无标度网络中基于最短路径免疫策略的病毒传播研究

传统病毒免疫策略大多基于网络的全局拓扑信息。然而现实生活中的大部分复杂网络仅仅只能了解其局部 拓扑信息。鉴于许多实际复杂网络具有无标度特性,研究了在无标度复杂演化网络中基于网络局部拓扑信息最短路 径免疫策略的病毒传播现象。利用平均场理论建立含个体抵杭力重要因素的无标度网络病毒传播模型,并引入基于 最短路径的免疫策略。比较了随机免疫、目标免疫和最短路径免疫3种策略对无标度复杂网络病毒传播的影响,结果 表明了基于最短路径免疫策略的有效性。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

电子邮件病毒传播的元胞自动机建模与分析*

为研究电子邮件病毒在有向无标度网络上的传播行为,基于元胞自动机理论,提出一个电子邮件病毒传播的元胞自动机模型。在该模型下,仿真分析多种因素对电子邮件病毒传播行为的影响,结果表明：在给定的有向无标度网络中,病毒传播速度和传播规模随着电子邮件病毒附件打开概率增加而增大,网络的有向性增加病毒传播规模对于免疫概率的敏感性,病毒传播演化主要与节点入度相关。研究还表明,病毒先感染入度大的节点,后感染入度小的节点,而节点感染病毒先后顺序与节点出度没有明显关系。     

无标度网络上分片线性传染力与免疫作用下的流行病动力学

本文研究了含有免疫作用的易感染者-感染者-移出者传染病模型（即SIR模型）在复杂网络上的动力学行为,讨论了免疫作用对疾病传播的影响．当接种比例大于零时,传染率需要跨越更大的传染临界值疾病才能流行,且随着时间的增大传染临界值也增大．所以通过接种疫苗确实可以起到预防和控制疾病在复杂网络上传播的作用．具体讨论了具有分片线性传染力的SIR模型在无标度网络上的流行病传播阈值,并运用分片线性传染力得到了传播阈值为正的条件．接着分析了各种免疫策略的SIR模型,得出各类免疫后的传播阈值,并进行了数值模拟和比较．在相同的免疫概率下,目标免疫比随机免疫、近邻免疫、主动免疫更为有效．     

复杂网络中的弱化免疫策略分析

针对免疫策略在病毒免疫时会删除网络结构级联边从而出现削弱网络连通效率的问题,提出一种含权网络特定的病毒弱化免疫策略方法。该方法通过构建SI病毒传播模型,给出该模型的病毒感染密度演化公式。理论分析表明:病毒传播率与网络结构的异化性有密切关系,节点度的大小会影响病毒传播的效果,同时弱化免疫策略能衰减连边权值降低传播率,达到遏制病毒传播保留网络连通效率的目的。计算机仿真结果验证了理论模型的可行性和弱化免疫的合理性。最后,将弱化免疫策略应用到局域世界以及目标免疫策略中,更进一步说明了弱化免疫策略能有效控制病毒传播速度。     

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。     

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。     

无标度网络中考虑个体重视的传染病传播研究

分析传染病传播动力学行为是复杂网络研究的基本问题之一,现有的传染病传播模型研究没有充分考虑到传染病传播过程中人为因素的影响,即易染个体在传染病传播过程中的行为反应。针对以上问题提出了一种改进的无标度网络中具有个体重视的SIR传染病传播模型。利用平均场理论方法,分析了所提模型的动力学行为。研究了在无标度网络中具有个体重视的易染个体的比例和个体重视度对传染病传播的影响。理论分析和数值模拟结果表明,增大具有个体重视的易染个体的比例和增加易染个体的重视度,可以有效地改善传染病的传播阈值、传播的速度和爆发的规模。     

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.