【摘要】：網(wǎng)絡(luò)在人們的生活中無(wú)處不在,它們?yōu)槿藗儙?lái)便捷服務(wù)的同時(shí)也隱藏著威脅,那就是其擁有的病毒式傳播過(guò)程和易受攻擊性。病毒式傳播過(guò)程使得特定對(duì)象(如電子郵件病毒,謠言)能夠在網(wǎng)絡(luò)中快速地、大規(guī)模地傳播;易受攻擊性使得遭受攻擊會(huì)使特定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失效,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)癱瘓。給人們?cè)斐蓢?yán)重的財(cái)產(chǎn)損失。因此,大量學(xué)者對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中傳播特性進(jìn)行研究,建立了大量的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型用于模擬病毒在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程,試圖尋找影響病毒傳播的關(guān)鍵因素�；谶@些關(guān)鍵因素,設(shè)計(jì)出抑制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中病毒傳播過(guò)程的免疫策略。另一部分學(xué)者研究網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,選擇出重要節(jié)點(diǎn)加以保護(hù),防止網(wǎng)絡(luò)癱瘓。然而,近年來(lái)的研究主要是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),通過(guò)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)出了很多有效的網(wǎng)絡(luò)免疫策略。雖然基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的免疫策略取得了良好的免疫效果,但這些策略都基于同構(gòu)性假設(shè),即:網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)具有相同的屬性。然而,越來(lái)越多的研究揭示了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)特征,即:個(gè)體行為的異構(gòu)性表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體行為不再統(tǒng)一,這些個(gè)體行為對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有著很大的影響。如傳播過(guò)程中節(jié)點(diǎn)具有不同的活躍度,而活躍的節(jié)點(diǎn)能夠促進(jìn)病毒傳播過(guò)程。因此,將異構(gòu)的個(gè)體行為引入到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究中是十分重要的。本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)病毒傳播的理論基礎(chǔ),將個(gè)體行為異構(gòu)性引入到免疫策略和網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究中,具體工作主要有以下幾個(gè)方面:(1)基于能夠表現(xiàn)個(gè)體行為的交互式病毒傳播模型,使用人類行為動(dòng)力學(xué)給出的真實(shí)人類行為數(shù)據(jù),分析個(gè)體行為對(duì)傳播的影響。通過(guò)對(duì)不同種類的用戶行為進(jìn)行模擬,查看病毒感染節(jié)點(diǎn)數(shù)量在病毒傳播中的變化情況,并針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體進(jìn)行深入研究,從個(gè)體層面仔細(xì)分析個(gè)體行為與病毒傳播的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)活躍個(gè)體會(huì)促進(jìn)病毒的傳播,且活躍個(gè)體會(huì)增大非活躍個(gè)體的病毒感染概率。(2)通過(guò)對(duì)經(jīng)典免疫策略進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)雖然經(jīng)典免疫策略能夠有較好的免疫效果,但是由于其基于平均場(chǎng)理論,導(dǎo)致其忽略了個(gè)體行為對(duì)傳播的影響。因此,結(jié)合個(gè)體行為特性的免疫策略是一個(gè)提升傳統(tǒng)免疫策略效果的有效思路。本文在基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的中心性指標(biāo)中,加入了表示個(gè)體行為的節(jié)點(diǎn)活躍度,提出一種結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)活躍度的免疫策略。采用真實(shí)人類行為數(shù)據(jù),在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和人工網(wǎng)絡(luò)中的仿真結(jié)果表明,所提免疫策略能夠有效抑制傳播擴(kuò)散,比經(jīng)典的免疫策略有著免疫效率上的提升。(3)人類接觸網(wǎng)絡(luò)刻畫(huà)了人類的接觸行為,傳染病病毒在人類接觸網(wǎng)絡(luò)上傳播比在物理網(wǎng)絡(luò)上更加符合實(shí)際情況。通過(guò)對(duì)人類接觸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行魯棒性分析,挖掘出影響病毒傳播的核心節(jié)點(diǎn)。通過(guò)免疫這些節(jié)點(diǎn),可以延緩傳染病的傳播速率和感染規(guī)模。本文使用某市地鐵刷卡數(shù)據(jù),根據(jù)乘客出行目的地和出發(fā)地信息構(gòu)造出行網(wǎng)絡(luò),并對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行魯棒性分析,找出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),為傳染病在地鐵網(wǎng)絡(luò)的防治工作提供決策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O157.5
【圖文】：

S 小世界模型的聚類系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度隨重連概率 p 的變S 小世界網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造中，其隨機(jī)連邊的算法可能會(huì)破，另一個(gè)小世界模型由 Newman 和 Watts 提出[46]。將 WS 小世界模型中隨機(jī)重連的算法由隨機(jī)加邊算標(biāo)生成的網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為 N，則需要先生成一個(gè)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都與 K/2(K 是偶數(shù))個(gè)最近鄰節(jié)點(diǎn)相連。選擇的一對(duì)節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行加邊操作。且任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)身連接。NW 小世界演化過(guò)程圖如圖 2-6 所示。

隨機(jī)免疫策略示例圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 徐鳳;朱金福;苗建軍;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的空鐵復(fù)合網(wǎng)絡(luò)的魯棒性研究[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2015年01期

2 周濤;韓筱璞;閆小勇;楊紫陌;趙志丹;汪秉宏;;人類行為時(shí)空特性的統(tǒng)計(jì)力學(xué)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2013年04期

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本文編號(hào)：2712943