MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360634
■00520260202105558
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265406767
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315934
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech76886
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a363.287
■1001  ▼aPizarro,  Bastian  Bahamondes.
■24510▼aStrategic  Resource  Coordination  for  Detecting  Illegal  Activity
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a218  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Dahan,  Mathieu.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aIn  an  increasingly  complex  and  interconnected  world,  ensuring  security  and  resiliencerequires  effective  allocation  of  inspection  resources  to  detect  illegal  activities.  The  evolving  nature  of  threats,  coupled  with  resourceful  adversaries  and  limited  inspection  resources,makes  it  imperative  to  develop  strategic  inspection  operations.  Challenges  include  coordinating  multiple  resources,  accounting  for  imperfect  detection  capabilities  and  asymmetricvaluations  of  targets.  New  opportunities,  such  as  advances  in  sensing  technologies  and  dataanalytics,  offer  potential  solutions  to  enhance  the  effectiveness  of  inspection  operations.This  thesis  leverages  game  theory  for  the  strategic  coordination  of  inspection  resources,focusing  on  Nash  Equilibria  (NE)  as  the  main  solution  concept.  It  aims  to  provide  valuableinsights  and  efficient  algorithms  for  inspection  operations  across  various  security  domains.Chapter  2  examines  a  variant  of  the  hide-and-seek  game,  motivated  by  the  challengeof  detecting  smuggled  commodities  hidden  by  criminal  organizations.  In  this  game,  aseeker  inspects  multiple  hiding  locations  to  find  multiple  items  hidden  by  a  hider.  Eachhiding  location  has  a  maximum  hiding  capacity  and  a  probability  of  detecting  its  hiddenitems  upon  inspection.  The  seeker  (resp.  hider)  aims  to  minimize  (resp.  maximize)  theexpected  number  of  undetected  items.  We  develop  a  two-step  solution  approach  to  compute  NE  for  this  zero-sum  game.  First,  we  solve  a  lower-dimensional  continuous  gameto  derive  closed-form  expressions  for  the  equilibrium  marginal  distributions.  Second,  wedesign  a  combinatorial  algorithm  to  compute  mixed  strategies  that  satisfy  these  marginaldistributions.  Our  approach  reveals  novel  equilibrium  behaviors  influenced  by  the  complexinterplay  of  game  parameters  and  computes  NE  in  quadratic  time  with  linear  support.Chapter  3  explores  a  nonzero-sum  variant  of  the  hide-and-seek  game,  driven  by  theasymmetric  valuations  that  security  agencies  and  criminal  organizations  place  on  the  outcomes  of  their  interactions.  Here,  a  seeker  inspects  multiple  locations  with  unit  hidingcapacities  to  find  items  hidden  by  a  hider.  Each  location  is  associated  with  different  utility  values  for  the  seeker  and  hider.  The  seeker  (resp.  hider)  aims  to  maximize  the  utility  frominspected  (resp.  uninspected)  locations  containing  hidden  items.  We  extend  the  previoustwo-step  approach  to  obtain  NE  by  deriving  closed-form  expressions  for  the  equilibriummarginal  distributions  and  computing  compatible  mixed  strategies,  resulting  in  a  quadratictime  algorithm  for  solving  this  nonzero-sum  game.  Our  analysis  not  only  reveals  complexequilibrium  behaviors  influenced  by  the  players'  asymmetric  and  heterogeneous  valuations,but  also  addresses  strategic  interactions  in  various  contexts  beyond  security  domains,  suchas  animal  behavior  and  political  campaigns.  By  offering  both  an  intuitive  analysis  and  anefficient  solution  method,  this  work  bridges  a  gap  in  the  study  of  equilibrium  behavior  innonzero-sum  games  of  strategic  mismatch.Chapter  4  addresses  strategic  inspection  problems  in  critical  infrastructure  resiliencethrough  a  network  inspection  game,  where  a  defender  positions  detectors  on  a  network  todetect  multiple  attacks  on  its  components  caused  by  an  attacker.  Each  detector  location  hasa  probability  of  detecting  attacks  within  its  monitored  components.  The  defender  (resp.attacker)  aims  to  minimize  (resp.  maximize)  the  expected  number  of  undetected  attacks.This  model  extends  the  hide-and-seek  game  of  Chapter  2  by  allowing  for  detection  frommultiple  locations.  To  compute  NE  for  this  large-scale  zero-sum  game,  we  formulate  alinear  program  with  a  small  number  of  constraints  and  solve  it  using  Column  Generation.We  provide  an  exact  mixed-integer  program  for  the  pricing  problem,  which  entails  computing  a  defender's  pure  best  response,  and  leverage  its  supermodular  structure  to  derivetwo  efficient  approaches  for  obtaining  approximate  NE  with  theoretical  guarantees:  a  Column  Generation  and  a  Multiplicative  Weights  Update  (MWU)  algorithm  with  approximatebest  responses.  Each  iteration  of  our  MWU  algorithm  requires  computing  a  projection  under  the  unnormalized  relative  entropy,  for  which  we  provide  a  closed-form  solution  and  alinear-time  algorithm.  Our  computational  results  in  real-world  gas  distribution  networksdemonstrate  the  performance  and  scalability  of  our  solution  approaches.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aAirline  security
■650  4▼aTheft
■650  4▼aPolice  departments
■650  4▼aSmuggling
■650  4▼aDrug  trafficking
■650  4▼aDecision  making
■650  4▼aAnimal  behavior
■650  4▼aCybersecurity
■650  4▼aGame  theory
■650  4▼aPolitical  campaigns
■650  4▼aProbability
■650  4▼aNatural  gas  distribution
■650  4▼aGas  leaks
■650  4▼aDrones
■650  4▼aLeak  detection
■650  4▼aCriminal  investigations
■650  4▼aPassenger  screening
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aPetroleum  engineering
■650  4▼aPolitical  science
■690    ▼a0984
■690    ▼a0501
■690    ▼a0454
■690    ▼a0338
■690    ▼a0765
■690    ▼a0615
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360634▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서