Internet分形特征研究

采用k-核分解算法对Internet分形特征进行研究.对高核区间和低核区间拟合结果的差异进行分析,提出Internet分形特征与其结构的层次性存在关联的猜想.随后,从删边数、删边比例和子网分布三个角度对k-核分解过程进行观察,确定Internet核心层与边缘层的分割边界,并利用骨架树理论研究Internet的层次分形特征.最后,从度分布指数、同配系数和结构熵等常见统计角度对Internet部分与整体,以及部分与部分之间的关系进行观察.观察表明,在以上统计角度,Internet边缘子网可以表征网络整体.     

基于度相关性的病毒传播模型及其分析

近年来网络病毒传播已对网络安全构成严重威胁.研究表明,互联网宏观拓扑结构与病毒传播有很大关系.度相关性是互联网宏观拓扑的一个重要特征,度相关性的改变意味着互联网拓扑结构的变化.通过度相关特征分析,发现互联网的异配性呈现减弱趋势;本文使用DPR算法构造连续匹配系数的网络拓扑,以便在具有不同匹配系数上的网络上进行病毒传播实验,以此研究病毒的传播速度、稳态感染率、传播临界值;然后根据传统病毒传播模型SIS,建立了适合因特网上的病毒传播模型SIS-DVDI,并进行病毒传播实验,分析了病毒传播的稳态特性和瞬态特性;最后根据先前仿真实验得出的结论探讨了网络病毒的防护措施.     

面向蓄意攻击的网络异常检测方法

针对复杂网络受蓄意攻击频繁，而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发，提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient，NPCC)r，量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域，用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量，构建斐波那契演化域，形成网络异常检测方法，实现对异常的判定.结果表明，该检测方法的平均准确率为90%以上，高于最大公共子图(maximum common subgraph，MCS)及图编辑距离(graph edit distance，GED)的准确率，证明了所提检测方法的有效性.     

基于边权与节点负载的路由策略研究

随着交通网、航空网等包交换网在人类生活中的地位日益提高,包交换网络中的路由策略问题引起了一些学者的关注.运用复杂网络理论的相关研究手段,利用包交换网的静态属性和动态特性,对包交换网的拥塞现象进行了分析,并从以上两个角度分别给出了解决方案.随后提出了基于边权与节点负载的路由策略,该策略根据网络中边的权值和节点的负载情况动态地选择转发路径,与现有策略相比,可以有效地缓解网络拥塞,提升网络效率,具有一定的实用价值.     

基于空间影响域的虫害关系网络构造与分析

网络科学已成为研究生态学相关重大问题的重要手段.基于生态位法则和竞争排除原理提出虫害的空间影响域模型,并利用该模型提取2009~2013年的长白山脉虫害关系网络拓扑结构,进而研究该网络结构的无标度性、节点重要性和层次性.统计结果表明,长白山脉虫害关系网络的出度分布服从幂律性,而入度分布较均匀;网络中稳定存在的大出度值节点的介数较大,而大入度值节点局部上呈现高聚集性;网络的层次结构基本稳定,辽东半岛是虫害频发的高核区和危害程度的重灾区.     

Internet动态节点特性的层级相关性研究

为了探究Internet拓扑动态节点演化特征的层级相关性,基于CAIDA项目授权的海量数据,结合网络科学的思想,分析了不同尺度下网络结构的演化机制.针对IP级与AS级拓扑,对层级与节点动态特性的相关性进行了分析,其中包括新生与消亡节点的动态变化比例、偏好依附、稳定连接数目等多个特性.结果表明:IP级拓扑节点的新陈代谢比AS级旺盛,IP级拓扑新生节点的非优先连接“偏好”比AS级稳定,新生连接中IP级拓扑的稳定连接数较多.IP级与AS级动态节点的演化有本质不同,为理解Internet的演化机制提供了基础.     

Internet动态节点特性的层级相关性研究

为了探究Internet拓扑动态节点演化特征的层级相关性,基于CAIDA项目授权的海量数据,结合网络科学的思想,分析了不同尺度下网络结构的演化机制.针对IP级与AS级拓扑,对层级与节点动态特性的相关性进行了分析,其中包括新生与消亡节点的动态变化比例、偏好依附、稳定连接数目等多个特性.结果表明:IP级拓扑节点的新陈代谢比AS级旺盛,IP级拓扑新生节点的非优先连接"偏好"比AS级稳定,新生连接中IP级拓扑的稳定连接数较多.IP级与AS级动态节点的演化有本质不同,为理解Internet的演化机制提供了基础.     

基于流时间影响域的网络流量异常检测

针对如何提高网络流量异常行为检测准确率的问题,提出基于网络流时间影响域(TID)的网络流量检测模型.通过分析正常和异常情况下流量网络模型平均度的变化,构建了基于复杂网络平均度指标的网络流量异常检测算法.实验结果表明,基于网络流时间影响域的流量网络模型能合理地描述网络流量间的依赖关系,具有良好的检测性能,同时该网络模型仅需时间戳、源IP、目的IP三维网络特征即可实现,检测方法适用于绝大多数网络类型,检测效率优于其他网络流量异常检测方法,具有较高的普适性.     

互联网拓扑结构中的弹性网络特征

选取CAIDA机构数量级为107的互联网拓扑数据,对IPv4,IPv6与AS级互联网网络规模、标准网络结构熵、网络平均路径长度和网络度分布幂指数进行了分析.结果表明,互联网具有可扩展性与鲁棒性;互联网拓扑结构具有弹性网络特征,且随互联网的拓扑演化,弹性网络特征愈发明显.互联网弹性网络特征的发现,使借鉴生物学思想指导互联网宏观拓扑研究成为可能.     

互联网宏观拓扑结构的耗散性分析

互联网宏观拓扑中涌现着既机械又灵活的结构秩序.明确该秩序的耗散过程及相关方面的研究,对预测网络拓扑演化的方向及再设计互联网具有重要意义.择取CAIDA机构IPv4、IPv6与AS级网络拓扑数据,对比分析网络结构秩序的耗散行为,并探讨网络结构秩序同网络规模及网络基本连通性的相关关系.结果显示3种网络均为兼具集权式秩序性与均权式无序性的耗散结构,且其秩序在耗散过程中不断演化;3种网络规模以及网络基本连通性与网络结构秩序呈正相关关系,说明网络结构秩序在互联网发展过程中逐渐耗散.