复杂网络抗毁性研究的主要科学问题

复杂网络抗毁性度量及优化研究进展复杂网络抗毁性度量及优化研究进展专业：控制科学与工程姓名：许云飞学号：20130208110007 摘要：作为一个新兴交叉学科，复杂网络发展迅速，并已渗入各个相关学科的研究中。

在已有网络模型拓扑结构的研究基础上，网络抗毁性能的研究受到越来越多学者的关注，并取得丰硕成果。

本文从抗毁性度量及抗毁性优化两个方面对现有的研究进展进行综述分析，并对该研究领域的未来发展趋势进行总结和展望。

关键词：复杂网络；拓扑结构；抗毁性度量；优化1. 引言自小世界效应[1]和无标度特性[2]这些性质发现以来，复杂网络研究在过去的十几年中得到迅速发展，在网络的发展进程中，安全和稳定性被越来越多的实际应用所迫切需要，因此复杂网络抗毁性的量化研究逐渐成为复杂网络研究中最为关键的研究主题，人们越来越关注于能够保障网络在遭受外界攻击时依然维持正常运作的网络结构及其构造方式，以及促使既存网络在保证经济效益的同时提高抗毁性能的优化方案，本文也将着重分析当前复杂网络抗毁性的量化指标及其优化方案的研究进展，并对存在的问题和发展趋势提出展望。

2. 复杂网络抗毁性度量指标复杂网络的抗毁性可以理解为网络中的节点或边发生自然失效或遭受故意攻击时，网络拓扑结构保持连通的能力及网络维持其功能的能力[3]，度量网络抗毁性能好坏的指标称之为抗毁性测度。

在图论的传统研究中使用图的部分不变量指标刻画网络抗毁性[4]，但是由于复杂网络中存在大量度数很小的节点，而这些指标很多都基于最小节点的度数，因此失去了测度的意义。

于是越来越多的研究开始着眼于寻找能够较为全面的反应网络抗毁性能的测度，针对现有测度基于网络结构中不同属性的定义，本文从以下四个方面对抗毁性测度研究进展进行归纳和总结。

2.1 基于节点属性的抗毁性测度吴俊等[5]首先提出网络连通系数的概念，描述了网络连通分支及平均最短路径对网络连通性能的影响，在此基础上，针对随机打击和选择性打击两种不同模式，设置网络连通系数的阈值，在保证阈值的前提下，最大限度的删除节点(边)，得到节点(边)容错度和节点(边)抗攻击度两个指标作为衡量网络抗毁性能的指标。

复杂网络中的极端性事件研究随着互联网技术和社交媒体的发展，在复杂网络中出现了各种各样的极端性事件，如暴力恐怖主义、极端思想传播、群体骚乱等。

这些事件给社会和国家的稳定造成了巨大的威胁和挑战。

因此，对复杂网络中的极端性事件进行研究具有重要的理论和实践意义。

一、复杂网络的定义和特点复杂网络是由大量节点和连接构成的，具有较高度的耦合度和不确定性的系统。

它具有以下特点：1. 多样性。

复杂网络包括多种多样的元素和连接方式，构成了各种复杂的结构形式，如小世界、无标度网络、社区等。

2. 耦合度高。

复杂网络中节点之间连接紧密，形成复杂的耦合关系，一个节点的变化会影响整个系统的运行。

3. 动态性。

复杂网络具有高度的动态性，在时间和空间上都存在着变化，其演化过程往往具有非线性的特性。

二、复杂网络中的极端性事件复杂网络中的极端性事件通常指那些具有长期而深远的影响，且对系统稳定性造成威胁的事件。

主要分为以下几类：1. 暴力恐怖主义。

恐怖主义活动通过网络传播已成为国际社会的重要问题之一，恐怖组织通过社交媒体等工具传递宣传内容、策划活动等，构成了一个具有挑战性的网络。

2. 极端思想传播。

一些组织或个人通过复杂网络传播极端思想，这些思想可能包括种族主义、恐怖主义、极端主义等，导致个体的意识形态产生极端化。

3. 群体骚乱。

网络上的群体行为具有强大的动员性和组织性，一些不良信息的传播、虚假信息的制造等煽动了一些人们的不满情绪，形成了对政府的挑战。

三、复杂网络中的极端性事件的研究方法1. 传播建模。

基于网络传播的模型，可以对复杂网络中的极端性事件的传播过程进行研究，通过对这些事件的传播进行建模，分析所需信息的机制和交互方式，为了解极端性事件的进展趋势提供一个模型模拟。

