复杂网络安全抗毁性研究

不同信息条件下加权复杂网络抗毁性仿真研究王甲生;吴晓平;陈永强【摘要】针对加权复杂网络的抗毁性分析问题,选取网络效率和网络鲁棒性作为抗毁性的度量指标,对加权网络在不同信息条件下抗毁性的变化进行数值仿真模拟.最后,对成本和性能约束下加权网络的抗毁性进行定量分析,给出不同信息条件下加权网络抗毁性的优化策略.结果表明:在基于局部拓扑信息的攻击策略下,权重系数越大,网络的抗毁性越强；在基于全局拓扑信息的攻击策略下,网络的抗毁性要优于基于局部信息的攻击策略,且权重系数为0.5的网络在攻击初始阶段抗毁性最强；另外,若能在攻击早期加大对节点的防护力度,则会大大降低对网络性能的影响.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(044)005【总页数】7页(P1888-1894)【关键词】加权复杂网络;抗毁性;网络鲁棒性;网络效率;优化策略【作者】王甲生;吴晓平;陈永强【作者单位】海军工程大学信息安全系,湖北武汉,430033;海军工程大学信息安全系,湖北武汉,430033;海军工程大学信息安全系,湖北武汉,430033【正文语种】中文【中图分类】N949复杂网络作为复杂性科学的一个重要研究领域，近年来受到数学、物理学、生物学、社会学、信息科学以及军事和经济学等各学科领域研究人员的广泛关注[1]。

随着复杂网络研究的兴起，复杂网络的抗毁性研究备受关注。

复杂网络抗毁性是指网络中的节点(或边)在发生随机失效或遭受故意攻击的条件下，网络维持其功能的能力。

对复杂网络的抗毁性进行研究有助于正确认识网络的抗毁性状况，对于保证网络的安全稳定运行具有重要的理论价值，对于网络的优化设计也具有重要的指导意义[2]。

对复杂网络的抗毁性研究主要采用仿真与解析的方法，分析网络拓扑结构及特征参数与其抗毁性之间的关系，进而通过优化网络拓扑结构和匹配特征参数，达到提高抗毁性的目的[3-8]。

