说明将博弈论应用于网络安全的许多常见研究挑战。下一章着眼于博弈论更广泛的应用，展示了可以使用这种方法解决的各种潜在决策问题，而不仅仅是欺骗。
本书的其余四个部分侧重于网络安全机器学习的各种主题。第 3 部分考虑针对机器学习的对抗性攻击，桥接博弈论模型和机器学习模型。第 4 部分还使用生成对抗网络连接这两者以生成欺骗性对象。该领域与早期关于欺骗的博弈论工作同步，因为该方法可用于创建有效的诱饵。最后两部分涵盖了机器学习在特定网络安全问题上的各种应用，展示了本主题所涵盖的不同技术、问题和新颖研究的一些广度。
本书的第一部分侧重于使用博弈论技术通过网络欺骗策略（例如，在网络中部署蜜罐或其他类型的诱饵）来实现安全目标。我们首先对基本博弈论概念和解决方案技术进行概述，这将帮助读者快速熟悉理解其余章节所需的背景知识。第 3-6 章都开发了新的游戏模型和算法，以提高网络欺骗能力；虽然它们共享许多基本方法，但它们都解决了在现实网络安全环境中使用博弈论的独特用例和/或挑战。第 3 章侧重于策略性地使用欺骗来区分不同类型的攻击者，并解决此类欺骗的解决方案算法的建模和可扩展性问题。第 4 章侧重于建模和解决高度动态的博弈问题，防御者和攻击者之间存在许多重复交互，并将这些解决方案扩展到大图。第 5 章介绍了人类行为方面，评估了针对人类对手的博弈论解决方案。最后，第 6 章介绍了一个不同的框架，用于对安全博弈中的知识参与者进行建模，以及他们如何推理不确定性，以及使用形式化方法为系统性能提供一些保证。并将这些解决方案扩展到大图。第 5 章介绍了人类行为方面，评估了针对人类对手的博弈论解决方案。最后，第 6 章介绍了一个不同的框架，用于对安全博弈中的知识参与者进行建模，以及他们如何推理不确定性，以及使用形式化方法为系统性能提供一些保证。并将这些解决方案扩展到大图。第 5 章介绍了人类行为方面，评估了针对人类对手的博弈论解决方案。最后，第 6 章介绍了一个不同的框架，用于对安全博弈中的知识参与者进行建模，以及他们如何推理不确定性，以及使用形式化方法为系统性能提供一些保证。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Introduction to Game Theory
博弈论是对智能决策者之间冲突与合作的数学模型的研究（Myerson 1991）。博弈论最初源于对纸牌游戏的讨论（Dimand 和 Dimand 1996），但它并不是关于娱乐游戏的理论集合。相反，博弈论为具有多个代理或参与者的复杂系统提供了一类基本模型。它对经济学产生了深远的影响，几位诺贝尔经济学奖获得者因其在博弈论方面的基础工作而获奖。除了经济学，博弈论在社会学、心理学、政治学、生物学等领域都有广泛的应用。本书的第 2 部分介绍了如何使用博弈论分析网络安全问题并提高网络防御效率。
一个博弈至少包含三个要素：参与者集合、参与者采取的行动集合、描述每个参与者在不同世界状态下可以获得多少收益或效用的收益函数以及参与者选择的联合行动. 游戏可以根据它们在这些元素上的差异分为不同的类型。两人游戏的研究比三人或更多人的游戏更广泛。如果玩家的收益总和为零，那么游戏就是零和游戏。同时游戏是所有玩家同时采取行动而之后没有进一步行动的游戏，即游戏立即结束。即使玩家没有同时移动，如果后面移动的玩家完全不知道前面玩家的动作，游戏仍然可以被视为同时游戏：他们甚至无法从他们所观察到的任何东西中推断出早期玩家的行为。相反，如果一些玩家在其他玩家之后采取行动，并且他们对其他玩家更早采取的行动有所了解，则游戏是顺序的。
如果玩家对正在玩的游戏有共同的了解，包括每个玩家的行动集和收益结构，则该游戏具有完整的信息。有些游戏信息不完整。例如，在单件物品拍卖中，每个玩家都知道她对物品的重视程度以及她的效用函数，但不知道其他玩家对它的重视程度。如果玩家按顺序采取行动，则游戏具有完全信息，并且所有其他玩家都可以观察到玩家采取的所有行动。如果每个玩家都没有忘记他们之前的任何动作，那么游戏就具有完美的回忆。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Example Two-Player Zero-Sum Games
我们首先讨论最简单的博弈类型：具有有限动作集的两人零和范式博弈。它们涉及两个决策者，每个决策者将同时在一组有限的行动中采取单一行动，并根据他们的联合行动获得回报。此外，两个玩家的收益总和为零。因此，就绝对值而言，一个玩家的收益或损失与另一个玩家的损失或收益相同。这种博弈的一个例子是经典的剪刀石头布（RPS）博弈，其收益矩阵如表 2.1 所示。游戏有两名玩家。让我们将它们称为行播放器（或播放器 1）和列播放器（或播放器 2）。每个玩家可以选择三种动作：石头、纸和剪刀。摇滚胜剪刀；Scissors 击败 Paper，Paper 击败 Rock。在这个收益矩阵中，每行显示行播放器的可能操作，每列显示列播放器的可能操作。收益矩阵中的每个条目都有两个数字，分别显示两个玩家在选择相应行和列中显示的动作时的收益。如果行玩家选择纸，纵队玩家选择岩石，行玩家获胜并获得 1 的收益，而纵队玩家输掉并获得收益−1如第二行第一列中的数字所示。由于这是一个零和游戏，因此每个条目中的第二个数字始终是第一个数字的否定。因此，在某些情况下，我们只在两人零和游戏的收益矩阵中的每个条目中显示行玩家的收益值。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。