本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播模型及免疫策略研究與分析

  更多相關(guān)文章： 病毒傳播 用戶反應(yīng)時(shí)間 用戶知識(shí)水平 模擬退火 免疫策略

【摘要】：隨著當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播相關(guān)研究已經(jīng)成為了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要研究方向,在Email網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,規(guī)模龐大的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和人的主觀行為使病毒的傳播更加復(fù)雜,不得不促使人們研究病毒的傳播特性,試圖找出影響病毒傳播的主要因素,建立更能刻畫現(xiàn)實(shí)生活中病毒傳播規(guī)律的模型。同時(shí),近年來的研究表明,網(wǎng)絡(luò)中病毒傳播行為與網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)密切相關(guān),真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的小世界和無標(biāo)度特性在很大程度上影響病毒的傳播行為。在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大時(shí),無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中沒有正的傳播臨界值,表示即使病毒傳播速率非常低,也可以在網(wǎng)絡(luò)中廣泛蔓延開來。因此,提出有效的策略來控制病毒的爆發(fā)與傳播,是具有重大現(xiàn)實(shí)意義的。本文在對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)病毒傳播相關(guān)理論做了一定的研究和分析的基礎(chǔ)上,對(duì)病毒傳播模型和免疫策略進(jìn)行了研究,主要工作有以下幾個(gè)方面:(1)基于對(duì)交互式郵件病毒傳播模型的詳細(xì)分析上,結(jié)合郵件病毒的特征和用戶習(xí)慣,引入用戶的反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)水平兩個(gè)概念,提出了一種多因素的郵件病毒傳播模型,定義影響因素的參數(shù),對(duì)郵件病毒的傳播模擬過程進(jìn)行了算法程序設(shè)計(jì),通過在Email網(wǎng)絡(luò)和USAir97網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文模型的合理性,分析病毒的傳播過程,并在不同參數(shù)調(diào)節(jié)下,觀察感染數(shù)量在傳播過程中的變化,同時(shí)也與交互式郵件病毒傳播模型做了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文改進(jìn)后的模型更能真實(shí)有效地模擬郵件病毒的傳播過程,用戶反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)水平會(huì)在很大程度上影響郵件病毒的傳播,減少用戶反應(yīng)時(shí)間,尤其是度大的節(jié)點(diǎn)用戶,同時(shí)提高用戶知識(shí)水平能夠抑制郵件病毒的傳播。(2)研究發(fā)現(xiàn),目標(biāo)免疫能夠取得比較好的免疫效果,但是難以獲得網(wǎng)絡(luò)的全局信息是目標(biāo)免疫的局限性,所以以局部信息獲得接近目標(biāo)免疫效果的手段是一種不錯(cuò)的思路。在基于AOC(autonomy-oriented computing)的免疫策略上進(jìn)行了詳細(xì)分析上,針對(duì)此免疫策略實(shí)體在搜索過程中隨機(jī)跳轉(zhuǎn)產(chǎn)生的搜索效率問題,引入了模擬退火的思想,定義了跳轉(zhuǎn)規(guī)則,改進(jìn)得到一種基于AOC和模擬退火的免疫策略。在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中設(shè)計(jì)了多組實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)本文方法能夠更加快速有效地找到網(wǎng)絡(luò)中部分度大的節(jié)點(diǎn),也結(jié)合交互式郵件病毒傳播模型和多因素的郵件傳播模型,在病毒傳播過程中對(duì)比了兩種方法的免疫效率,通過改變免疫節(jié)點(diǎn)比例,分析節(jié)點(diǎn)被感染的情況,最后對(duì)比了兩種方法的免疫代價(jià)。實(shí)驗(yàn)表明本文改進(jìn)后的方法在免疫效率上優(yōu)于原方法,從而驗(yàn)證了本文方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：病毒傳播 用戶反應(yīng)時(shí)間 用戶知識(shí)水平 模擬退火 免疫策略
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP309.5;O157.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀及問題10-14
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 存在的問題13-14
• 1.3 研究內(nèi)容14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及傳播動(dòng)力學(xué)相關(guān)理論15-29
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介15-18
• 2.1.1 基本概念15
• 2.1.2 數(shù)學(xué)描述15-16
• 2.1.3 節(jié)點(diǎn)度和度分布16-17
• 2.1.4 網(wǎng)絡(luò)直徑與平均路徑長度17
• 2.1.5 聚類系數(shù)17-18
• 2.1.6 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例18
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型18-23
• 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)19-20
• 2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)20-22
• 2.2.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)22-23
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播模型23-26
• 2.3.1 SI模型23
• 2.3.2 SIS模型23-24
• 2.3.3 SIR模型24-25
• 2.3.4 交互式郵件病毒傳播模型25-26
• 2.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫策略26-27
• 2.4.1 隨機(jī)免疫26
• 2.4.2 目標(biāo)免疫26-27
• 2.4.3 熟人免疫27
• 2.4.4 圖覆蓋免疫27
• 2.5 本章小結(jié)27-29
• 第3章 多因素的郵件病毒傳播模型29-46
• 3.1 多因素的郵件病毒傳播模型29-31
• 3.1.1 用戶反應(yīng)時(shí)間30-31
• 3.1.2 用戶知識(shí)水平31
• 3.2 仿真病毒傳播過程31-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)34-36
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境34-35
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集35-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析36-45
• 3.4.1 用戶反應(yīng)時(shí)間對(duì)病毒傳播的影響36-40
• 3.4.2 用戶知識(shí)水平對(duì)病毒傳播的影響40-44
• 3.4.3 綜合考慮兩種因素對(duì)病毒傳播的影響44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于AOC和模擬退火的免疫策略46-61
• 4.1 基于AOC的免疫策略理論46-48
• 4.2 基于AOC和模擬退火的免疫策略48-50
• 4.2.1 問題分析48-49
• 4.2.2 解決思路(SA)49
• 4.2.3 解決方法49-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)一50-54
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境50-51
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集51-52
• 4.3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)52
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-54
• 4.4 實(shí)驗(yàn)二54-60
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)方案54-55
• 4.4.2 免疫效率55-59
• 4.4.3 免疫代價(jià)59-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第5章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 工作總結(jié)61
• 5.2 工作展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的論文67

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