在加权网络中，权重为刻画网络性质提供了一个新的方法，也为优化网络性质及功能提供了新的手段。

复杂网络与网络安全研究一、引言随着互联网技术的不断发展，我们的生活已经变得与网络关联更多。

网络安全已经成为一个越来越重要的领域。

而复杂网络则是网络领域里一个热门的话题。

本文将介绍复杂网络的基本概念和特性，以及与网络安全相关的研究成果。

同时，对复杂网络带来的挑战和机遇进行探讨。

二、复杂网络的定义和特性1. 定义复杂网络是一个包含多个节点和边的网络系统。

这个网络系统不仅存在规则的、规则的和随机的部分，而且节点之间还存在着复杂的联系和交互。

复杂网络因此被称为“小世界”网络。

2. 特性（1）小世界和无标度性小世界指的是网络中节点之间的距离很短，可以很快地到达任何一个节点。

而无标度性则是指网络中只有少数节点有大量的连接数，其他节点只有少数的连接数。

（2）聚类系数和度分布聚类系数描述了节点之间的联系密度和连接度的关系。

而度分布则是描述网络中节点的连接数分布情况。

（3）同步现象同步现象指的是网络中的节点往往会形成一些类似于震荡的规律运动。

这种同步现象在复杂网络中尤其显著。

三、复杂网络和网络安全的关系1. 数据隐私复杂网络在数据隐私保护方面扮演着重要的角色。

复杂网络可以通过区分节点等级和实现节点数据发散来维护数据的隐私性。

这种方式已经被广泛应用于互联网银行、医疗保健等领域。

2. 信息传输复杂网络在信息传输方面有很多研究成果。

通过构建复杂网络模型，可以研究网络中的信息传输速率和拓扑结构对信息传输的影响。

这些成果对于优化网络传输和提高网络安全具有重要价值。

3. 网络攻击复杂网络和网络安全之间最常见的联系则是网络攻击。

网络攻击具有随机性、复杂性和高度危险性。

攻击者可能利用复杂网络的小世界特征和无标度性，通过部分节点的攻击拦截整个网络。

为了应对这种攻击，网络安全研究者则需要研究网络的鲁棒性和可靠性。

四、复杂网络和网络安全研究的未来1. 深度学习技术随着机器学习和深度学习技术的广泛应用，复杂网络和网络安全研究也带来了更多的机遇和挑战。

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。

基于复杂网络的计算机网络安全防御研究引言计算机网络的普及和发展已经成为现代社会的一个重要特征。

随着计算机网络规模的不断扩大，网络安全问题也日益突出。

恶意攻击、黑客入侵和数据泄露等事件频频发生，给个人和企业造成了严重的损失。

因此，研究计算机网络的安全防御机制变得尤为重要。

在计算机网络安全防御中，传统的方法主要依赖于规则、密码学和特定硬件的使用。

然而，这些方法在面对复杂网络环境和高级威胁时往往显得力不从心。

为了应对这些挑战，研究人员开始借鉴复杂网络理论，提出了基于复杂网络的计算机网络安全防御方法。

本文将对这一领域的研究进行详细介绍。

复杂网络理论复杂网络理论是研究具有复杂结构和特性的网络的一种数学理论。

复杂网络具有大规模、非线性、自组织和小世界等特点。

这些特点使得复杂网络在描述现实世界中的各种网络系统时具有广泛的应用价值。

在计算机网络中，复杂网络理论可以用于分析网络拓扑结构、识别网络中的关键节点和预测网络的行为。

这些分析工具对于计算机网络的安全防御具有重要意义。

通过研究网络的复杂结构，可以揭示网络中存在的潜在攻击路径和漏洞，进而有效地进行安全防御。

基于复杂网络的网络攻击模型为了研究和分析网络攻击行为，研究人员提出了基于复杂网络的网络攻击模型。

这些模型通过将网络攻击看作是复杂网络中的动态传播过程，可以更好地理解和预测网络攻击的传播和扩散规律。

基于复杂网络的网络攻击模型通常使用图论和传染病模型来描述攻击的传播。

攻击者和受害者被看作是网络中的节点，攻击的传播过程类似于病毒在人群中的传播。

通过对网络拓扑结构和节点的属性进行分析，可以揭示攻击的传播路径和可能受影响的节点，从而为安全防御提供参考依据。

基于复杂网络的网络安全防御方法基于复杂网络的网络安全防御方法主要包括以下几个方面：1. 网络拓扑分析通过对网络拓扑结构进行分析，可以发现网络中存在的关键节点和脆弱环节，进而采取相应的安全措施。

例如，社交网络中的“影响力节点”和“关键节点”可以被攻击者利用，研究人员可以通过识别和保护这些节点来提高网络的安全性。

２００７年第４期福建电脑复杂网络安全抗毁性研究齐灿，刘旭明（桂林航天工业高等专科学校广西桂林５４１００４）【摘要】：复杂网络通常面临两种打击：随机性打击和选择性打击。

随机网络和无标度网络对这两种打击的抗毁性有很大差异。

从网络拓扑结构出发，阐述了网络拓扑结构对网络抗毁性的影响，为广大的研究者进行复杂网络抗毁性的研究提供了有价值的参考。

【关键词】：复杂网络；连通性；可靠性；抗毁性；无标度性１．引言１．１复杂网络概述在现实应用中，几乎所有的复杂系统都可以抽象为复杂网络模型，这些网络往往具有大量的节点，节点之间有着复杂的连接关系［１～３］。

随着复杂网络的小世界效应及无标度性的发现，复杂网络研究逐渐成为多个学科共同关注的前沿热点．所谓复杂网络，一般认为要满足以下几个特征：１）网络的大规模性和行为的统计性．网络节点数可以有成百上千万，甚至更多，大规模性的网络行为具有统计特性；２）节点动力学行为的复杂性．各个节点本身可以是非线性系统（可以由离散的和连续微分方程描述），具有分岔和混沌等非线性动力学行为；３）网络连接的稀疏性．一个有Ｎ个节点的具有全局耦合结构的网络的连接数目为Ｏ（Ｎ２），而实际大型网络的连接数目通常为Ｏ（Ｎ）；４）连接结构的复杂性．网络连接结构既非完全规则也非完全随机，但却具有其内在的自组织规律；５）网络的时空演化的复杂性．复杂网络具有空间和时间的演化复杂性，展示出丰富的复杂行为，特别是网络节点之间的不同类型的同步化运动，包括出现周期、非周期（混沌）和阵发行为等运动。

