相互依存网络边攻击下的相继故障研究

许多现实的网络彼此间相互作用与依存,一个或几个网络的故障将导致网络间的相继故障,最终导致相互依存的网络系统整体失效.为解决边攻击下的相互依存网络的相继故障及其渗流问题,提出一个理论框架,运用生成函数和渗流理论,分析边攻击下的相互依存网络的相继故障渗流及其结果.并以相互依存的随机网络和无标度网络作为实例,进行实例分析与仿真实验.仿真结果与理论分析相符并表明:相比于单独网络,随机边攻击下的相互依存网络因其广度度分布增加了其脆弱性,且故障渗流相变为一级相变;相互依存的无标度网络的鲁棒性比相互依存的随机网络的鲁棒性差,其原因是相互依存的无标度网络中存在一个网络中的小度节点连接另一网络的大度中心节点引起网络间故障级联面的增大.     

相互依存网络间的拓扑构建方法

为减小相互依存网络间的相继故障,在对归一化度、网络间的匹配系数及网络间的簇系数定义的基础上,借鉴网络间相似拓扑耦合思想,相互提出一种网络间同地位节点耦合的拓扑构建方法,该方法以核心节点作为搜索源节点采用广度优先搜索算法,逐级搜索并最大化网络同地位节点对的匹配,以提高相似匹配度和扩展应用场景。并以相互依存的随机网络和相互依存的无标度网络作为实例进行仿真,实验表明：此拓扑连接方法下,网络间故障渗流相变从一维非连续相变转变为二维连续相变到;相比于随机拓扑耦合网络在随机攻击、目的攻击及防御情况下,该拓扑耦合下的相互依存网络的鲁棒性均明显增强。     

复杂网络上相继故障研究综述

在复杂网络上,由微小扰动引发的大规模相继故障会导致灾难性后果.为了满足人们对各种关乎国计民生的复杂网络的安全性和可靠性的要求,复杂网络上相继故障研究成为近年来复杂网络研究的热点分支.对相继故障的理论建模是分析、预防和控制相继故障的基础和关键.综述了复杂网络上相继故障的研究进展,主要包括几类相继故障模型及相关的研究结果,并指出目前研究中存在的问题及今后的发展趋势.     

基于耦合映像格子的有向网络相继故障

针对现实世界中存在大量的有向网络,根据有向网络中边的有向性,提出适合描述有向网络耦合映像格子（CML）的相继故障模型,利用仿真分析的方法研究了BA无标度有向网络和ER随机图有向网络在该模型作用下的相继故障行为。仿真中,对节点数固定的网络采用蓄意攻击和随机攻击两种策略进行攻击,并记录相关数据。通过对所得数据的分析发现：1）这两类有向网络的相继故障进程比同规模的无向网络要剧烈;2）当网络遭受攻击时,有向网络比无向网络更加脆弱;3）ER随机图网络相继故障发生过程中引起网络相继故障规模增长的4个临界值之间存在线性关系。     

一种增强复杂网络抵御相继故障能力的路由算法研究

在现实生活中,许多大型的通信网络或电力网络都可以应用复杂网络进行刻画。然而网络中某些关键节点一旦遭到攻击极易引发相继故障。这种现象的存在极大降低了网络的可靠性。为了提高网络对相继故障的抵御能力,针对现有基于最短路径的路由算法加以改进,降低关键节点在网络中所起的作用,提高了网络负载在各节点间分布的均衡性。通过在典型的复杂网络上进行的仿真实验,证明了改进的路由算法能够大大增强网络对相继故障的抵御能力。     

基于负荷-容量模型的网络相继故障研究

网络相继故障是网络脆弱性研究中的热点问题.采用负荷-容量模型对复杂网络的相继故障进行建模分析.首先分析了网络流量负荷的突发模式对相继故障的影响.实证研究发现,网络实体间的通信活跃性具有自组织临界性.在网络安全地应急响应时,应该更关注那些原本不活跃的结点间流量的变化;其次,引入成本因子对经济、技术条件制约下的网络资源受限生成过程及网络容量-负荷关系建模,以揭示网络结点的容量-负荷之间存在着怎样的制约关系;最后提出了一种基于容量相互补偿的搜索式分配算法,以获得有限资源下最优的网络鲁棒性容量分配策略.实验证明,算法能够找到比线性分配或偏好负荷的偏好依附分配策略更好的结果.     

