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。     

有向网络中病毒传播和核心免疫的研究

现实网络的有向性使得有向网络能够更准确地模拟显示网络,而当前研究的热点是怎样用最小的代价对网络进行免疫。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。针对更符合实际的有向无标度网络,提出了基于双向链接的核心免疫策略。与目标免疫相比,该策略可以使网络获得较好的免疫效果,并且能更好地保持网络的连通性。采用SI病毒传播模型研究病毒爆发初期的情况,在双向网络分别测试了该免疫的性能和网络效率,证明了该免疫的高效性。     

复杂网络中选举免疫策略研究

受现代社会选举制度启发,提出了一种新的节点免疫策略,提出的选举免疫策略按节点得票数量多少选择节点并免疫。基于消息传递方法,给出了大规模配置模型网络上SIR传染病模型的选举免疫策略的数学解析,并比较了选举免疫、随机免疫、目标免疫和熟人免疫策略的效果。数学解析结果和仿真结果表明,选举免疫能够有效控制疾病在无标度网络上的传播。     

基于熟人免疫的复杂网络免疫策略

针对目标免疫和熟人免疫的不足,提出一种综合的免疫算法,即随机选择一些节点,根据节点的不同特征采取合适的免疫措施。本算法保留了熟人免疫的优点,即完全基于本地信息、不需要获知网络的全局结构和识别高连接度节点,在需要免疫的节点数量与目标免疫相同的情况下,具有理想的免疫效果。通过对几种算法在无尺度网络、随机网络以及真实世界网络上进行仿真比较,验证了本算法具有更好的免疫效果和更广泛的应用条件。     

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感—感染（susceptible-infective,SI）模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了方法的实用性和有效性。     

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。     

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。     

删除边的免疫策略

为了使用更少的免疫数量且更快地消灭病毒,提出了基于删除边的免疫策略。该策略根据边与重要节点之间的关系,对重要节点直接相连的边或任意两个重要节点与其共同邻居节点之间的边进行免疫。实验使用SIS病毒传播模型,分别在ER随机网络、BA无标度网络和几种实际网络中测试了该策略的免疫临界值以及对应网络的连通度,结果表明：删除边的免疫策略与目标免疫策略相比可以通过免疫较少的节点来消灭病毒,并且可以更好地保持网络的连通性。     

邮件网络中基于介数的免疫策略研究

针对如何抑制病毒在邮件网络中的传播问题,在交互式邮件传播模型中分析介数免疫策略与传统基于度信息的免疫策略对病毒传播的控制能力。在真实的安然邮件网络和人工网络中对比各种免疫策略的效率与代价,结果发现节点介数免疫策略只须保护少量节点就可以降低病毒传播规模,有效地保护网络安全。     

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。     

加权局域网络上的病毒传播行为研究

病毒传播问题的研究一直是国际上科学家所关注的焦点,但是在加权局域网络中的病毒传播研究却是空白。由于实际存在的网络很大一部分是加权局域网络,因此研究了一种特定加权局域网络中的传播行为。采用病毒传播的SI模型,令病毒的传播速度和网络的连接权重正相关。对加权局域网络中病毒传播行为的研究表明：加权局域网络的无标度性质和加权局域世界性质对病毒的传播有深刻的影响。由于加权局域网络能够很好地反应实际世界,因此该研究具有很广的应用背景。     

EGP网络免疫方法与HDF网络免疫方法的比较*

通过在不同的网络环境及攻击性质下的大量仿真实验来仔细地比较EGP方法与HDF方法在对抗传播型攻击方面的表现。仿真结果表明,EGP方法并不总是优于HDF方法。在选择网络免疫方法的时候,一定要仔细考察当时的网络环境及攻击性质,以此来决定选用更优的方法。     

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。     

复杂网络上带有直接免疫的SIRS类传染模型研究

在SIRS(susceptible-infected-removed-susceptible)模型基础上,提出一个带有直接免疫的SIRS类传染模型.利用平均场理论,分析得到该传播模型的传染临界阈值主要与网络拓扑结构、直接免疫速率和免疫丧失速率有关.理论分析和数值仿真表明,直接免疫作用可以增大复杂网络上疾病传播的临界阈值、降低传染性疾病的传播范围,从而有效控制疾病在复杂网络上传播.     

电子邮件网络中用图分割设计的网络免疫方法

蠕虫、病毒等在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, 设计有效的网络免疫方法对于解决这个问题是非常重要的。基于节点介数（Node Betweenness,NB）的方法是目前最好的方法。利用图分割（graph partitioning）方法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上的仿真表明,所设计的方法比NB方法更有效。在某些仿真场景下,所设计的免疫方法能够比NB方法达到50%的改进。     

Epidemic spreading model of complex dynamical network with the heterogeneity of nodes

In this paper, we model epidemic spreading by considering the mobility of nodes in complex dynamical network based on mean field theory using differential equations. Moreover, a resistance factor which can characterise the impact of individual's difference on the propagation dynamics in complex dynamical network is proposed by considering the influence of total number of connections and the continuous time to remain in contact. The effect of heterogeneity on the evolution process of propagation dynamics is explored by simulation. Extensive simulations are conducted to study the key influence parameters and the influence of them on the spreading dynamics, which are helpful to the understanding of epidemic spreading mechanism and the designing of effective control strategies.     

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。