由于混合威胁的模糊性、其跨域性质以及应对措施如何影响对手行为的不确定性，这些措施的效果尚不明确。本文提供了一种新颖方法，通过（多智能体）影响图框架统一先前分化的混合威胁建模方法，以阐明这种影响。该模型平衡了应对措施的成本、其劝阻对手执行混合威胁的能力，以及其减轻混合威胁影响的潜力。运行了一个受现实启发、模拟攻击方A与防御方B之间针对关键基础设施网络攻击的战略互动的场景的1000个半合成变体，以探索五种不同的反混合威胁措施集的效果。反混合措施的范围包括：从增强韧性和剥夺对手执行混合威胁的能力，到通过惩罚威胁进行劝阻。我们的分析主要评估反混合威胁措施的总体特征。这种方法使我们能够概括这些措施的有效性，并检验参数影响的敏感性。此外，还讨论了政策相关性并概述了未来的研究方向。

图：编码混合威胁建模的（多智能体）因果影响图。 底部背景层汇集了确定性变量，顶层则代表了概率性变量。概率性关系用黑色箭头表示，确定性关系用灰色箭头表示。

混合威胁被定义为协调使用暴力和非暴力手段，以利用漏洞并在武装冲突门槛以下影响对手。在全球互联日益紧密的时代，混合威胁构成了不断升级的挑战。作为回应，各国已实施了一系列广泛的反混合措施，包括经济制裁、网络防御战略、信息战和外交倡议。然而，由于混合威胁的复杂性和不透明性——其通常跨多个领域运作且难以溯源——这些措施的有效性仍不确定。因此，研究人员转向建模方法，或采用博弈论方法，或采用概率方法，因为这些方法提供了一种途径，能够通过系统评估不同条件下各种措施的影响来应对这种不确定性，同时为威胁与应对措施之间的相互作用提供可操作的见解。

在这些方法学上各有侧重的现有研究基础上，本文提出了一种融合概率与博弈论的综合模型，以全面评估反混合威胁措施的有效性。两个类国家智能体之间的互动采用概率建模以考虑认知和心理威慑因素，并采用博弈论建模以捕捉战略决策。防御方的收益基于应对措施的成本与混合攻击潜在损害之间的平衡，同时考虑到此类攻击可能被成功威慑也可能未被成功威慑的可能性。最优应对措施通过最大化预期收益推导得出，而博弈均衡则通过考虑对手的战略反应来提炼。

为测试该建模方法，我们基于真实事件启发，开发了一个针对关键基础设施的网络威胁场景。我们咨询了政策专家并查阅了现有文献，以确定应对此网络威胁的相关措施，并汇总了每种反混合措施的成本、损害缓解能力和威慑能力的估计值。这些估计值为分析反混合措施提供了基础，并使我们能够评估它们在不同场景下的有效性，包括对手进行战略竞争的场景。为验证我们提出的方法，我们将研究结果置于现有研究的框架内进行背景化分析，并进行了敏感性分析，以识别和量化驱动模型结果的最具影响力的变量。这使我们能够解决以下研究问题：

• 在以下不确定条件下：1）措施劝阻对手发动攻击的能力；2）措施减轻攻击影响的能力；3）措施的成本；反混合威胁措施的哪些特性最能使防御方有效应对攻击方对关键基础设施构成的网络威胁？

• 在针对关键基础设施的网络威胁背景下，反混合威胁措施的哪些特性可能导致参与方的策略形成均衡，给定：1）反混合措施和混合行动的成本；2）措施减轻攻击影响的能力；3）一个进行战略操作的对手。

为回答这些研究问题，本文结构如下：下一节介绍关于威慑与混合威胁的背景信息。之后，我们概述建模方法论，并讨论如何通过概率分布将文献综述和专家意见的见解转化为模型输入。随后的一节描述了混合威胁场景的内容以及相关的跨域反混合措施。接着，在倒数第二节中呈现和分析结果，并将其置于类似研究的更广泛框架内进行背景化讨论。最后一节反思了研究结果的政策相关性，并指出了未来的研究方向。