关于威胁效能建模及难度与成功关系表征的技术问询

嘿，咱们来拆解这个挺实际的威胁建模问题——这其实是之前一个问题的修订版，先把核心场景和变量捋明白：

假设有个罪犯正盘算着实施一起犯罪行为C——可能是发起网络攻击，也可能是挪用公款这类经济犯罪。这里有两个关键概率指标：

• 单次犯罪尝试的成功概率，咱们记为 P(S)
• 恶意行为人在未来一年内尝试实施C的概率，记为 P(A)

现在的前提是，专家已经给出了P(S)和P(A)的可信估算，但这里有个很重要的前提不能忽略：绝对不能假设S（尝试成功）和A（发起尝试）是独立事件。举个例子，如果犯罪C的实施难度极高——比如需要精准到毫秒的时机把控，或者得掌握非常冷门的专业知识，那愿意凑上来尝试的人肯定会少很多；反过来，要是犯罪门槛很低，比如随便下个工具就能搞的攻击，那尝试的概率自然会高不少。

现在的核心问题来了：如果我们假设所有恶意行为人的能力水平都差不多，而且每一次尝试的成功概率都是一样的，那该怎么建模计算最终出现成功犯罪的概率？换句话说，所谓的「威胁效能」，最合理的建模方式是什么？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Tupelo Thistlehead