许多复杂网络的容错抗毁性达到了令人惊讶的程度．例如，简单生物体在激烈的药物或者环境影响下生长、发展、再生，这都归因于生物体新陈代谢网络潜在的抗毁性．复杂通信网络也显示了很好的抗毁性：虽然其局部会有故障，但是局部失效很难导致全局网络失去传输信息的能力。

一般认为＂抗毁性＂（ｉｎｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ）是指网络拓扑结构的可靠性，不涉及网络节点和边的可靠性衡量的是破坏一个系统的难度，它假定破坏者具有关于系统结构的全部资料，并采用一种确定性破坏策略［５，６］．实际上这种测度方法仅仅考虑的是＂最坏情况＂下网络拓扑结构的抗毁性．网络的＂生存性（ｓｕｒｖｉｖａｂｉｌｉｔｙ）［７］似乎能衡量其他打击下拓扑结构的抗毁性，但＂生存性＂更多地取决于网络节点和边的可靠性，所以从＂生存性＂指标很难分析拓扑结构的可靠性．那么这种＂最坏情况＂下的抗毁性是否能完全代表拓扑结构的可靠性呢？换言之，在不同的破坏策略下拓扑结构的抗毁性是否相同呢？这个一直被忽视的问题直到近年来复杂网络研究的兴起才逐渐引起了大家的注意。

相互依存网络的抗毁性研究及在电力系统的应用自然界中的个体总是以一定的连接方式构成网络,且随着社会的进步和发展,这种连接会更加紧密,网络规模也将不断增大,逐渐超出传统图论的描述范畴,构成复杂网络,如各类基础设施网络。

复杂网络不仅为广域的个体提供了交互与便利,也带来了潜在的危险与脆弱性,使得失效在网络中快速传播成为可能,犹如一把“达摩克利斯之剑”。

在过去的十多年中,关于复杂网络抗毁性的研究多是针对单个网络展开的。

而相关研究表明,网络(系统)并不是孤立存在的,它与其他网络之间多存在耦合和依存关系,如电力-信息网络,电力-供水网络等。

这种关系既促进了网络间的交流,也带来了级联故障大范围传播的风险。

因此,分析相互依存网络(基础设施)的级联失效过程,寻找增强其抗毁性的方法成为亟待解决的问题之一。

复杂网络的结构决定其特性,因此要研究相互依存网络的动力学特性,需从其重要的网络结构及参数入手。

依存边(耦合边)作为相互依存网络的重要组成部分,决定了其与单个网络不同的特性。

但目前的研究多基于拓扑结构级联失效模型,而并未考虑实际网络中节点的负荷和容量特性。

基于一种度数相关的负荷-容量级联失效模型,提出以网络的总负荷损失作为抗毁性评价指标,并通过理论验证了仿真实验的准确性。

研究了不同耦合方式、耦合强度、拓扑结构以及攻击方式对相互依存网络抗毁性的影响；通过改变负荷和容量可调参数,分析相互依存网络抗毁性的变化；横向对比了不同网络拓扑结构的优劣。

