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现有防御决策中的随机博弈模型大多由矩阵博弈与马尔可夫决策组成,矩阵博弈中假定防御者已知攻击者收益,与实际不符.将攻击者收益的不确定性转换成对攻击者类型的不确定性,构建了由静态贝叶斯博弈与马尔可夫决策结合的不完全信息随机博弈模型,给出了不完全信息随机博弈模型的均衡求解方法,使用稳定贝叶斯纳什均衡指导防御者的策略选取.最后通过一个具体实例验证了模型的可行性和有效性.