加权无标度网络病毒传播和局部免疫策略研究

为了进一步描述现实生活中复杂网络的病毒传播问题,改进加权无标度网络模型的传统构造方法,考虑流量带宽和个体抵抗力两个重要因子,利用平均场理论模拟仿真病毒传播过程,对实验数据进行分析,验证该模型的有效性.现实生活中往往只能了解复杂网络的局部拓扑信息,传统病毒免疫策略大多基于全局拓扑信息,在仅了解局部信息的前提下,提出加权无标度网络中基于局部最优的病毒免疫策略,通过动态模拟病毒传播的免疫仿真实验,与随机免疫策略和目标免疫策略对病毒传播影响进行比较,验证局部最优免疫策略的有效性.     

基于元胞自动机的自适应网络断边重连策略研究*

为了有效控制自适应复杂网络中病毒的传播,本文对自适应网络的重连策略进行了系统的研究。基于先前研究中网络断边后,随机地或根据节点度、欧几里德距离进行重连的策略,提出了基于最短路径和节点度的重连策略。首先根据元胞自动机理论建立自适应复杂网络的病毒传播模型。在此基础上,分别在WS小世界网络和BA无标度网络中对Random-RE策略、Degree-RE策略、SP-RE策略、SP-Degree-RE策略和Degree-SP-RE策略进行比较分析。实验结果表明, SP-Degree策略能够有效破坏具有小世界特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好;而Degree-SP策略能够有效破坏无标度特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好。     

适合复杂网络分析的最短路径近似算法

基于互联网抽取的社会网络往往具有较大的规模,这对社会网络分析算法的性能提出了更高的要求.许多网络性质的度量都依赖于最短路径信息,社会网络等现实网络往往表现出"无标度"等复杂网络特征,这些特征指示了现实网络中最短路径的分布规律.基于现实网络的拓扑特征,提出了一种适合于复杂网络的最短路径近似算法,利用通过局部中心节点的一条路径近似最短路径,该算法能够方便地用于需要最短路径信息的社会网络性质的估算,为复杂网络的近似分析提供了一种新的思路.在各种生成网络与现实网络上的实验结果表明,该算法在复杂网络上能够大幅降低计算复杂性并保持较高的近似准确性.     

复杂网络病毒传播元胞自动机模型及研究

为了研究免疫有效时间对复杂网络中病毒传播的影响,基于元胞自动机建立复杂网络不完全免疫的病毒传播模型,并分别在最近邻耦合网络、Erdos-Renyi随机网络、Watts-Strogatz小世界网络和Barabasi-Albert无标度网络中进行仿真研究。结果表明：节点免疫有效时间的增大,能够有效地遏制复杂网络病毒传播范围并增大病毒传播阈值。     

无标度网络中的边免疫策略

针对无标度网络提出一种边免疫策略,与目标免疫相比,该策略可使网络获得更高的传播临界值,并能更好地保持网络的连通性。采用SIS病毒传播模型,分别在BA无标度网络和HEP网络中进行仿真实验,结果表明,该免疫策略可以减少免疫剂量并能有效控制病毒传播。     

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。     

基于移动模型的VANETs网络动态拓扑特征研究

采用复杂网络理论研究VAENTs网络动态拓扑结构特性,以基于车辆换道功能的智能驾驶移动模型为 基础,应用VanetMobiSim仿真软件建立了车辆交通网络,详细分析了VAENTs网络瞬时拓扑特征及平均度、聚类系数和调和平均最短路径长度等复杂统计参数随时间的变化特征。通过仿真实验发现VAENTs网络动态拓扑不具有无标度属性,只在特定条件下,才呈现小世界网络的特征。     

二部无标度网络上病毒传播模型和免疫策略研究

针对计算机网络上的病毒传播问题,提出一种二部无标度网络,其节点分为客户机和服务器两类。在二部无标度网络上应用易感-感染-易感(SIS)传播模型,采用率方程的方法研究二部无标度网络上病毒的状态转移和临界行为,得出客户机感染密度与服务器感染密度的关系式。在SIS模型的基础上利用免疫策略,针对相同的网络拓扑和病毒传播模型,分析比较免疫策略的免疫功能,并给出支持理论结果的数值模拟,结果验证了随机免疫、节点度免疫与相识点免疫策略都具有防御病毒传播的功能,并且防疫能力依次增强。     

加权无标度网络病毒传播控制中带粒子群优化的免疫策略

为有效解决加权无标度网络中的病毒传播控制问题,基于图分割思想,同时考虑子网络规模和子网络节点的强度和两个优化目标,引入遗传算法的变异和交叉算子以提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解,进而提出一种带粒子群优化的免疫策略.仿真实验结果表明所提免疫策略比目前公认高效的目标免疫策略效果更好,可通过免疫指定数量的节点,较好地将网络分割成节点个数尽可能少、节点强度和尽可能小的子网络.     

