几种典型网络的节点分析

针对网络节点抗漏洞攻击能力弱造成网络鲁棒性差的情况,分析了节点鲁棒性、重要节点、节点相关度和节点多样性研究现状,对四种典型的测试网络进行了对比分析,结果表明考虑了节点相关度和节点多样性的网络其节点连接鲁棒性、节点恢复鲁棒性和抗攻击性有了明显提高.这样的网络能有效增强节点的抗漏洞攻击能力,阻断各种可能的漏洞攻击在节点之间的渗透和传播,具有较强的鲁棒性.     

基于图论的网络鲁棒性增强算法

针对网络节点抗漏洞攻击能力弱、网络鲁棒性差的情况,提出一种基于图论的鲁棒性增强算法.首先介绍基于图论和多样性的网络鲁棒性策略,提出节点相关度的概念、分类描述及量化指标;其次分析多样性对各种漏洞攻击的作用.对采用该算法生成的一种30个节点、4种着色方案的图进行详细分析,对由本算法生成的六种图的统计特征进行归纳.实例表明,依照该算法构建的网络是一种较均匀的网络,这种网络能有效增强节点的抗漏洞攻击能力,阻断各种可能的漏洞攻击在节点之间的渗透和传播,减少相继故障,避免雪崩效应,具有较强的鲁棒性.     

P2P电子商务中基于群的信任模型

在分析P2P电子商务特点的基础上,提出一种基于群的信任模型CPNM.与传统信任模型不同的是,节点的信任度主要由同群内的节点评估而不是用全体节点进行评估;在信任度量中,除交易总数和交易反馈两个常规参数外,还引入了交易规模参数.经模拟实验测试,CPNM可以降低网络负载,保证较高的网络性能,表现出良好的抗共谋攻击能力.     

无线传感器网络覆盖漏洞修补策略研究

为避免静态无线传感器网络中常出现的覆盖漏洞对网络性能的影响,提出了一种覆盖漏洞修补策略.该算法首先根据估算的覆盖漏洞面积大小将覆盖漏洞分类成无需修补的覆盖漏洞、仅需一个节点修补的覆盖漏洞和需多个节点修补的覆盖漏洞;然后针对需要修补的两种覆盖漏洞分别提出了最小覆盖圆修补算法和蜂窝生长修补算法;最后,利用小型无人机将增补感知节点放置到算法所求的坐标位置处实现对静态无线传感器网络覆盖漏洞的修补.仿真结果表明,该算法在修补覆盖率和所需节点数上较其他修补算法更具有优势.     

网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

航空网络影响力节点识别与鲁棒性分析

为精确识别航空网络的影响力节点并分析其鲁棒性,使航空网络优化策略更具有针对性,提高网络抗干扰能力。通过建立航空网络模型,并根据航空网络拓扑结构和节点流量特点,提出结合改进的复杂度矩阵和节点效率的效率度指标,研究了识别网络影响力节点,并采用连通鲁棒性指标和功能鲁棒性测度航空网络鲁棒性。以华北地区网络进行实证分析,结果表明：效率度指标具有有效性且更加适合航空网络;影响因子比例为a=0.3,b=0.7时连通鲁棒性最差,网络节点更趋向于与大流量节点相连;影响比例因子为a=0.4,b=0.6时功能鲁棒性最差,网络大流量节点位置信息重要性不明显,即不全部位于中心位置会趋于边缘化。     

考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性

运用复杂网络方法,构建无向加权航空网络模型,在分析其拓扑结构特性的基础上,提出一种考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性评价策略,评估在不同攻击策略下网络的鲁棒性.研究结果表明,中国航空网络可以归类为小世界网络,且度分布近似幂率分布,符合复杂网络基本特征.当网络中大部分节点(机场)或边(航线)随机失效时,中国航空网络仍可以保持连接,具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击下,少数节点或边失效就会导致网络迅速瘫痪,鲁棒性较弱,且加权节点介数和加权边介数攻击对网络的破坏力较强.     

边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响

针对复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题,考虑节点权重和边的方向,通过扩展经典的全局介数方法定义节点负载,提出了新的随机网络级联故障模型.应用三种边方向确定策略,在具有单向边和双向边的随机网络上探讨了级联故障行为,分析了全局负载分布机制下定向边对网络抵制级联攻击鲁棒性的影响.仿真结果表明,对于随机网络,所使用的边定向方法均可以使得网络更加鲁棒.但是,不同的边方向确定策略和单向边比例对随机网络抵制级联故障鲁棒性的优化效果影响不大.     

构造P2P电子商务系统中基于推荐过滤信任模型

通过对已有工作的分析和对比,选用了一种利用置信因子综合局部声誉和全局声誉的信任评价机制作为研究基础,引入基于集合迭代二分法的过滤方法对推荐节点进行过滤,并提出对评价其他节点评价质量的节点的评价可信度进行了限定来提高模型的准确性和抗攻击能力.同时,为避免恶意节点用诚信买行为来掩盖恶意卖行为的情况,对买家和卖家给对方的评价...     