2. 社会网络分析。

社会网络分析可以帮助我们研究多层次网络结构和网络中节点的影响力。

通过采集数据，分析网络中节点的程度中心性、最短路径、子群等关键指标，从而发现网络中极端性事件形成的原因。

复杂网络理论及其应用随着计算机科学和信息技术的迅速发展，网络已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

网络连接了人们、企业和政府，承载了大量的信息和数据。

同时，网络也存在着很多的特征和问题，例如网络的节点、边、规模、结构和节点间的关系等。

为了更好地理解和解决这些问题，人们提出了复杂网络理论，该理论旨在研究复杂系统中的网络结构、动力学和功能。

复杂网络是指由众多节点和连接构成的复杂结构，其中节点可以表示任何实体，例如人、电脑、公司、生物分子等。

而连接则表示节点之间的相互依存和相互作用。

复杂网络理论研究的重点是网络的拓扑结构，也就是节点和边的连接规律，这种规律在不同的网络中体现出了不同的特征。

阶段一：复杂网络的起源复杂网络的起源可以追溯到上世纪五六十年代，当时研究网络的主要目的是了解物理和社会系统中的相互影响和相互依存关系。

最早被研究的网络通常是由简单和均质节点组成，但是在现实中，许多网络都是由复杂和异质节点组成的，例如人际关系网络、通信网络和运输网络等。

这些网络的复杂性使得传统的网络分析方法不能完全胜任网络的研究和设计工作。

阶段二：复杂网络的基本特征1998年，神经科学家Watts和社会学家Strogatz在《Nature》杂志上发表了经典的论文《小世界现象》，从而奠定了复杂网络的基础。

Watts和Strogatz提出，许多真实网络都具有一种叫做“小世界”特性的结构，即节点之间的连接路径极短，但每个节点只与相对较少的邻居节点直接相连。

这种特性不仅能够解释为何在真实的网络中，节点之间的距离要比随机网络短，同时还能够说明真实网络中存在着许多“弱联系”，这些联系虽然不那么密切，但是却非常重要以及在传染疾病、社会传播和信息扩散等方面发挥着关键作用。

这篇论文从观察到Watts和Strogatz是否真的是一个贝尔曼等式，随着建筑物更改其连接性贝尔曼等式将会更改的角度展开分析，通过这些实验证明了“小世界”网络在各种复杂系统中都是普遍存在的。

