AI 安全 Stackelberg 模型中的防御充分性研究

研究将 AI 系统防御建模为防御者主导的 Stackelberg 博弈，防御者投入主动发现与被动修复，攻击者选择搜索强度。理论证明：若每个未解决攻击都有持续被发现的机会、修复有效且后续更新保留既有防护，则有限攻击面可以概率 1 被防御；并给出完成时间界，扩展到攻击面增长、修复跨相关攻击泛化及多种发现机制的情形。数值实验刻画了防御者不投入、只投入一种或同时投入两种能力的均衡区间，并显示更快修复可缩短被攻陷时长但不降低被攻陷概率。