时序网络上的随机游走免疫策略研究
本文选题:阵发性 + 免疫策略 ; 参考:《电子科技大学学报》2017年01期
【摘要】:针对传统免疫模型在时序网络中所面临的难以收集、分析网络拓扑信息的困境,提出了基于随机游走机制的免疫策略,一定数量的免疫粒子被随机地分配到网络节点上,当该节点有边激活时,免疫粒子就可以沿着激活边游走到另一节点,获得免疫粒子的节点获得免疫能力,失去免疫粒子的节点转换成非免疫的易感态。根据随机游走者之间在转移时是否相互影响,分别建立了非独立随机游走免疫模型和P_独立随机游走免疫模型。在这两种免疫模型中,免疫粒子传播所需的网络开销受到事先给定的免疫粒子密度的限制。实验表明,这两种随机游走免疫模型可以获得比熟人免疫模型更好的免疫效果,而与目标免疫模型的比较结果取决于网络拓扑结构的异质性程度。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of traditional immune model in collecting network topology information, an immune strategy based on random walk mechanism is proposed. A certain number of immune particles are randomly distributed to network nodes. When the node has edge activation, the immune particle can walk along the activation side to another node. The node of the immune particle can obtain the immune ability, and the node that loses the immune particle can be converted into a non-immune susceptible state. According to whether random walkers interact with each other during transfer, an independent random walk immune model and a P _ independent random walk immune model are established respectively. In these two immune models, the network overhead required for immune particle propagation is limited by a given immune particle density. The experimental results show that the two random walk immune models can obtain better immune effect than the acquaintance immune model, and the comparison with the target immune model depends on the degree of heterogeneity of the network topology.
【作者单位】: 新疆财经大学计算机科学与工程学院;电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(61440047);国家自然科学基金青年项目(61502087)
【分类号】:TP393.08
【相似文献】
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,本文编号:1827809
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