抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Ransomwareは,近年最も関心の高いサイバーリスクの1つとして出現し,世界中に数百万ドルの金銭的損失を引き起こした。それは,暗号化された犠牲者のファイルを解読するために,限られた時間枠内で,ある量のランソム支払いを典型的に要求する。本論文では,Bayesゲームの展望から,新しいゲーム理論モデルにランソムウェアを支払うべきかどうかを調査した。特に,新しいモデルは,ハッカーと犠牲者の両方に対する不完全情報の枠組みの中で,ランソム支払い戦略を分析する。結果は,ハッカーと犠牲者のためのいくつかの穏やかな条件の下で,純粋でランダム化したBayesian Nash均衡が存在することを示す。組織がランソウェア攻撃によって損なわれるとき,ランソムを払わなければならない十分条件を示した。さらに,亀裂または回復のコストと確率が,平衡におけるハッカーと犠牲者の期待した支払いにどう影響するかを調べた。特に,コンピュータファイルに対するバックアップオプションは必ずしも有益ではなく,実際には関連するコストに依存することを見出した。さらに,ファクランスウォームは,潜在的高支払いのため,予想以上に多い可能性があることを発見した。数値例も説明のために提示した。【JST・京大機械翻訳】