复杂网络与社会研究中的基础理论与方法研究在现代社会中，人们日常的行为与交往都离不开各种网络。

从互联网、社交媒体，到社会关系网络、物流网络等等，人们已经生活在一个高度信息化的社交网络中。

其中，复杂网络在其中起到了重要的作用。

复杂网络是一种由大量节点和连接构成的网络，节点之间的相互作用具有复杂性和不确定性。

复杂网络具有较高的可塑性、自组织、适应性和鲁棒性等特点，为社会学、心理学、经济学等领域的研究提供了新的工具和方法。

1. 复杂网络的基本概念复杂网络是现代科学研究中的一种新的重要研究对象，它充分利用了网络科学、统计学、物理学、计算机科学等学科的方法和理论。

复杂网络具有以下几个基本概念：（1）节点：网络中的基本单元，可以是人、公司、网站等等。

（2）边：节点之间的连接，表示节点之间的某种关系。

（3）度：节点的度是指与该节点相连的边的数量。

（4）聚类系数：表示节点之间的相互连接程度。

（5）网络直径：网络中最短的路径长度。

2. 复杂网络在社会研究中的应用在社会研究领域中，复杂网络的应用越来越广泛。

复杂网络可以用来研究社会结构、社会行为、文化传播等问题。

例如，社会网络分析（SNA）就是一种基于复杂网络的社会研究方法。

社会网络分析可以分析社会网络结构及其特征，揭示社会网络中节点之间的联系，研究社会网络中信息传递、合作和竞争等问题。

复杂网络也可以应用于文化传播研究中，揭示文化产品传播的规律和机制。

例如，可以通过分析社交媒体上用户之间传播信息的网络结构，研究信息传播的路径和方式，以及不同信息在社交媒体上的传播效果。

3. 复杂网络的研究方法在复杂网络研究中，通常采用以下几种方法：（1）基于统计物理学的方法。

这种方法通过复杂网络的统计特征来研究网络的性质和行为。

（2）基于图论的方法。

这种方法把网络看作一个图，通过分析节点之间的连通性、聚类系数、网络直径等图论性质来研究网络的性质和行为。

（3）基于机器学习的方法。

这种方法借助计算机和数据挖掘技术，从大规模网络数据中提取规律和特征。

复杂网络与网络安全引言随着互联网的迅猛发展，网络已经成为了我们日常生活和工作的重要组成部分。

随之而来的网络安全问题也逐渐显现。

复杂网络理论的应用成为了解决网络安全问题的重要途径之一。

本文将介绍复杂网络以及复杂网络在网络安全中的应用。

复杂网络的特征复杂网络是由大量节点和连接构成的网络，具有以下几个特征：1. 节点数众多：复杂网络通常包含大量的节点，这些节点可以是物理设备、计算机、人或其他单元。

2. 连接成本高：连接不同节点之间的边需要耗费较大的成本，这些成本可以是金钱、时间、能源等。

3. 网络拓扑复杂：复杂网络的连接方式通常呈现出非均匀分布的特点，例如小世界、无标度、随机图等。

4. 动态变化：复杂网络中节点和连接的变化是动态的，网络的结构会随着时间不断发展和变化。

复杂网络在网络安全中的应用复杂网络理论的研究成果在网络安全领域得到了广泛的应用。

以下是一些主要的应用场景：网络攻击与防御复杂网络理论可以用来分析和模拟网络攻击的传播路径和影响程度。

通过研究节点之间的联系、网络的脆弱节点以及攻击传播的路径，可以有效地预测和防御网络攻击。

例如，可以利用复杂网络理论来识别网络中的关键节点，以便针对性地增强这些节点的安全性，从而提高整个网络的安全性。

异常检测与入侵检测复杂网络理论可以应用于异常检测和入侵检测中。

通过建立复杂网络的模型，并对网络中的流量进行实时监测和分析，可以发现网络中的异常行为和潜在的入侵行为。

例如，可以利用复杂网络理论来发现异常的连接模式、异常的流量分布以及异常的网络结构变化，从而及时发现和阻止入侵行为。

信息传播与社交网络分析复杂网络理论可以被应用于信息传播和社交网络分析中。

通过研究网络中信息传播的路径和影响力，可以了解信息在网络中的传播规律和传播机制。

这对于网络安全来说是非常重要的，可以帮助我们识别和追踪网络中的恶意信息传播以及相关的恶意行为。

风险评估与安全规划复杂网络理论可以用来进行网络安全的风险评估和安全规划。

文章编号:1001-4098(2006)10-0001-05复杂网络抗毁性研究综述谭跃进,吴　俊,邓宏钟,朱大智(国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙　410073)摘　要:自从小世界效应和无标度特性发现以来,复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展,其中复杂网络的抗毁性是研究焦点之一。

本文首先从抗毁性分析、抗毁性优化两个方面详细综述了目前复杂网络抗毁性研究的进展。

最后对复杂网络抗毁性研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望。

关键词:复杂网络;抗毁性;无标度网络中图分类号:N949 文献标识码:A1　引言“我们被网络包围着”,几乎所有的复杂系统都可以抽象成网络模型,这些网络往往有着大量的节点,节点之间有着复杂的连接关系。

