Tractable Defense against Advanced Persistent Threats in Networked Settings
该研究使用基于平均场分析的启发式价值函数解决网络环境下针对高级持续性威胁的防御问题，以克服现有方法计算上的不可行性。
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Selected work
Representative Papers
Measuring Time-Horizon Engagement Effectiveness: Persistence, Recency, and Re-Emergence
本文提出时间视野参与有效性(TH-EE)框架，通过区分持久性、近时性和再出现三个特性来构建在线注意力的时间特征，以更准确地衡量和理解在线活动模式。
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Deriving the Pure Price of Anarchy for Networked Resource Allocation Games
本文通过线性规划方法，为任意信息网络和系统目标设计最优局部效用函数，以优化纯价格无政府状态（pPoA）性能保证。
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On the Fragility of Worst-Case Nash Equilibria in Atomic Congestion Games
研究探讨了在原子拥堵游戏中，通过激励机制影响自私代理的行为以最小化系统成本的问题，并发现最坏情况下的纳什均衡是脆弱的，且与系统最优分配相比，代理对其决策的满意度与其效率相关。
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Truncated Noisy Best-Response Algorithms: Toward Game Theoretic Learning with Safety Guarantees
研究通过提出截断噪声最佳响应算法解决多智能体协调问题，确保在子模最大化目标下达到安全与性能的平衡。
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Tractable Defense against Advanced Persistent Threats in Networked Settings
该研究使用基于平均场分析的启发式价值函数解决网络环境下针对高级持续性威胁的防御问题，以克服现有方法计算上的不可行性。
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Measuring Time-Horizon Engagement Effectiveness: Persistence, Recency, and Re-Emergence
本文提出时间视野参与有效性(TH-EE)框架，通过区分持久性、近时性和再出现三个特性来构建在线注意力的时间特征，以更准确地衡量和理解在线活动模式。
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Deriving the Pure Price of Anarchy for Networked Resource Allocation Games
本文通过线性规划方法，为任意信息网络和系统目标设计最优局部效用函数，以优化纯价格无政府状态（pPoA）性能保证。
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On the Fragility of Worst-Case Nash Equilibria in Atomic Congestion Games
研究探讨了在原子拥堵游戏中，通过激励机制影响自私代理的行为以最小化系统成本的问题，并发现最坏情况下的纳什均衡是脆弱的，且与系统最优分配相比，代理对其决策的满意度与其效率相关。
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Truncated Noisy Best-Response Algorithms: Toward Game Theoretic Learning with Safety Guarantees
研究通过提出截断噪声最佳响应算法解决多智能体协调问题，确保在子模最大化目标下达到安全与性能的平衡。
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