网络欺骗在网络战争中起关键作用，博弈论模型和基础模型在分析、设计和实施网络欺骗策略中至关重要。通过协同作用，可以保护网络免受攻击并增强对行动的韧性。多智能体神经符号假设学习（MANSCOL）可用于预测对抗行为和设计防御性欺骗策略。基础模型在MANSCOL中起关键作用，包括强化学习、知识同化、假设形成和上下文表示。网络安全领域中基础模型面临挑战。

该研究探讨了货币调节等教授动态学习策略对玩家行为激励的影响，并提出了博弈论模型解释这些情况。研究发现，在某些博弈中，通过支付给其他玩家，玩家的福利得到提高。此外，在拍卖过程中，通过制定“支付政策博弈”的均衡，代理动态可以达到低收益的合谋结果。这对于机制设计相关的自动学习代理系统提出了挑战。