例如,人类社会是人通过各种社会关系连成的网络[1],英特网是由路由器和计算机连成的网络[2],万维网是由大量页面通过超链接组成的网络[3],神经系统可以看作大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络[4],甚至世界贸易[5]、城市经济[6]都可以描述成一个网络。

自从小世界效应[7]和无标度特性[8]发现以来,复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展,其研究者来自图论、统计物理、计算机、生态学、社会学以及经济学等各个不同领域。

对复杂网络的定性特征与定量规律的深入探索、科学理解以及可能的应用,已成为网络时代复杂性科学研究中一个极其重要的挑战性课题[9,10]。

随着复杂网络研究的兴起,作为复杂网络最重要的研究问题之一,复杂网络抗毁性(invulnerabilit y,surv ivable, reliability,st ability,robustness,resilience,toler ance)研究的重大理论意义和应用价值也日益凸显出来,人们开始关注:这些复杂的网络到底有多可靠?例如,在2008年的奥运会期间,在高负载、出现突发事件情况下,如何提高北京市的物资运输和人流输送网络的抗毁性、高效性,对于确保奥运会的正常进行,提高我国的形象和地位就具有极其重要的意义。

生命科学中的复杂网络分析技术在生命科学中，许多重要的生物学问题依赖于分析和理解生物复杂系统的结构和功能。

由于生物系统的复杂性，传统的生物学实验和定量方法难以完全理解和透彻地描述这些系统。

因此，许多研究者已经将复杂网络技术应用于生命科学中，以便更好地理解和预测生物学系统的属性和行为。

复杂网络是一种由相互关联的节点和边构成的系统，这些关系可以表示为网络拓扑结构。

在生命科学中，这些节点和边通常表示生物体内的生物分子，例如蛋白质，代谢产物，基因等。

通过构建生物网络拓扑结构，并应用图形论、统计学及其它计算机科学的技术，可以发现这些复杂系统中隐藏的规律、性质和关系。

作为一种研究复杂网络的有效方法之一，复杂网络分析技术不仅可以用于大规模生物数据的分析，也可以用于对生物系统在物理、化学、生物学方面的基础问题的分析与研究。

下面，我们将介绍在生命科学中，如何以及为什么应用复杂网络分析技术。

1. 代谢网络分析生物体内代谢物的生产和分解通过一系列相互作用和化学反应来实现。

代谢网是一种描述这些反应之间相互作用的网络，其中每个节点代表一个化合物或酶，边表示代谢路径中化学转化的产物。

通过代谢网络，我们可以更深入地理解代谢途径中反应的基本物理与化学机制。

复杂网络分析可以用来探索代谢网络中的模式，例如寻找代谢途径中的关键酶或化合物。

此外，它还可以揭示在代谢网络中某些化合物之间的可能正或负的相互调控，进而用于预测代谢相关疾病的发病机制，为疾病的预防、诊断以及治疗提供新的思路。

2. 蛋白质相互作用网络分析蛋白质相互作用网络描述了各种蛋白质之间的相互作用关系。

其中，每个节点代表一个蛋白质，边表示两个蛋白质之间的相互作用。

这种相互作用关系是蛋白质复合体、酶反应等生物学过程中的基础。

通过分析蛋白质相互作用网络，研究者可以揭示蛋白质之间的重要信号传递通路，预测新型蛋白质有哪些潜在的交互对象，甚至发现新的蛋白质复合物。

此外，蛋白质相互作用网络还可以用于预测药物-蛋白质相互作用，加速新的药物发现和开发。

复杂网络结构的鲁棒性研究随着计算机技术的不断进步和人们对网络的依赖程度的加强，网络安全问题已经变得越来越严重。

在这种情况下，研究网络的鲁棒性已经成为了一种热门的研究方向。

鲁棒性是指网络的抗毁性，在网络遭到攻击或失效时仍能保持有效运转的能力。

研究网络的鲁棒性不仅可以帮助我们更好地理解网络的本质，还可以用于设计、优化和保护网络系统。

复杂网络结构是指网络中节点之间存在多种不同的连接方式，并且节点之间的联系不仅仅通过直接相连的边进行。

复杂网络结构的研究是网络科学的一个重要方向，已经在各种领域取得了显著的成果。

