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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Parallel Scanning

Currently, most Internet scans (e.g., scans in the Censys database) are performed separately and independently across different ports. In other words, the entire IPv4 address is sweeped multiple times, each time sending probes to all IP addresses on a certain port. This allows different ports to be scanned independently, possibly at different times, thereby reducing the amount of traffic sent to networks/hosts. In this scenario, our method can only use the location and AS properties of the targeted IP addresses for predicting the responses of hosts, as depicted in Figure 21.2a. In this diagram, the geolocation (GL) and AS features are fed to each trained model in order to produce the prediction $\hat{y}_i^k$ of the true label $y_i^k$ for sample $i$ and port $k$, i.e., the estimated likelihood that IP address $i$ will respond to probes on port $k$. These predictions are then fed to the scanner, which will decide whether to scan different IP/port pairs depending on the prediction of the model. In this study, we make decisions by thresholding $\hat{y}_i^k$; if $\hat{y}_i^k<t_r^k$ the scanner refrains from sending the probe. Note that $t_r^k$ (specific to port $k$ ) is the threshold for reaching a target true positive rate $r$.
While this approach uses a minimal amount of information for prediction, applying machine learning to parallel scans is fairly straightforward, since the predictions of trained models can simply be translated into blacklists that can be fed to network scanners for refraining from sending probes to certain IP/port pairs. Moreover, due to the crude granularity of geolocation and AS features, we do not need to perform predictions for every IP address, but only for IP blocks in which all IP addresses share the same features, therefore reducing the computational overhead of our approach. We will discuss this point in more detail in Section 21.6.4.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Sequential Scanning

In contrast to parallel scanning, one can also design a scanner to scan different ports in a sequential manner. In this setting, we can take advantage of the responses of previously scanned ports for predicting the remaining labels. Cross-protocol dependencies have been observed by Bano et al. (2018), but were not directly used for bootstrapping network scans. This is due to the fact that cross-protocol correlations by themselves are not sufficient for predicting other port labels, as we will further discuss in Section 21.6.1. However, we show that when combined with prescan features, i.e., location and AS properties, cross-protocol information can help improve the efficiency of sequential scans, as compared to parallel scans.

Assume $x_i^k, k \in{1, \ldots, M}$ to denote the feature vector resulting from probing IP $i$ on port $k$, and $x_i^0$ to denote prescan features. Then for sequential scanning, the classifier for port $k$ is trained using $\left{x_i^l, l<k\right}$ as features, i.e., GL/AS features, as well as ports scanned earlier in the sequence. Note that for parallel scans in Section 21.4.1 we are only performing predictions using $x_i^0$ as features. We evaluate and compare this approach to parallel scanning in Section 21.5, resulting in more bandwidth savings. Figure 21.2b depicts the process used for sequential scans. Similar to parallel scanning, each model in this figure is generating a prediction $\hat{y}_i^k$ for an IP/port pair, which is then fed to the scanner for thresholding. The features resulting from each scan (i.e., the postscan features in Section 21.3.2) are then appended to the model’s input features and used for all subsequent models. This allows models toward the end of the sequence to make predictions based on a richer feature set, which can result in more bandwidth savings for their corresponding scans.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Parallel Scanning

目前，大多数 Internet 扫描（例如，Censys 数据库中的扫描）是在不同端口上分别独立执行的。也就是说，整个IPv4地址被多次扫描，每次都向某个端口上的所有IP地址发送探测。这允许不同的端口被独立扫描，可能在不同的时间，从而减少发送到网络/主机的流量。在这种情况下，我们的方法只能使用目标 IP 地址的位置和 AS 属性来预测主机的响应，如图 21.2a 所示。在此图中，地理定位 (GL) 和 AS 特征被馈送到每个经过训练的模型以生成预测和^我k真正的标签和我k样品我和港口k，即 IP 地址的估计可能性我将响应端口上的探测k. 然后将这些预测提供给扫描器，扫描器将根据模型的预测决定是否扫描不同的 IP/端口对。在这项研究中，我们通过阈值来做出决定和^我k; 如果和^我k<吨rk扫描器避免发送探测。注意吨rk（具体端口k) 是达到目标真阳性率的阈值r.
虽然这种方法使用最少的信息进行预测，但将机器学习应用于并行扫描是相当简单的，因为经过训练的模型的预测可以简单地转化为黑名单，可以将黑名单提供给网络扫描仪，以防止向某些 IP//端口对。此外，由于地理定位和 AS 特征的粗粒度，我们不需要对每个 IP 地址进行预测，而只需对所有 IP 地址共享相同特征的 IP 块进行预测，因此减少了我们方法的计算开销。我们将在第 21.6.4 节中更详细地讨论这一点。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Sequential Scanning

相对于并行扫描，我们还可以设计一个扫描器来顺序扫描不同的端口。在此设置中，我们可以利用先前扫描端口的响应来预测剩余标签。Bano 等人已经观察到跨协议依赖性。(2018)，但并未直接用于引导网络扫描。这是因为跨协议相关本身不足以预测其他端口标签，我们将在第 21.6.1 节进一步讨论。但是，我们表明，与预扫描功能（即位置和 AS 属性）相结合时，与并行扫描相比，跨协议信息可以帮助提高顺序扫描的效率。

认为X我k,k∈1,…,米表示探测 IP 产生的特征向量我在港口k， 和X我0表示预扫描特征。然后进行顺序扫描，端口分类器k被训练使用\left{x_i^l, l<k\right}\left{x_i^l, l<k\right}作为特征，即 GL/AS 特征，以及序列中较早扫描的端口。请注意，对于第 21.4.1 节中的并行扫描，我们仅使用X我0作为特征。我们在第 21.5 节中评估并比较了这种方法与并行扫描，从而节省了更多带宽。图 21.2b 描述了用于顺序扫描的过程。类似于并行扫描，图中的每个模型都在生成一个预测和^我k对于 IP/端口对，然后将其馈送到扫描器以进行阈值处理。然后将每次扫描产生的特征（即第 21.3.2 节中的后扫描特征）附加到模型的输入特征，并用于所有后续模型。这允许接近序列末尾的模型基于更丰富的特征集进行预测，从而可以为其相应扫描节省更多带宽。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。