所得结果能为理解相互依存基础设施级联失效过程,为基础设施建设提供一定的参考。

在现实网络中,看似无序的节点往往呈现出一定的等级结构(Hierarchical)。

等级结构可以看做是网络分割的中尺度基本单元,且是多数网络演化过程中无法避免的结构。

但目前的研究往往局限于网络等级结构划分方法的分析与改进,很少将其上升到相互依存网络动力学特性研究的高度。

k-core层次结构是一类常见的网络中尺度描述单元。

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。

复杂环境下工程物流网络级联失效抗毁性研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 工程物流网络特征及重要性 (4)1.3 级联失效的概念及研究现状 (5)1.4 研究目的及创新点 (6)1.5 研究内容及方法 (8)2. 复杂环境与工程物流网络 (10)2.1 复杂环境分类及特点 (11)2.1.1 自然灾害环境 (13)2.1.2 人为灾害环境 (14)2.1.3 其他特殊环境 (14)2.2 工程物流网络结构与特性 (15)2.3 复杂环境对工程物流网络的冲击 (17)3. 级联失效模型构建 (18)3.1 工程物流网络级联失效分析框架 (19)3.2 关键节点识别方法 (20)4. 工程物流网络抗毁性评价方法 (21)4.1 抗毁性评价指标体系构建 (22)4.1.1 网络容错性指标 (23)4.1.2 网络灵活性指标 (25)4.1.3 网络恢复能力指标 (26)4.2 抗毁性评价模型 (27)4.3 案例分析与评价 (28)5. 工程物流网络抗毁性提升措施 (30)5.1 网络结构优化 (30)5.2 资源冗余配置 (31)5.3 信息协同共享机制 (33)5.4 应急响应机制完善 (34)5.5 案例研究 (35)6. 结论与展望 (36)6.1 研究结论 (38)6.2 未来研究方向 (39)1. 内容概述本研究旨在探讨复杂环境下工程物流网络级联失效的抗毁性，并探索提高其抗毁能力的有效策略。

随着工程项目规模和复杂度的不断增加，工程物流网络面临着各种不可预知因素，例如自然灾害、供需波动、政策变化等，这些因素容易引发网络节点的失效，进而导致整个网络崩溃。

本研究成果将为工程项目管理、供应链风险管理以及公共安全应急管理提供理论指导和实践建议，帮助打造更安全、稳定和高效的工程物流网络。

1.1 研究背景及意义在全球化进程不断加速与现代经济体系日益复杂化的背景下，现代工程物流网络正成为多种因素交织的综合系统，涉及材料供应、运输组织、仓储管理以及物流信息系统等多方面。

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。

基于复杂网络的车载自组织网络抗毁性分析作者：冯慧芳 李彩虹来源：《计算机应用》2016年第07期摘要：针对车载自组织网络（VANET）的抗毁性问题，分析了其在随意攻击和蓄意攻击下网络的抗毁性特征。

首先，提出以最大连通度、连通分支平均规模、临界点移除比例及网络效率为评价指标的VANET拓扑抗毁性参数；然后，基于带有车辆换道功能的智能驾驶员模型，应用VanetMobisim仿真软件建立VANET；最后，通过仿真实验分析了网络节点数、通信半径以及攻击模式对VANET抗毁性的影响。

实验结果表明由于车辆节点度分布的不均匀性，VANET对随意攻击具有较强的抗毁性，而在蓄意攻击下显得比较脆弱；基于节点介数的蓄意攻击对网络的破坏更快、更强。

这些规律为优化VANET拓扑控制、网络协议开发和网络管理提供新的指导。

关键词：车载自组织网络；复杂网络；抗毁性；随意攻击；蓄意攻击；仿真中图分类号： TP393.1 文献标志码：A0引言移动Ad Hoc网络（Mobile Ad Hoc NETwork， MANET）是一种自组织无线网络，由于它不需要基础设施支持，因此网络部署快速，扩展方便，使得它被广泛应用于军事、救灾、商业等各领域。

近年来，城市车辆与日俱增，移动网络技术日益突破，车辆自组织网络（Vehicle Ad Hoc NETwork， VANET）[1]作为一种特殊的MANET网络也快速引起高度重视。

在VANET中，在一定的区域内使用无线网络通信技术将车辆与车辆以及车辆与固定基础设施连接在一起，从而一个车辆间多跳通信网络在现有道路上被动态、快速地构建，且具有自组织、分布式控制的特点，因此，VANET在交通方面具有良好的应用前景，如信息预警、行车安全、车辆之间通信及车辆Internet访问等。

VANET既具MANET网络的特点，如拓扑结构动态变化、自组织无中心、低带宽等，又有自己的特点，比如快速移动性、拓扑变化频繁、间歇连通性、网络规模大、充足的能量供应等[2]。