但与此同时，复杂网络结构也是一种非常容易受到攻击的网络结构，很容易被攻击者利用漏洞进行攻击。

因此，研究复杂网络结构的鲁棒性，对于保障网络安全具有非常重要的意义。

在研究复杂网络结构的鲁棒性时，我们需要考虑许多因素，比如网络的拓扑结构、节点的重要性等等。

网络的拓扑结构直接影响着网络的传输性能和鲁棒性，而节点的重要性则决定着网络中哪些节点对网络的运转起到了关键作用。

为了研究网络的鲁棒性，我们需要对这些因素进行详细的分析，并找出网络中哪些部分是脆弱的，容易受到攻击。

通常，我们利用图论和网络科学的方法来研究网络的鲁棒性。

其中最常用的方法包括剪枝算法和漏洞传播算法。

剪枝算法是指通过删除一些节点或边来减小网络的规模，从而提高网络的鲁棒性。

漏洞传播算法则是通过模拟攻击过程，寻找网络中哪些节点容易被攻击，从而提高网络的安全性。

另外，我们也可以采用一些专门针对复杂网络结构的算法来研究网络的鲁棒性。

例如，复杂网络的模块化结构和社区结构等特点可以被用于优化网络的鲁棒性。

另外，网络的异质性和权重等特性也可以被用于提高网络的鲁棒性。

总的来说，研究复杂网络结构的鲁棒性是非常重要的。

随着网络的不断发展，网络安全问题已经成为了一种必须要重视的问题。

研究网络的鲁棒性，可以帮助我们更好地了解网络的本质，保障网络的安全，为网络的长期发展奠定基础。

科学技术创新2021.10基于复杂网络理论的空域扇区网络特性及抗毁性分析陈楠孔建国（中国民航飞行学院交通运输管理学院，四川德阳618399）我国民航业发展正从规模速度向质量效率转变，空域资源仍旧紧缺，空域扇区规划不合理，空中交通拥堵问题依旧严重，2019年平均航班正常率为81.43%[1]。

某个空域扇区容量下降或者失效可能会导致大范围的空域拥堵，进而造成严重的航班延误。

因此，从空域扇区入手，构造空域扇区网络，利用复杂网络理论，寻找导致空域拥堵的传播方式是十分有必要的[2]。

复杂网络已经在民航领域被广泛使用，具有完整的体系和丰富的理论分析。

Amaral 最早利用复杂网络来解决航空领域的问题，分析一定范围内的机场网络特征，发现其符合小世界网络的模型特征[3]。

中国学者蔡开泉将导航台或航向信标台作为节点，航路段为边建立中国航路网络，分析网络特性[4]。

学者们利用复杂网络理论研究的对象主要集中于机场网络和航路网络，较少从空中管制员角度出发，从系统层面研究空域扇区网络的结构特性及其抗毁性。

本文结合管制员的实际工作定义扇区网络的统计特征指标，利用复杂网络理论分析其拓扑特性，以华北管制扇区为例分析其抗毁特性。

1扇区网络建模及特征参数中国空域由大地区空管局管理，各空域又被进一步划分。

扇区是空中管制员可以操作的基本单位，管制员通过给航空器提供管制服务来保障其安全顺畅有序的运行。

本文用邻阶矩阵表示由N 个扇区组成的扇区网络，当航班直接在扇区节点i 与扇区节点j 之间往来时，则邻接矩阵元素,否则。

本文使用统计特征指标来对复杂扇区网络进行描述，并将赋予其现实价值，如表1所示。

2扇区网络实证与特性分析华北空管局负责我国北京、天津、河北、山西、内蒙古五个地区的民航事务管理，随着北京大兴机场的投入使用，华北区域管制中心所辖空域将更加繁忙。

如图1所示，为华北区域管制中心的结构图。

我们取2019年5月某日高峰时段6小时的飞行航迹数据，通过航迹重演，得到各扇区间航班流量情况。

计算机科学与技术学院毕业设计(论文)论文题目基于复杂网络的因特网抗毁性分析指导教师职称博士讲师学生姓名学号专业网络工程班级系主任院长起止时间2013年10月11日至2014年5月23日2014年5月23日目录摘要 (i)Abstract..................................................... i i 第一章绪论 ..................................... 0矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。