P2P网络中的局域搜索免疫

针对P2P网络的特性,本文提出了一种局域搜索免疫。实验使用SIS病毒传播模型征BA无标度网络和实际网络中测试了局域搜索免疫策略,结果表明与其它免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。     

合作网络局域世界演化模型

根据合作网络中实际合作的局域性特性及项目度对网络的影响,提出一种合作网络局域世界演化模型(CoLW模型)。该模型以完全图为基础层次化构造局域世界,且以项目为基本单元进行网络规模的增长。CoLW模型的节点度服从幂律分布,具有较大的平均聚集系数且网络规模对其影响较小,接近真实合作网络。实验结果表明,CoLW模型可以较好地刻画真实合作网络的拓扑结构与统计特性。     

针对无标度网络的紧凑路由方法

衡量一种路由算法优劣的两个重要指标是路由表的大小和路径的长度,但这两个方面通常是互相矛盾的.紧凑路由(compact routing)研究旨在设计路由算法在这两个指标上获得优化的平衡(tradeoff).目前,已有许多学者针对任意拓扑的网络提出了普适(universal)的紧凑路由方法(compact routing scheme).但是,真实的网络都具有特定的拓扑,普适的紧凑路由方法并没有利用真实网络呈现的特定拓扑特征,因而在这类网络上未必能取得最优的性能.最近的研究发现,许多真实网络都具有无标度特征和强聚集特征,利用这两类拓扑特征,提出了一种针对这类网络的紧凑路由方法.该路由方法将网络看成是由一个骨干树和一些捷径组成,在任意源节点和目的节点之间路由,使用路径的长度不超过它们的最短路径长度加上一个整数b.路由表大小限制在O(clog2n)比特,其中,b和c是由网络结构决定的参数.实验结果表明,在无标度网络上,b和c可以同时取较小的值.与以往的紧凑路由方法相比,该方法在平均性能上表现更好.     

针对无标度网络的紧凑路由方法

衡量一种路由算法优劣的两个重要指标是路由表的大小和路径的长度,但这两个方面通常是互相矛盾的.紧凑路由(compact routing)研究旨在设计路由算法在这两个指标上获得优化的平衡(tradeoff).目前,已有许多学者针对任意拓扑的网络提出了普适(universal)的紧凑路由方法(compact routing scheme).但是,真实的网络都具有特定的拓扑,普适的紧凑路由方法并没有利用真实网络呈现的特定拓扑特征,因而在这类网络上未必能取得最优的性能.最近的研究发现,许多真实网络都具有无标度特征和强聚集特征,利用这两类拓扑特征,提出了一种针对这类网络的紧凑路由方法.该路由方法将网络看成是由一个骨干树和一些捷径组成,在任意源节点和目的节点之间路由,使用路径的长度不超过它们的最短路径长度加上一个整数b.路由表大小限制在O(clog2n)比特,其中,b和c是由网络结构决定的参数.实验结果表明,在无标度网络上,b和c可以同时取较小的值.与以往的紧凑路由方法相比,该方法在平均性能上表现更好.     

一种用于电子邮件网络中的综合利用网络拓扑与传播参数的免疫方法设计*

电子邮件网络中的传播型攻击是非常严重的网络安全问题。研究界提出了很多种网络免疫方法来解决这个问题,基于节点介数(node betweenness,NB)的方法是目前最好的方法。综合利用电子邮件网络的网络拓扑与传播型攻击的传播参数设计了一种网络免疫方法。在生成的电子邮件网络拓扑模型以及Enron电子邮件网络真实拓扑数据的仿真表明,该方法比NB方法更有效。在某些仿真场景下,本免疫方法能够比NB方法达到50%的改进。     

不均匀网络中的局域搜索免疫

当前研究的热点是怎么样用最小的代价对人群网络或计算机网络进行免疫。基于节点连接的不均匀性提出的目标免疫被认为是最好的免疫策略。已知邻居节点的度数,在不均匀网络中提出了局域搜索免疫。与目标免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。实验使用SIS病毒传播模型在ER随机网络、BA无标度网络和两种实际网络中测试了局域探索免疫策略,它的免疫性能随着聚类系数的增加而增加。