本发明公开了基于隐私信息加密学习的多智能体图博弈纳什均衡方法，属于网络安全技术领域，包括：将分布式零和博弈的整体性能指标分解为一组局部性能指标，并得到一对耦合的最优控制增益；在网络层中，基于所述一对耦合的最优控制增益和所述一组局部性能指标进行迭代处理，并在迭代过程进行在线隐私加密，得到加密数据；将所述加密数据传输至物理层并进行解密，得到所述一组局部性能指标的整体纳什均衡，以控制操作物理层。本发明研究了多智能体图动态在软约束博弈下的一致性问题，并利用隐私信息加密学习算法求解了整体纳什均衡问题。