1.1研究背景及意义............................. 0聞創沟燴鐺險爱氇谴净。

1.2本文的主要工作............................. 2残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。

1.3本文的组织结构............................. 2酽锕极額閉镇桧猪訣锥。

第二章复杂网络的背景知识.......................... 3彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。

2.1从图论到复杂网络 ........................... 3謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。

2.2复杂网络的结构参数.......................... 4厦礴恳蹒骈時盡继價骚。

2.3复杂网络的经典模型.......................... 6茕桢广鳓鯡选块网羈泪。

第三章复杂网络抗毁性............................ 11鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。

3.1网络抗毁性的定义 ........................... 11籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。

3.2网络抗毁性分析............................. 12預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。

3.2.1抗毁性度量指标 .......................... 12渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。

3.2.2实证分析与仿真分析 ....................... 13铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。

考虑扰抗能力因素的复杂网络优化设计复杂网络一直以来都是计算机科学和信息技术领域的研究热点，如何有效地设计和优化复杂网络具有重要的实际意义。

随着信息时代的到来，网络系统不断增长和发展，面临着日益增多和复杂的威胁和攻击。

因此，考虑扰抗能力因素的复杂网络优化设计成为了当下亟待解决的问题。

扰抗能力是指网络系统面对外界攻击和干扰时能够维持正常工作的能力。

在复杂网络的优化设计中，考虑扰抗能力因素是至关重要的，它能够提高网络系统的稳定性、可靠性和安全性。

下面将从理论和实践两个方面探讨如何进行考虑扰抗能力因素的复杂网络优化设计。

首先，从理论的角度来看，考虑扰抗能力因素的复杂网络优化设计需要考虑以下几个方面。

第一，要考虑网络系统的拓扑结构。

网络系统的拓扑结构对系统的稳定性和扰抗能力有重要影响。

一般来说，足够的冗余度可以提高网络的扰抗能力。

因此，在网络设计中可以采用冗余连接和中心化控制的方式来提高网络的扰抗能力。

此外，还可以采用多层次的组织结构，以提高网络的灵活性和适应性。

第二，要考虑节点和连接的安全性。

节点和连接的安全性是保证网络系统正常运行的重要因素。

在设计网络时，需要考虑强化节点和连接的安全性，采取有效的安全措施，例如加密通信、访问控制和身份验证等。

此外，还需要定期评估和更新安全策略，保障网络系统的安全性。

第三，要考虑网络系统的自适应性。

网络系统需要具备一定的自适应能力，能够根据外界环境的变化调整自身的结构和参数。

自适应性可以提高网络系统的灵活性和适应性，进而增强网络的扰抗能力。

在设计网络时，可以采用分布式的控制和管理机制，使网络能够自主地适应环境的变化。

其次，从实践的角度来看，考虑扰抗能力因素的复杂网络优化设计需要结合具体的应用场景和需求。

以下是几个常见的应用场景和相应的优化措施。

在电力系统中，为了提高系统的稳定性和扰抗能力，可以采用分布式的能量管理机制和故障检测系统，以及设计适应性的能量调度策略。

同时，还可以采用网络虚拟化和容错技术，提高系统的可恢复性。

