自适应网络异步元胞自动机病毒传播模型

自适应网络病毒传播重点研究节点传播动力学和网络动力学之间的相互作用和反馈.考虑到病毒在网络中传播存在时延,文中使用异步元胞自动机和健康节点规避病毒传播的断边重连行为建立一种具有传播时延的自适应网络病毒传播模型.对所建模型的仿真结果表明,重连行为和传播时延的联合作用使节点状态演化不同步进行,病毒的传播速率变缓,爆发规模降低.这种基于异步元胞自动机建立的传播模型很好表达了自适应网络中的网络传播时延,病毒传播和网络结构演化的相互作用和反馈.     

一种新的考虑注意力机制的微博谣言检测模型

随着社交媒体的迅速发展,谣言通过社交媒体迅速传播,识别社交媒体网络上的谣言是社交网络研究中一个至关重要的问题.本文提出了一种新的考虑注意力机制的微博谣言检测模型,考虑到卷积神经网络(CNN)提取到的特征对输出结果影响力问题,在经典的文本卷积神经网络(Text CNN)上引入了注意力机制,通过CNN中的卷积层学习微博窗口的特征表示,再根据每个特征表示对输出结果的影响力不同通过注意力机制赋予不同的权重来进行谣言事件的检测.研究结果表明,本文提出的微博谣言检测模型准确率达到了96.8%,并且在召回率和F1值上也有提升,即本文提出的新的微博谣言检测模型具有更好的谣言识别能力.     

基于局域信息的改进路由选择策略

为了缓解复杂网络中交通流的拥塞现象,本文针对无标度网络上的基于局域信息的路由策略进行改进,提出一种新的优化方案。这种方案仅涉及节点的度,并且只有一个可调参数 （即度的指数）。相对于传统的基于局域信息的路由选择策略,改进的策略以较大的概率选择相邻节点中度数较小的节点,从而绕开了hub节点,使得hub节点的传输负担减小,网络的通讯能力明显提高。通过大量的实验仿真和相关的理论证明表明,当 =-1时,网络具有最大的通讯能力和最小的网络负载。     

基于消息网络的Hash函数构造

为了提高Hash函数的敏感性和运算速度,利用明文通过某种规则构造权重网络,并建立权重网络与混沌复杂动态网络的映射关系。将权重网络的邻接矩阵用到混沌系统中,经过特定量的迭代运算,将本次的输出对称交换后作为下个消息块运算的输入,类似的处理所有的消息块,最后的输出经过线性变换和进制转换,得到一定长度的Hash值,其长度与网络的大小有关。理论分析和数值仿真表明,提出的算法具有良好的初值敏感性、单向性、置乱性和强的抗碰撞性。     

无线传感器网络中恶意软件传播研究

从平面无线传感器网络的拓扑结构、无线共享通信及安全机制等固有特征出发,对无线传感器网络上的恶意软件传播动力学进行研究。首先,使用随机几何图建立平面无线传感器网络模型;然后,基于元胞自动机理论建立恶意软件SI（Susceptible—Infected）传播模型,该模型充分考虑无线传感器网络固有特征和传播特征,模型建立引入MAC机制和随机密钥预分布方案。分析和仿真表明,无线传感器网络的空间局域化结构特征、无线信道共享机制和安全管理应用主导了传播增长效果,限制了恶意软件传播速度,降低了在无线传感器网络中大规模流行恶意软件的风险。文中提出的模型能够描述无线传感器网络中恶意软件传播行为,为建立无线传感器网络安全防御机制提供了基础。     