无尺度网络中降低相继故障规模的策略研究

在复杂网络的相继故障过程中,主要影响因素包括：网络结构、节点负载量、节点容量、负载重分策略等。针对这些因素,建立了一个无尺度网络的相继故障模型。模型采用的基于节点剩余容量的负载重分策略能较充分地利用网络资源。仿真结果表明,与基于节点度的负载重分策略相比,基于节点剩余容量的负载重分策略能降低网络相继故障的规模约10％;研究还发现只提高网络中“关键”节点的容量也能有效降低相继故障的规模。当无尺度网络具有社团结构时,相继故障的规模要减小约30％。这些结论对降低网络相继故障规模、网络结构的设计及以后的研究具有重要意义。     

考虑相继故障的物流耦合网络节点重要度评估*

物流网络是由任务网络和交通网络构成的耦合网络,为有效识别和保护关键节点,避免耦合网络相继故障引发的大规模系统崩溃,提出了考虑耦合网络相继故障的节点重要度评估方法。基于物流任务的效率要求设计了物流任务和交通双层均衡规划模型并将移除节点造成的效率损失和拥堵程度分别作为衡量节点重要度的主要和辅助标准。通过仿真试验验证了该方法的可行性与准确性。与其他方法相比,该方法能有效识别失效后引发关联网络大规模相继故障的节点,从而为关键基础设施的保护提供依据。     

网络化作战中通信网络相继故障规模的降低方法研究*

通过研究网络化作战中通信网络的相继故障现象,找到其规模的降低方法。着眼于网络化作战中通信网络相继故障的主要影响因素,从充分利用网络资源的观点出发,采用基于节点剩余容量的负载重分策略,建立了一个网络化作战中通信网络的相继故障模型,并进行了仿真实验研究。结果表明,与基于节点度的负载重分策略相比,基于节点剩余容量的负载重分策略能降低网络相继故障的规模约10％;同时研究还发现当网络中节点的初始负载不同时,初始负载较小的网络首先进入相继故障状态且相继故障规模较大;另外研究还发现了当网络化作战中的通信网络具有社团结构     

一种基于负载局域分配的相继故障模型

为了更好地研究复杂网络抵制相继故障的鲁棒性,在经典的负载-容量模型基础上,提出了一种基于负载局域分配的相继故障模型。结合现实网络特点定义了衡量相继故障程度的指标——网络效率,提出节点对超出负载具有一定的容忍能力。将所提出的相继故障模型应用于经典复杂网络模型均观察到发生了相继故障现象,且通过仿真研究了相继故障传播的影响因素。实验结果表明,不同的节点失效方式、模型参数值以及网络的介数分布都会影响相继故障的传播。     

负荷作用下的相依网络鲁棒性研究

提高相依网络的鲁棒性对网络的可靠性和安全性建设具有重要意义。针对所构建的三种耦合方式下的无标度相依网络,引入节点负荷作用,通过计算机仿真对相依网络的鲁棒性问题进行研究。研究发现,相比随机耦合和异配耦合,相依网络在同配耦合方式下具有最强鲁棒性。节点容忍系数和子网络同配性系数对相依网络的鲁棒性具有显著影响,为使相依网络更加鲁棒,应适当增大节点容忍系数或减小子网络同配性系数。另外,耦合强度的增加也能在一定程度上提高相依网络的鲁棒性,且随机耦合方式下的相依网络对耦合强度的变化更加敏感。     

基于不同子网络级联机制的相依网络鲁棒性研究

以往相依网络的级联失效研究都基于相同子网络级联机制的假设下进行分析,在借鉴前人研究的基础上,利用负载 能力模型提出基于不同子网络级联机制的相级联模型,并分析不同攻击策略对相依网络鲁棒性的影响。通过针对相依ER随机网络和相依无标度网络的攻击策略模拟仿真,对比不同攻击策略的效果,从而发现相依网络拓扑结构要素对不同攻击策略的影响。同时,通过对比同一攻击策略下的不同级联失效机制的效果,发现了级联失效机制的对称性对相依网络鲁棒性造成的影响。     