高铁网络的拓扑特征研究及抗毁性分析高铁网络的拓扑特征研究及抗毁性分析随着高铁的广泛发展，高铁网络在现代交通系统中起着越来越重要的作用。

而高铁网络的拓扑特征和抗毁性则成为了研究的热点之一。

本文将对高铁网络的拓扑特征及抗毁性进行研究，并探讨其对高铁网络的运营和应急管理的影响。

一、高铁网络的拓扑特征高铁网络的拓扑特征是指网络中各节点之间的连接方式和网络结构。

研究高铁网络的拓扑特征有助于提高高铁网络的运营效率和安全性。

1. 网络中心性：高铁网络中的节点可以根据其在网络中的中心性进行分类，常见的中心性指标有度中心性、接近中心性和介数中心性。

度中心性衡量了节点有多少直接连接，接近中心性衡量了节点在网络中的位置离其他节点的距离，介数中心性衡量了节点在网络中的应急信息传递的能力。

研究表明，高铁网络的中心节点对整个网络的运营和应急管理具有重要影响。

2. 网络连通性：高铁网络的连通性决定了网络中信息和人员的流动性。

网络中节点之间的连接方式可以分为核心-边缘结构和全互联结构两种。

核心-边缘结构是指网络中存在中心节点和边缘节点，核心节点与其他节点有更多的连接，而边缘节点只与核心节点相连。

全互联结构则是指网络中的节点之间全部相连。

高铁网络通常采用核心-边缘结构，以保证高效的信息传递和运营流程。

3. 网络复杂性：高铁网络的复杂性表现为网络中的节点之间存在交互关系，节点之间可能存在多重连接和强耦合关系。

高铁网络的复杂性使得网络的运营管理变得困难，同时也增加了网络的抗毁性。

二、高铁网络的抗毁性分析高铁网络的抗毁性是指网络在受到外界破坏时仍能保持运营和恢复能力的能力。

研究高铁网络的抗毁性有助于提高高铁网络的安全性和可持续发展能力。

1. 抗毁性指标：高铁网络的抗毁性可以通过一些指标进行度量，如网络的鲁棒性、强连通性和恢复能力等。

鲁棒性指网络对于随机或有目标性的攻击的抵抗能力；强连通性指网络中无论是由于外界袭击还是组件故障，网络仍然能保持全局的连通性；恢复能力指网络在遭受破坏后的恢复速度和恢复程度。

复杂网络中的安全保障技术研究1.引言网络安全向来是一个重要的话题。

随着互联网技术的发展，各种网络平台也愈加复杂、庞大。

在这样一个信息高速公路上，复杂网络安全变得尤为重要，而保障网络安全的技术也将更加复杂。

本文将对复杂网络中的一些安全保障技术展开研究和探讨。

2.复杂网络概述复杂网络一般指由大量节点互相连接而形成的网络。

复杂网络具有高度的动态性、异构性、无序性等特点，同时存在节点间高度的相关性和可靠性。

相比于传统的规则网络，复杂网络更具有适应性、鲁棒性和抗干扰能力等特点，在体现出其巨大的应用潜力的同时，也带来了许多安全隐患。

3.复杂网络安全威胁随着互联网技术的发展，面对如今的复杂网络安全威胁已经多种多样。

其中，最为常见的安全威胁主要包括以下几类：（1）黑客攻击黑客攻击是指有意发布计算机病毒、攻击网络系统或者盗取数据等一系列违法行为的行径，同时给网络安全带来重大威胁。

（2）基于恶意软件的攻击恶意软件可以通过进程注入、计划任务、启动项等方法控制计算机系统，使得用户的数据随时受到监视。

（3）攻击者截获信息在网络上进行通信时信息是以一定的方式进行传递的，而数据包的加解密并不能保证安全，如果黑客截获了数据包，就可以获得信息、破坏数据等一系列违法行为。

4.复杂网络安全保障技术随着网络环境和攻击方式的不断变化，需要不断更新和研究安全技术。

下面将讨论一些常用的复杂网络安全保障技术。

（1）防火墙技术防火墙技术是最传统、也最基础的网络安全技术之一。

它通常使用的是网络包过滤、网络地址转换、端口映射和虚拟专用网络等方法，来保护内部网络免受攻击。

（2）入侵检测系统技术入侵检测系统技术（IDS）是一种检测网络非法入侵的技术，主要可以分为网络IDS和主机IDS两种形式。

其中网络IDS主要检测网络上的异常活动，而主机IDS则检测主机上的异常活动。

（3）加密技术加密技术包括了对信息内容的加密以及对信息传输的加密两种形式。

对于信息内容加密，通常使用的是对称和非对称密钥算法。

复杂网络研究概述周涛柏文洁汪秉宏刘之景严钢中国科学技术大学，近代物理系，安徽合肥：230026摘要：近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网路的研究热潮。