数字水印的典型算法概述

提高水印的鲁棒性和抗攻击能力是水印设计者最为关注的问题。一个实用的水印算法应该对信号处理、通常的几何变形,以及恶意攻击具有鲁棒性。文章报道了目前数字水印方案中的典型算法,这些算法能较好的满足鲁棒性的要求。     

基于平衡理论的P2P信任模型的建构与设计

当前P2P网络中存在着大量的恶意节点攻击和共谋团体欺骗等问题,已存在的信任模型在一定程度上完善了P2P网络环境;但模型的侧重点不同,无法全面解决大规模的恶意攻击和欺骗。为此,提出了基于平衡理论的P2P信任模型。该模型由信任结构的构建、恶意节点检测和信任推测等三部分完成。模型首先根据平衡理论构建信任网络;针对恶意节点的攻击,利用平衡理论定义节点的平衡因子,通过计算恶意行为对网络平衡性的影响来检测恶意节点;最后利用信任推测算法来推测信任节点,防止网络加入不信任的节点,降低网络的安全性。实验结果表明该模型可靠完善,算法有效和健壮。     

平衡理论的P2P网络分布式信任模型

当前P2P网络中存在着大量的恶意节点攻击和共谋团体欺骗等问题,已存在的信任模型一定程度上完善了P2P网络环境,但模型的侧重点不同,无法全面解决大规模的恶意攻击和欺骗。为此,提出了基于平衡理论的P2P信任模型。该模型由信任结构的构建、恶意节点检测和信任推测等3部分完成。模型根据平衡理论构建信任网络;针对恶意节点的攻击,利用平衡理论定义节点的平衡因子,通过计算恶意行为对网络平衡性的影响来检测恶意节点;利用信任推测算法来推测信任节点,防止网络加入不信任的节点,降低网络的安全性。实验结果表明该模型可靠完善,算法有效和健壮。     

全球航运网络鲁棒性和脆弱性研究

通过对全球航运网络节点度分布、度值相关性和节点度与介数相关性分析发现,度值大的节点优先与度值较大节点连接,度值大的节点介数也较大,因而度值较大的节点对网络影响程度较大.选择度值较大节点为优先攻击目标进行选择删除,随机生成节点序列作为出错目标进行随机删除,进而研究在出错和攻击情况下,全球航运网络聚集系数、平均距离、孤立节点比率和网络效率的变化情况.通过分析发现全球航运网络具有较好的鲁棒性,但网络较脆弱.     

A new method for identifying influential nodes and important edges in complex networks

The identification of the influential nodes in a network is of great significance for understanding the features of the network and controlling the complexity of networks in society and in biology. In this paper, we propose a novel centrality measure for a node by considering the importance of edges and compare the performance of this method with existing seven topological-based ranking methods on the Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model. The simulation results for four different types of real networks show that the proposed method is robust and exhibits excellent performance in identifying the most influential nodes when spreading starting from both single origin and multipleorigins simultaneously.     

多信道节点分布式协作MAC协议的研究

当前协作通信是现实条件下实现分集增益的关键技术,单天线节点通过相互协作传输信息实现空间分集可有效提高系统的整体性能。在协作通信研究中,协作节点的选择非常重要,选中好的协作节点可以极大地提高数据传输速率与效率,但是针对完全分布式无线网络多信道数据传输情况下,考虑到系统整体性能最优的协作节点分配和选择问题,并没有得到很好的研究。由此本文提出了一种基于协作增量值（CIV）的协作MAC协议（命名为CIV-MAC）。在CIV-MAC中,备选协作节点通过侦听多路信道控制帧获得信道状态信息（CSI）,并计算自身CIV;根据节点的CIV,协议会实行协作节点分配和选择机制并选出最优的协作节点,同时通过采用最小功率控制算法来降低系统能量消耗。最后,以网络实际有效吞吐量和能量效率两个参数为网络性能指标,通过两个不同场景的仿真实验结果得到,相对于RBAR协议和CRBAR协议,CIV-MAC可以极大地提升系统性能。     

广域DGNSS信息大规模实时播发系统研究

实践证明广域DGNSS(Differential Global Navigation Satellite System，DGNSS)可有效提高定位精度和完好性,但在高层建筑物较多的城市或室内,由于建筑物对卫星信号遮挡严重,根本无法实现高精度定位导航,通过互联网播发增强信息,有其独特的优越性。通过研究基于互联网的广域DGNSS(IBWD)的系统组成,并设计了其网络结构。将i3组播和基于IP路由信息表的应用层组播相结合,构建了基于节点异构性的分层混合组播网络。分析IBWD的结构特点,建立其网络模型,结果显示,IBWD具有较好的实时性和可扩展性,可以很好地满足导航增强信息在互联网上播发的应用需求。     

无线传感器网络节点协作的节能路由传输

针对无线传感器网络(WSN)中数据传输低能耗的需求,提出了一种节点协作的节能路由传输(ECGR)算法.该算法由以下2个方面构成:在物理层,WSN根据数据包循环冗余校验功能获得能够正确解包的节点,然后利用竞争选取算法推举出簇头节点,并通过与簇头节点进行信息交换,形成协作节点簇,从而进行协作发射信号,最终实现多节点分集增益;在网络层,协作节点簇利用基于地理位置信息路由算法,促使数据包始终向目的节点路由,避免了数据包路由向其他方向扩散.与其他同类算法相比,ECGR算法不仅增加了节点簇的传输距离,而且降低了网络整体能耗,并将能耗平衡分布于诸多节点,进而延长了网络寿命.仿真实验表明,当节点密度为0.03时,历经400次仿真,ECGR算法的节点存活率比基于地理位置的路由算法提高了70％.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究

传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,本文在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了一个新的GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed三个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。