基于介度相关性的无标度网络抗毁性研究

复杂网络主要面临随机攻击和选择性攻击,在不同的攻击方式下复杂网络的抗毁性有很大差异。综合考虑复杂网络的抗毁性参数,以节点的度和介数中心性为度量参数,通过5种不同攻击方式对无标度网络的抗毁性进行测试,得到度和介数的实时测量值,动态分析攻击下无标度网络的介度相关性。实验结果表明,无标度网络在ID、RD攻击下介度满足幂律关系,而在IB、RB和随机攻击下不严格满足幂律关系。     

基于社团划分的复杂网络级联抗毁攻击策略

为研究在社团划分基础上复杂网络的级联抗毁攻击策略,采用节点及其邻居节点介数定义初始负荷,这种定义方式综合考虑了节点的信息,采用局部择优分配策略处理故障节点负荷,研究了网络耦合强度,WS(Watts-Strogatz)小世界网络、BA(Barabási-Albert)无标度网络、ER(Erds-Rényi)随机网络、局域世界(WL)网络在社团划分攻击策略下抗毁性,以及不同攻击策略下具有重叠和非重叠社团结构网络的抗毁性。仿真结果表明,网络的耦合强度与抗毁性成负相关;不同类型网络在快速分裂算法识别社团前提下,攻击介数最大节点时网络抗毁性最弱;具有重叠社团结构的网络在集团渗流算法（CPM）识别后,采用攻击重叠部分介数最大节点的策略时网络抗毁性最弱。结论表明采用社团划分的攻击策略可以最大规模破坏网络。     

不同攻击模式下城市公交网络抗毁性分析

为了保证城市公交网络的安全运营、提高整个交通网络运行效率,以成都市公交网络为例,分析了该网络的拓扑结构特性,研究了该网络在随机攻击和蓄意攻击下的抗毁性。仿真结果表明,网络在随机攻击和基于节点度的攻击下连续移除节点的数目几乎不对网络的抗毁性产生影响,而在基于节点介数和效率的攻击下连续移除的节点个数越少,网络的抗毁性越差;基于节点介数的攻击对网络抗毁性产生的影响要比随机、基于节点度和效率更为显著。     

复杂网络中的一种介度熵抗毁性度量方法

在复杂网络中，核心节点的损坏可能会影响到整个网络的稳定性。基于节点重要性研究了网络抗毁性度量和抗毁性能。综合考虑节点度值和介数对节点重要性的影响，提出了局部介-度中心性指标。兼顾节点的聚集系数，提出节点抗毁性度量方法。为了估量网络的抗毁性能，提出了介-度熵度量及其算法。仿真攻击实验结果表明，基于介-度中心性的攻击策略移除约20%的节点后，可将网络近似地分割为孤立节点集合，它优于传统的攻击策略，表明介-度中心性指标可以更准确地刻画节点重要性。对不同模拟网络的抗毁性评估计算结果则表明，介-度熵度量对网络抗毁性能的排序符合实际情况，在衡量网络抗毁性方面是完全合理的。     

基于复杂网络的车载自组织网络抗毁性分析

针对车载自组织网络（VANET）的抗毁性问题,分析了其在随意攻击和蓄意攻击下网络的抗毁性特征。首先,提出以最大连通度、连通分支平均规模、临界点移除比例及网络效率为评价指标的VANET拓扑抗毁性参数;然后,基于带有车辆换道功能的智能驾驶员模型,应用VanetMobisim仿真软件建立VANET;最后,通过仿真实验分析了网络节点数、通信半径以及攻击模式对VANET抗毁性的影响。实验结果表明由于车辆节点度分布的不均匀性,VANET对随意攻击具有较强的抗毁性,而在蓄意攻击下显得比较脆弱;基于节点介数的蓄意攻击对网络的破坏更快、更强。这些规律为优化VANET拓扑控制、网络协议开发和网络管理提供新的指导。     

蓄意攻击下一类多社团网络级联抗毁性研究

为研究社团结构对网络级联抗毁性的影响,结合一类多社团复杂网络模型,采用节点介数定义负荷,故障节点负荷采用局部择优分配策略,研究了在蓄意攻击下多社团网络负荷分配指数、社团内部耦合强度、社团间耦合强度、社团模块度等参数与级联抗毁性的关系。仿真结果表明负荷分配指数与级联抗毁性负相关,社团内部耦合强度、社团间耦合强度、社团模块度与级联抗毁性正相关。对比了BA(Barabási-Albert)网络和WS(Watts-Strogatz)网络的抗毁性,结果表明社团结构的存在降低了网络的抗毁性,负荷分配越均匀网络抗毁性越强。     

基于社团结构的复杂网络抗毁性测度

综合复杂网络连通度和社团结构的抗毁性测度,提出了一种新的基于社团结构的复杂网络抗毁性测度,既考虑网络的整体效能,又联系了网络本身的社团结构性。另一方面,为了更加有效地攻击网络的社团,提出一种基于社团的选择性攻击方式,移除较少的节点就使网络中的社团崩溃。通过仿真分析表明,基于社团的复杂网络抗毁性测度更加全面客观地衡量了网络的抗毁性,基于社团的选择性攻击更加有效地破坏了网络的社团结构性。     

具有抗毁性的无线传感器网络有向拓扑模型

如何通过合理构建拓扑模型有效提高网络抵御攻击的能力,一直是该领域研究的热点之一.针对无线传感网络无标度拓扑在遭受不同攻击方式时抗毁性差的问题,本文结合节点出入度和介数中心性两种因素,同时考虑数据传输的有向性,提出衡量网络抗毁性的度量模型概念,将该模型引入择优连接概率中,构建具有抗毁性的无线传感器网络有向拓扑模型.理论证明网络节点出入度均服从幂律分布,符合无标度特性,仿真实验结果表明,在相同实验环境下,该文所构拓扑模型在最大连通分支比例和网络效率两方面均优于其他3种比较模型,具有更强的抗毁性.     

