초록 이 논문은 정교한 지속적 위협(APT) 공격의 복잡한 행동을 탐구하며, 이는 두 가지 위협으로 특징지어집니다: 적대적 방해 입력의 정교한 조작과 환경 불확실성으로 인한 시스템 취약성의 악화입니다. 대규모 다중 에이전트 산업 사이버-물리 시스템(CPS)에서 이러한 보안 문제를 해결하기 위해, 우리는 동역학에서 곱셈 잡음을 가진 평균장 게임(MFG) 이론을 사용하여 분산 제어 프레임워크를 개발합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 환경에서 내재된 확장성 문제를 효과적으로 해결하면서도 지능적인 적대적 방해와 운영 불확실성 모두에 대응합니다. 회복력 있고 강력한 분산 제어기를 설계함으로써 최악의 방해 입력 환경에서도 시스템의 안정성과 수렴성을 보장합니다. 우리는 평균장 근사가 시스템의 집단 행동을 정확하게 포착하고 제안된 분산 제어기가 ∈-내시 균형을 달성함을 증명합니다. 우크라이나 전력망 공격에서 영감을 받은 수치 실험은 제안된 제어 전략의 효과성을 입증합니다.
Shen 외(토요일,)은 이 질문을 연구했습니다.