网络安全保险中投保人自我防御投资研究

论文摘要

网络安全风险的传染是多步的且具有一定的复杂性,仅仅依靠自我防御投资无法做到完全消除安全风险。所以一些学者提出引进信息安全保险作为转移残余风险的有效工具,此时研究的关键就是保险覆盖时最优自我防御投资问题。同时,网络安全风险的相互依赖性导致负外部性的产生,会影响社会整体效用水平。因此,本文将完全连接网络模型引入同时进行自我防御投资和购买网络安全保险的投保人博弈模型中,以网络中所有投保人为博弈参与人,研究使个人和社会福利最大化的最优自我防御投资。针对以上研究问题,本文基于图论相关知识,计算得出风险相互依赖性导致的直接风险和间接风险概率,构建得到一个更为精确的投保人最优自我防御投资博弈模型。以该模型为基础,运用非合作博弈和纳什均衡理论,首先对投保人个体独立决定自我防御投资的情况进行建模分析,求解得出使个人最终财富效用最优的纯策略纳什均衡,即投保人完全独立决策情况下的最优自我防御投资。然而由于纳什均衡强调个体效用的最优,通过对纳什均衡解的帕累托有效性检验,发现该条件下社会整体效用并未达到最优。因此,本文紧接着采用帕累托改进方法,构建投保人合作决定自我防御投资的博弈模型,求解得出使社会整体效用最优的帕累托最优解,即投保人合作情况下的最优自我防御投资。最后,通过理论分析和数值模拟,比较帕累托最优解和纳什均衡解的大小,结果表明帕累托最优解大于纳什均衡解,即投保人在合作情况下会比完全独立决策情况下进行更多的自我防御投资,社会整体财富效用和信息安全的投资回报率也得到提高。本文研究表明,网络中个体的合作可以激励个体进行更多的自我防御投资,带来更好的社会整体福利水平,提高信息安全投资回报率。从理论方面,以本文研究成果为理论基础,设计网络安全保险机制,使网络中个体同意结盟,共同达成一个具有约束力的协议可以作为今后研究的切入点。从个人福利角度,本文考虑了自我防御投资在网络安全保险情境中对投保人信息安全和社会福利的作用,可以根据本文研究成果设计解决投保人自我防御投资不足问题的措施。从社会整体安全角度,考虑通过合作消除负外部性的影响,实现社会整体效用最优,优化社会整体安全水平。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景与问题提出

1.2 研究内容与创新点

1.2.1 研究内容

1.2.2 创新点

1.3 研究方法与框架

1.3.1 研究方法

1.3.2 研究框架

2 相关研究综述

2.1 博弈论理论和相关研究综述

2.1.1 博弈论基本概念

2.1.2 非合作博弈与纳什均衡

2.1.3 合作博弈与帕累托最优

2.1.4 相关博弈论方法研究综述

2.2 自我防御投资相关研究现状

2.2.1 自我防御投资研究

2.2.2 网络中自我防御投资的外部性研究

2.3 网络安全保险相关研究现状

2.4 小结与启发

3 投保人非合作状态下纳什均衡自我防御投资分析

3.1 完全连接网络中完全保险覆盖下投保人自我防御投资模型

3.1.1 基本假设

3.1.2 自我防御投资对投保人风险概率的影响

3.1.3 网络安全保险描述

3.2 非合作博弈下的纳什均衡

3.2.1 投保人非合作博弈模型构建

3.2.2 纳什均衡存在性和自我防御投资必要性判断

3.2.3 纳什均衡的求解

3.3 本章小结

4 投保人合作状态下帕累托最优自我防御投资分析

4.1 纳什均衡解的帕累托有效性检验

4.1.1 帕累托有效性检验方法

4.1.2 结论和分析

4.2 投保人合作博弈模型构建和帕累托最优解推导

4.2.1 投保人合作博弈模型构建

4.2.2 合作博弈下的帕累托最优解推导

4.3 本章小结

5 投保人合作及非合作博弈下自我防御投资效用分析

5.1 理论推导

5.1.1 投保人合作及非合作博弈下最优自我防御投资比较

5.1.2 帕累托最优与纳什均衡条件下社会整体效用比较

5.1.3 帕累托最优与纳什均衡条件下投保人成本效益比较分析

5.1.4 结论与分析

5.2 数值算例

5.2.1 算法

5.2.2 数值假设

5.2.3 应用算例

5.3 仿真实验

5.3.1 实验模型算法设计

5.3.2 控制参数

5.3.3 实验结果与分析

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 秦思琪

导师: 宋明秋

关键词: 网络安全保险,自我防御投资,外部性,博弈论

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,保险

单位: 大连理工大学

分类号: F224;F840.6

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.000886

总页数: 60

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