基于介数中心性的无线传感器网络抗毁性评价方法

基于复杂网络理论的介数中心性,提出了无线传感器网络(WSNs)节点介数中心性概念,并利用该中心性来衡量网络中各个节点的重要性.基于网络结构熵,结合WSNs自身特性,给出了介数熵测度模型,用以衡量网络的抗毁性.仿真实验表明:提出的介数熵抗毁性测度能全面、准确地评估网络的抗毁性.     

基于复杂网络的应急物流网络抗毁性研究*

基于复杂网络理论,引入平均最短路径距离和极大连通子图,研究应急物流网络的抗毁性测度模型,在最大度和介数等不同的攻击策略下分析了单点应急物流网络的抗毁性能。理论分析和实验结果表明,随机攻击的网络易毁性小于选择性攻击;在攻击较多顶点时,度攻击的抗毁性能较弱。     

基于节点重要度的复杂网络可靠性研究

为研究复杂网络的节点重要度及其可靠性,在随机网络、小世界网络和无标度网络模型下,理论分析度值中心性、半局部中心性、介数中心性和PageRank算法在节点重要度评估上的准确性,通过仿真模拟方法,对网络理论模型和实际复杂网络分别进行研究,采用逐步移除节点和重复计算的方式,考察网络最大连通子图和节点移除比例的关系,同时对数值仿真结果进行合理分析。研究结果说明基于网络全局信息的介数中心性和PageRank算法对节点重要度评估的效果更好,同时说明网络的可靠性与网络拓扑结构有关,实际复杂网络一般同时具备多种拓扑特性。     

IPv6 AS级Internet抗毁性研究

随着互联网和物联网的飞速发展,通信协议从IPv4过渡到IPv6已是必然趋势。采集了CAIDA Ark项目的最新数据(时间为2014年6月),通过对IPv6 AS级Internet建模,验证了该网络所具有的小世界和无标度特性。在分析Internet结构及常用抗毁性测度的基础上,提出了IPv6 AS级Internet的抗毁性测度指标和抗毁性实验方法。实验结果表明,在不同的攻击策略下,网络具有鲁棒且脆弱的特性,在遭到基于度的蓄意攻击时,网络抗毁性最差,同时也表明构建的抗毁性测度可以很好地表征Internet的抗毁性水平。     

基于复杂网络节点重要性的链路预测算法

提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一,现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性,即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、Resource Allocation（RA）相似性指标的基础上,充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息,提出考虑节点重要性的CN、AA、RA链路预测相似性指标。在4个真实数据集上进行仿真实验,以AUC值作为链路预测精度评价指标,实验结果表明,改进的算法在4个数据集上的链路预测精度均高于共同邻居等对比算法,能够对复杂网络结构产生更精确的分析预测。     

城市群城镇交通网络特性研究

为了研究城市群城镇交通网络特性,本文运用primal approach方法以城镇为节点,以其之间的道路为边构造长沙城镇交通网络、株洲城镇交通网络等城市群城镇交通网络模型,使用Matlab和VC++6.0分别对它们的平均度、网络密度、聚集系数、平均最短路径、随机网络聚集系数、随机网络平均最短路径、网络结构熵、全局系数等网络特性指标进行计算和比较分析,得到以下结论:(1)城市群城镇交通网络都具有小世界性,是小世界网络;(2)城市群城镇交通网络都不存在幂律特征,不存在无标度性,不是无标度网络;(3)城市群城镇交通网络都不存在指数特征,不是随机网络;(4)城市群城镇交通网络中,长株潭城市群市县交通网络整体效率最高、网络密度最大,长株潭城市群城镇交通网结构熵最小,表明其最有序。     

基于复杂网络理论的城市公交网络鲁棒性分析与优化

以往对城市公交网络的研究多集中在网络拓扑结构的性质上,关于优化网络鲁棒性的研究较少。从公交路线网站上获取某市实时公交路线后,基于Python软件构建了该市公交网络拓扑结构模型。采用连通度、最大连通子图的相对大小、网络效率作为公交网络鲁棒性评价指标,以节点度攻击与随机攻击模式对网络进行攻击,结果表明随机攻击模式下该市公交网络鲁棒性较好,节点度攻击模式下该市公交网络鲁棒性较差。在采用高度数加边、高介数加边、低度数加边、低介数加边和随机加边策略对网络进行鲁棒优化后对比得出,低度数和低介数加边策略对网络鲁棒性提升效果好,高介数和高度数加边策略不能提升网络鲁棒性。     

一种基于最短路径介数的重要节点发现算法

网络中重要节点的发现是研究网络特性的重要方面之一,在复杂网络、系统科学、社会网分析和互联网搜索等领域中具有广泛的应用价值。为提高全网范围内重要节点发现的效率和有效性,提出了一种基于最短路径介数及节点中心接近度的重要节点发现算法,通过最短路径介数的方法确定全网内的重要节点,利用中心接近度分析重要节点的重要性。测试结果表明,与同类的系统比较起来,该方法具有比较好的性能。