影响信息流行为的节点间关系模型与控制策略的研究

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许多系统都可以看成为网络系统,这些系统由节点和链接节点之间的边组成。其中节点代表系统中的个体,边则表示节点之间的作用关系。节点之间信息的传递可以看成是信息流的传输。而系统中信息流的传输,取决于节点之间的关系,关系越“亲密”,传输信息流的可能性就越大。论文以国家自然科学基金项目“互连网中信息流行为特征的分析”(61373160)为依托,通过“鼓励”和“抑制”信息流两方面来控制网络中信息流的传输。首先针对网络中节点之间的关系问题,抽取不同类型的网络共同特征,建立节点间关系模型。根据该关系模型研究P2P网络中的资源定位,找到最优资源所在的节点,然后传输信息流。然后针对网络中危险信息泛滥的问题,制定具有生态性的安全运转机制,借助节点间关系制定关系型免疫防御策略,抑制危险信息流的传输。论文主要研究工作如下:(1)设计描述网络中节点间关系模型。抽取不同类型的网络中不同节点之间通信的共同要素,得到节点之间关系,即节点间作用力,作为网络中两个节点之间关系“亲密”的程度。根据这个关系量度来判断两个节点之间的产生信息流行为的情况。(2)利用节点间关系模型对P2P网络中资源的进行定位,“鼓励”网络中信息流传输。根据网络中节点间关系模型,得出节点之间的作用力。利用节点作用力定位网络中资源的位置,研究网络中信息流的传输的特征,观察网络中的资源能否得到有效地利用,并利用Repast Simphony软件进行仿真。验证了利用节点的作用力来定位资源,“鼓励”信息流传输的合理性。(3)借鉴免疫系统的安全机制构建具有生态性的网络安全运转机制,并利用节点间关系模型制定关系型免疫策略,“抑制”网络中的危险信息流的传输。借鉴免疫系统抵抗病毒入侵的运转机制,构建具有生态性的网络安全运转机制。利用描述网络中节点间关系的作用力,借助传播模型和人工免疫技术,制定网络抵御危险信息传播的关系免疫策略。使用MATLAB软件进行仿真,验证了所提关系免疫策略的效率高于随机免疫、熟人免疫,以及目标免疫等常见的免疫策略。
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