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。     

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。     

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。     

基于微博用户关系演化网络的谣言免疫机制研究

在分析随机免疫、熟人免疫及目标免疫三种经典免疫机制在微博用户关系演化网络上的免疫特性的基础上,针对微博用户关系演化网络的具体特点,提出一种新的目标免疫策略。研究表明,当节点吸引度满足均匀分布时,随机免疫和熟人免疫的免疫效果基本一致。当节点吸引度满足指数分布时,熟人免疫的性能较优。研究还发现,对于节点吸引度服从均匀分布及指数分布的情况,目标免疫明显优于其他两种免疫策略,但是低于本文提出的新目标免疫机制。     

微博谣言免疫策略的研究

当前网络谣言控制策略的研究大多考虑高连接度对消息传播的影响,即节点自身邻居数,忽略了其邻居信息产生的间接影响。为此,提出一种SDND谣言免疫策略,该策略只需了解网络局部信息,在选取免疫节点时综合考虑节点自身出度及其邻居最大出度。在新浪微博数据集上,借助SEIR谣言传播模型仿真谣言传播,对比分析目标免疫、熟人免疫、重要熟人免疫、SDND免疫对谣言传播的影响。仿真结果表明,SDND免疫效果优于目标免疫、熟人免疫等策略,能够较好地抑制谣言传播。     

基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖研究

针对有向传感器网络的全目标覆盖问题,提出一种基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖方案。该方案采用免疫算法寻找最少数量的传感器,覆盖某一区域内全部的目标点。仿真实验结果证明,采用免疫算法后,搜索时间与目前的遗传算法相比降低1/3以上,并且算法性能更加稳定,寻优后所需的传感器数量有所减少。     

一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用

针对多目标粒子群优化算法在求解约束优化问题时存在难以兼顾收敛性能和求解质量这一问题,提出一种基于免疫网络的改进多目标粒子群优化算法.该算法通过免疫网络互通种群最优信息达到粒子群算法与人工免疫网络算法的协同搜索,同时给出了速度迁移策略、自适应方差变异策略和基于聚类的免疫网络策略.最后将所提出的方法应用于求解电弧炉供电优化模型,达到了减少电量消耗、缩短冶炼时间、延长炉衬使用寿命的目的,同时表明了该算法的有效性.     

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。     

加权无标度网络的免疫策略研究

基于所有节点采用相同感染概率和根据节点边权采用不同感染概率这2种感染机制对BBV加权网络进行免疫仿真。仿真结果表明,节点介数优先免疫的效果优于目前普遍采用的强度优先免疫,边介数优先免疫策略也优于其他边免疫策略。根据节点边权采用不同感染概率对边权大的边进行免疫,可有效控制病毒在感染初期的增长速度。     

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。     

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。     

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。     

Targeted Local Immunization in Scale-Free Peer-to-Peer Networks

The power-law node degree distributions of peer-to-peer overlay networks make them extremely robust to random failures whereas highly vulnerable under intentional targeted attacks. To enhance attack survivability of these networks, DeepCure, a novel heuristic immunization strategy, is proposed to conduct decentralized but targeted immunization. Different from existing strategies, DeepCure identifies immunization targets as not only the highly-connected nodes but also the nodes with high availability and/or high link load, with the aim of injecting immunization information into just right targets to cure. To better trade off the cost and the efficiency, DeepCure deliberately select these targets from 2-local neighborhood, as well as topologically-remote but semantically-close friends if needed. To remedy the weakness of existing strategies in case of sudden epidemic outbreak, DeepCure is also coupled with a local-hub oriented rate throttling mechanism to enforce proactive rate control. Extensive simulation results show that DeepCure outperforms its competitors, producing an arresting increase of the network attack tolerance, at a lower price of eliminating viruses or malicious attacks.     

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。