复杂网络中的弱化免疫策略分析

针对免疫策略在病毒免疫时会删除网络结构级联边从而出现削弱网络连通效率的问题,提出一种含权网络特定的病毒弱化免疫策略方法。该方法通过构建SI病毒传播模型,给出该模型的病毒感染密度演化公式。理论分析表明:病毒传播率与网络结构的异化性有密切关系,节点度的大小会影响病毒传播的效果,同时弱化免疫策略能衰减连边权值降低传播率,达到遏制病毒传播保留网络连通效率的目的。计算机仿真结果验证了理论模型的可行性和弱化免疫的合理性。最后,将弱化免疫策略应用到局域世界以及目标免疫策略中,更进一步说明了弱化免疫策略能有效控制病毒传播速度。     

基于平均场理论的手机蓝牙病毒传播模型

目前的手机蓝牙病毒传播模型大多未考虑手机节点的空间特性和随机移动特性。为此,引入节点感染率、节点免疫率、节点密度3个参数,提出一个基于平均场理论的蓝牙病毒传播模型,并仿真分析各参数对病毒传播的影响。实验结果表明,该模型更接近真实环境下手机蓝牙病毒的传播规律,能准确模拟病毒的传播过程。     

基于微分方程的移动自组网病毒传播模型研究

在移动自组网(MANET)中,针对节点的移动性导致网络拓扑结构动态变化的特点,利用微分方程提出MANET中的病毒传播模型,并对构建的微分方程系统进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的阈值及消亡条件,从而进一步研究节点移动速度、通信半径、免疫成功率和免疫失效率对MANET中病毒传播的影响。选取相应的实验参数,对系统进行仿真实验,结果验证了实验仿真与理论分析的一致性。     

移动自组网病毒传播模型及稳定性分析

考虑移动自组网中节点的移动特性,基于平均场理论提出移动自组网中病毒传播模型,并对建立的方程组进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的阈值及消亡条件,从而研究节点移动速度、通信半径、免疫成功率和免疫失效率对移动自组网中病毒传播行为和传播临界特性的影响。结果表明:当病毒基本再生数R0<1时,网络全局渐近稳定在无病毒平衡点;当R0>1时,网络全局渐近稳定在地方病平衡点。最后通过数值仿真验证了该模型的正确性。     

一种基于激励机制的P2P流媒体数据调度模型

针对P2P流媒体中现有算法在数据调度时不够公平的问题,提出了一种新的具有激励作用的算法模型.该算法模型可以根据节点的丢包率、贡献效率动态调节节点带宽分配以达到接收节点利益理性最大化和系统整体公平,提高了系统传输效率.仿真实验表明,该算法模型促进了节点的参与传输调度,达到了维持系统公平的目的.     

电子邮件病毒传播的元胞自动机建模与分析*

为研究电子邮件病毒在有向无标度网络上的传播行为,基于元胞自动机理论,提出一个电子邮件病毒传播的元胞自动机模型。在该模型下,仿真分析多种因素对电子邮件病毒传播行为的影响,结果表明：在给定的有向无标度网络中,病毒传播速度和传播规模随着电子邮件病毒附件打开概率增加而增大,网络的有向性增加病毒传播规模对于免疫概率的敏感性,病毒传播演化主要与节点入度相关。研究还表明,病毒先感染入度大的节点,后感染入度小的节点,而节点感染病毒先后顺序与节点出度没有明显关系。     

移动无线传感器网络中抑制病毒传播模型

为了更好地控制病毒在移动无线传感器网络中的传播,根据传染病学理论建立了改进的病毒传播的动力学模型。该模型不仅在网络中加入死亡节点,还增加了病毒节点在传播过程中的通信半径以及移动和停留两种状态。之后针对该模型建立微分方程组,并进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的控制和消亡条件,进而分析了节点通信半径、移动速度、密度、易感节点免疫率、感染节点病毒查杀率和节点死亡率等对移动无线传感器网络中病毒传播的影响。最后通过仿真实验表明,调整该模型中的参数可以有效地遏制病毒在移动无线传感器网络中的传播。     

基于无标度网络的Pub/Sub免疫路由

为避免Pub/Sub系统遍历路由带来的广播风暴,在基于无标度网络的Pub/Sub系统遍历路由过程中,引入病毒传播动力学的免疫思想,提出基于度的免疫遍历路由。通过设置节点度阈值δ,选择免疫节点控制消息的流向,避免全网遍历,降低广播开销。仿真实验结果表明,与洪泛法和Epidemic算法相比,该算法能更好地降低网络的遍历负载,增强网络的可扩展性。     

基于富人俱乐部特性的搜索免疫

为了使用更少的免疫数量且能更快地消灭病毒,已经提出了很多种免疫策略。熟人免疫策略是局域免疫中最有效的方法。基于BA无标度网络的富人俱乐部特性和广度搜索策略,提出了基于富人俱乐部特性的搜索免疫(RPBSI)。该免疫算法有两种策略,这两种策略对邻居节点的搜索方法不同,免疫的代价也有所差异。实验采用SIS病毒传播模型分别在BA无标度网络和科研合作网中验证:RPBSI算法与熟人免疫算法相比可以通过免疫较小的一部分节点达到消灭病毒的目的。     