复杂网络区别于以前广泛研究的规则网络和随机网络最重要的统计特征是什么？物理学家研究复杂网络的终极问题是什么？物理过程以及相关的物理现象对拓扑结构是否敏感？物理学家进入这一研究领域的原因和意义何在？复杂网络研究领域将来可能会向着什么方向发展?本文将围绕上述问题，从整体上概述复杂网络的研究进展。

关键词：复杂网络小世界无标度拓扑性质A short review of complex networksZhou Tao Bai Wen-Jie Wang Bing-Hong†Liu Zhi-Jing Yan Gang Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026Abstract: In recent years, the discoveries of small-world effect and scale-free property in real-life networks have attracted a lot of interest of physicists. Which are the most important statistical characteristics for complex networks that known from regular networks and random networks? What is the ultimate goal of the study of complex networks? Are physical processes sensitive to the topological structure of networks? What are the reason and meaning that physicist come into the research field on complex networks? What are the directions for future research? In the present paper, we concentrate on those questions above and give a general review about complex networks.Keyword: complex networks, small-world, scale-free, topological characters1 引言自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。

试论复杂网络的灾害信息传播特征研究论文摘要：运用复杂网络相关理论对灾害信息传播方式和特征进行分析；以台风“罗莎”灾害信息传播过程为例将灾害信息传播过程划分为4个阶段；构建了灾害信息传播网络，给出了灾害信息传播网络的形成、结构和统计性质。

在此基础上总结了灾害信息传播网络节点的大规模性、网络连接的稀疏性、连接结构的复杂性、信息传播的时间复杂性、信息传播的变异性、信息传播引发衍生灾害可能性等6个方面的特征。

论文关键词：复杂网络；灾害信息；传播特征灾害是指由某种不可控制、难以预料的破坏性因素引起的、突然的或在短时间内发生的、超越本地区防灾力量所能解决的大量人畜伤亡和物质财富毁坏的现象。

由于灾害发生的突然性和破坏性，20世纪80年代以前我国在灾害信息传播上采取了谨慎的态度。

而随着社会的不断进步和新的媒体形式层出不穷，网络媒体、手机媒体、数字电视以及即时通讯软件、“博客”等新型网络形式使得信息传播的渠道由单一化向多元化发展，因此灾害信息传播已经不可能受到单方面的控制。

“非典”前期，由于政府和主流大众传媒保持沉默，使得各种谣言通过网络和手机等新型信息传播方式在全国范围内大量传播，导致了严重的社会恐慌。

由此可以看出灾害信息传播一旦失控，会使本来失序的社会更加混乱，并由此带来衍生灾害，造成不必要的社会恐慌和经济损失。

因此，在当前的信息传播状况下对灾害信息传播方式和特征进行相关方面分析是十分必要的。

目前国内在灾害信息传播方面主要是从新闻学的方面来研究：灾害报道应该实现新闻价值与社会价值的平衡、新闻媒介在公共危机事件中起到重要作用，以及系统介绍灾害信息的发展史等。

没有从灾害传播本身的特征进行研究，忽视灾害传播特征对灾害信息传播的影响。

为了更有效地实现对灾害传播的控制，有必要针对灾害信息传播特征进行相关研究。

本文首先对灾害信息传播过程进行分析，在此基础上运用复杂网络相关理论对灾害信息传播方式和特征进行了初步探讨。

1灾害信息传播的过程分析根据当前灾害信息的多样化，其传播内容主要可以分为政府和主流大众传媒发布的灾害信息和各种谣言、负面信息两大类。