A stochastic Gordon-Loeb model for optimal cybersecurity investment under clustered attacks
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摘要
本文提出了一个以Hawkes过程刻画攻击到达的连续时间随机扩展Gordon–Loeb模型，并将最优网络安全投资问题刻画为二维马尔可夫随机最优控制问题，利用动态规划导出HJB–PIDE并给出数值求解方案；数值结果显示在存在攻击聚集时，自适应的动态投资策略显著优于静态或Poisson基准策略，并能将预期损失与保费显著降低（数值示例中预期损失降低约65%，保费下降约63%）[page::1][page::3][page::5][page::15]