无线Ad hoc网络中恶意程序传播模型研究

Ad hoc网络的对等体系结构和节点资源受限使得其比传统网络面临更多的安全威胁。近年来,恶意程序研究已成为国际上网络安全和信息安全领域最前沿和最活跃的研究方向之一,无线网络中恶意程序研究已经开始成为恶意程序研究领域的一个新热点。首先分析了Ad hoc网络的网络体系结构及安全威胁、常见的恶意程序的分类及仿生物传播模型,然后从SEIR病毒传播模型的微分方程入手,针对该模型应用Ad hoc无线自组网出现的问题,引入网络拓扑特性和免疫延迟等概念对恶意程序传播模型进行了改进,结合网络拓扑动态演变恶意程序传播过程设计了一个改进的传播算法和动态免疫策略。综合考虑网络病毒传播特性、网络基础特性和免疫策略对改进模型进行了仿真实验分析,实验结果表明免疫策略和节点的度都影响恶意程序传播。     

IWO-Kohonen聚类算法在IDS中的应用

针对Kohonen神经网络模型网络入侵聚类正确率较低的问题,将入侵杂草优化(IWO)算法与Kohonen神经网络相结合,提出IWO-Kohonen聚类算法。利用IWO算法优化Kohonen神经网络的初始权值,训练Kohonen神经网络模型得到最优值。使用IWO算法增强算法的搜索能力,提高聚类正确率,并加快算法的收敛速度。实验结果表明,该算法与模糊聚类算法和广义神经网络聚类算法相比,分类正确率较高;与蚂蚁聚类算法和模糊C均值聚类算法相比,网络入侵检测率较高,误报率较低。     

复杂网络拓扑可视化方案设计与实现

针对复杂网络拓扑采用传统网络拓扑可视化方式呈现会导致网络结构信息难以观察的问题,文中在提出一种基于节点和边关键性的网络拓扑压缩算法—NECB算法以及改进的FDA算法—FR算法的基础上,利用复杂网络拓扑可视化软件NetworkX设计并实现了一种复杂网络拓扑可视化方案。呈现结果表明NECB算法能在有效压缩网络拓扑规模的同时保存原始网络的主要信息,该方案能有效展现复杂网络拓扑的结构信息,为分析复杂网络提供支持。     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

卫星路由算法研究

对目前几种主流的组网技术,包括异步传输模式(ATM),网际互连协议的协议栈(IP),多协议标签交换(MPLS),卫星网络与地面网络的网络构成、拓扑以及通信时延等特点作了分析比较,同时对地面网络上的主要的路由算法进行了分析,主要包括距离向量算法和链路状态算法等：给出了运行于卫星网络上的路由算法,并对路由算法的三种策略进行了分类分析,其中基于虚拟拓扑路由策略的路由算法多用于基于像ATM等面向连接的网络;而采用虚拟节点概念的路由算法常用于基于IP的路由;基于拓扑依赖策略的路由算法,对于特定的星座网络将会有较高的效率。     

运用PSO算法的自递归RBF网络建模与应用

普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络，为了进一步提高RBF网络的性能，在普通三层RBF网络的基础上，构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法，且为结构为三层的RBF网络相比，提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下，具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验，对算法的有效性进行了验证。     

电力载波通信动态组网算法的研究

电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索; 当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra 算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点; 最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab 仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。     

一种改进的多播网络编码算法

在多播网络通信中,网络编码的应用,实现了最大流最小割定理所决定的多播传输的最大理论传输容量。对这一问题,可采用线性multicast,线性broadcast,线性dispersion,以及generic等线性网络编码构造算法进行求解。但这些方法,计算复杂度较高。在研究generic线性网络编码算法的基础上,结合离散路由的使用,对其进行了改进,提出了一种改进的多播网络编码算法,并给出了算法的合理性证明。复杂度分析表明,该算法较generic线性网络编码算法,复杂度有显著的下降。     

Deep Mining of Redundant Data in Wireless Sensor Network Based on Genetic Algorithm

Mining effective data from wireless sensor network node data is one of the main subjects in studies concerning wireless sensor network data processing. Wireless sensor network data are muli-dimensional and dynamic. Generally, data mining technology cannot satisfy the requirements of wireless sensor network. A large amount of accumulated and redundant wireless sensor network monitoring data reduces the efficiency of data processing. To solve the above problems, this study proposed a data mining algorithm, which integrated rough set algorithm and genetic algorithm to mine redundant data in node network data. The results of the simulated calculation based on MATLAB platform suggested that the identification rate, false accept rate and reject rate of the proposed algorithm were 94.65, 1.753 and 2.331%; compared to network data mining algorithm based on improved genetic algorithm, it has higher efficiency and accuracy in data mining. The algorithm could effectively excavate redundant data in wireless sensor network and optimize the operation environment of wireless sensor network. The application of the rough set and genetic algorithm based data mining algorithm in wireless network has a promising prospect.     

一种基于多层多域动态路由算法分析

网络可达性研究逐步成为一种网络安全研究的主流,在光网络技术高速发展的今天,各种各样的网络路由算法层出不穷,有关这方面的问题已成为当前研究的热点。分析了不同网络路由算法,重点讲解了链路状态路由算法,针对此算法存在的问题提出了一种域划分的动态路由算法,对其实现流程进行了介绍,同时对其性能进行深入分析。     

复杂网络上重复囚徒困境博弈的研究*

为了研究博弈理论在复杂网络上的影响,对Zachary网络应用重复囚徒困境博弈的思想提出了两种网络演化算法,即随机算法和伪度优先算法,并对重复博弈后的复杂网络特性进行了分析,其中包括度分布特性和聚集系数。最后采用Newman算法,对经过伪度优先算法后的网络进行社团结构分析,发现伪度优先算法可以明显改善网络的社团结构。结果表明经过两种算法后的网络,度分布依然服从幂律分布,聚集系数均有所增加,而且伪度优先算法增加幅度很大。