加权网络中考虑边权和度的熟人免疫策略

在加权网络中,节点之间的边权值代表节点之间联系的紧密程度,节点的度表示该节点的邻居个数。为了有效抑制加权网络中的病毒传播,提出一种考虑边权和度的熟人免疫策略（AI-CWD）。该策略考虑免疫边权值与度乘积最大的节点,并分别在人工网络和真实网络中对该策略进行了实验分析。同时,进一步研究了边权值和度在乘积中的占比对该策略免疫效果的影响。研究结果表明,在相同的免疫节点密度下,对边权值与度乘积最大的节点进行免疫后网络中感染节点的密度比最大权值免疫、改进的熟人免疫和基于ClusterRank算法免疫的方法要低,亦即AI-CWD免疫效果要优于以上三种免疫策略。并且在相同免疫节点密度下,通过对边权值和度的占比与感染节点密度关系的研究,可以得出：存在一个最优的[α]值,使得最终的感染节点密度最低。     

符号网络的局部标注特征与预测方法

当复杂网络的边具有正、负属性时称为符号网络。符号为正表示两用户间具有相互信任（朋友）关系,相反,符号为负表示不信任（敌对）关系。符号网络中的一个重要研究任务是给定部分观测的符号网络,预测未知符号。分析发现,具有弱结构平衡特征的符号网络,其邻接矩阵呈现全局低秩性,在该特征下链路符号预测问题可以近似表达为低秩矩阵分解问题。但基本低秩模型中,相邻节点间符号标注的局部行为特征未得到充分利用,论文提出了一种带偏置的低秩矩阵分解模型,将邻居节点的出边和入边符号特征作为偏置信息引入模型,以提高符号预测的精度。利用真实符号网络数据进行的实验证明,所提模型能够获得较其他基准算法好的预测效果且算法效率高。     

一种具有GAF分簇结构的无线传感器网络中恶意软件传播模型

传输环境和部署环境的开放性使无线传感器网络(WSN)的安全问题变得尤为重要,基于二维元胞自动机提出恶意软件SIR (susceptible-infected-recovered)传播模型,研究具有GAF分簇结构的WSN中恶意软件的传播动力学特征.研究结果表明:分簇的无线传感器网络仍然具有空间局域化结构特征,分簇不但能够降低各传感节点的能量消耗,也能够有效抑制恶意软件的传播,降低了病毒大规模传播的风险.但同时发现,簇头选举期间病毒传播速度有加速趋势.     

一种能量延时优化的无线传感器网络信息分发策略

研究无线传感网络中的信息分发问题,结合复杂动态网络信息传播模型理论,提出一种能量和延时优化的信息分发策略(energy and delay optimized information dissemination strategy, EDOIDS)。该算法无需节点定位信息和网络拓扑信息,立足信息传播逐步向外扩展的动力学特性,利用接收节点的接收端信号功率强度指示(RSSD估计接收节点与发送节点的相对距离,建立节点转发优先级,确定MAC层转发时延。该算法在最大化覆盖新区域的同时能够有效降低碰撞,缩短整个系统的传播时延,同时,通过MAC层的监听机制以及复杂网络谣言传播理论,控制节点的转 发权,抑制冗余,降低能耗。     

一种基于加权网络拓扑权重的链路预测方法

近年来,复杂网络中的链路预测问题受到越来越多的关注,链路预测的应用场景也越来越广泛,因此如何提高链路预测精度是一个重要问题。目前已提出了很多方法,其中加权相似性指标的预测方法取得了很好的效果。然而传统的加权网络链路预测方法仅考虑了链接的自然权重,忽略了链接的拓扑权重对预测精度的影响。因此,针对加权网络的链路预测,综合考虑网络中边的聚类和扩散特性并将其作为边的拓扑权重,提出了基于链接拓扑权重的WCD含权预测指标,包括WCD-CN,WCD-AA,WCD-RA和WCD-LP4个相似性指标。文中以Matlab为实验平台,在两个带权数据集(USAir,Bibble)和两个无权数据集(Pblogs,Dolphins)上进行实验,并以AUC作为评价指标。仿真结果表明,与基于自然权重的含权指标、基于簇系数的结构含权指标相比,所提算法具有更好的预测精度。