Efficient heuristics for energy-aware routing in networks with bundled links

Current networks are typically over-provisioned to ensure low delays, redundancy and reliability. These Quality of Service (QoS) guarantees are typically achieved using high end, high power network equipments. Their use, however, has led to concerns regarding green house gas emissions, which garnered a lot of attention recently and have resulted in a number of global initiatives aim at reducing the carbon footprint of Internet Service Providers (ISPs). These initiatives have motivated ISPs and researchers to design novel network algorithms and hardware that scale the usage or active time of a network according to traffic load. To this end, this paper considers the problem of shutting down a subset of bundled links during off-peak periods in order to minimize energy expenditure. Unfortunately, identifying the cables that minimize this objective is an NP-complete problem. Henceforth, we propose several practical heuristics based on Dijkstra’s algorithm and Yen’s k-shortest paths algorithm. We evaluated our heuristics on the Abilene network – with both real and synthetic traffic matrices and several larger random topologies with various loads. Our results show that the proposed heuristics to be effective and efficient. Moreover, our approaches could potentially reduce the energy usage of cables used in the Abilene network by up to 56.7%, assuming the traffic demands recorded on September 5, 2004.     

信息缺失条件下的相互依存网络抗毁性分析

提出了信息缺失条件下的相互依存网络抗毁性分析方法.首先,提出了结构信息和攻击信息,在结构信息已知的情况下利用信息广度参数和信息精度参数将攻击信息的获取抽象成无放回不等概率抽样问题,以此建立攻击信息缺失模型;然后,借助生成函数和渗流理论的思想提出了在随机信息缺失和优先信息缺失条件下的相互依存网络的抗毁性分析模型.根据此模型可以得到不同情况下的渗流阈值.通过以无标度网络作为实例进行进一步的实验发现信息广度参数和信息精度参数对相互依存网络的渗流阈值影响巨大,并且信息精度比信息广度影响更大,少量的高精度节点信息等价于大量低精度节点信息;已知少量最重要的节点就可以很大程度上降低相互依存网络的抗毁性;即使是在信息缺失的条件下,相互依存网络的抗毁性依旧远低于单层网络.     

指挥控制网络级联失效模型研究*

基于指挥控制网络的拓扑特征和级联失效特点,提出了一种带可调节参数的指挥控制网络级联失效模型。该模型提出了一种考虑节点组织地位的初始负载定义方法,以网络级联失效平均规模和级联失效临界值作为网络的抗毁性度量;通过仿真实验分析了网络负载的层次性、节点过载承受能力、跨级指挥和平行指挥等模型参数对指挥控制网络级联失效行为的影响,为现实指挥控制网络的级联失效行为的研究提供了新的思路。     

基于稀疏Ad hoc网络环境的链路预补偿算法研究*

着重研究在通信链路易中断的稀疏Ad hoc网络环境中的数据传输问题。提出了链路预补偿算法,首先给出了关键节点的定义与探测算法,然后给出了功率补偿算法,通过增大补偿节点的功率,增强关键节点周围的连接度,进而提高数据的接收率和吞吐量;并且在NS2模拟器中,对该算法搭建仿真平台进行了性能评估。仿真结果表明,链路预补偿算法能够提高网络的吞吐量和数据接收率。     

不同链接下非对称相依网络的级联失效研究

现实中存在对称性和非对称性的相依网络，目前在研究相依网络级联失效时选择的对象主要为对称相依网络，为了综合分析相依网络的鲁棒性，针对非对称相依网络的级联失效问题进行了研究，首先利用典型BA无标度网络和WS小世界网络构建了非对称双层相依网络的级联失效模型，之后在随机攻击和蓄意攻击条件下，分别研究构建的网络模型的相依程度、相依模式以及子网络的拓扑结构对网络故障的影响。仿真结果表明，无论是何种程度相依的非对称相依网络，在随机攻击下，度正相关相依网络都表现出弱鲁棒性，而在蓄意攻击下，度负相关相依网络表现出弱鲁棒性，且网络的拓扑结构对网络的级联失效有影响。     

基于空间光链路的双层卫星网络路由算法研究

在分析传统多层卫星网络路由算法的基础上,提出了一种基于空间光链路传输的双层卫星网络结构及其相应的基于拉格朗日松弛算法的LDSR算法。该结构根据空间光链路的特点及双层卫星网络的优势,在考虑适合该体系接入策略的同时提出将MEO作为天基网接入域的组成部分,由MEO星座进行路由信息的会聚及分发业务,同时LEO卫星则基于拉格朗日松弛算法来确定其选用的路由并预留带宽。仿真结果表明,该算法可以在充分利用卫星网络的通信容量的同时提供较好的QoS路由性能。