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Subject: 计算机系统结构::计算机系统设计 ; 计算机软件::软件工程 ; 计算机工程::计算机工程其他学科
Title:
网络博弈与网络防御策略研究
Author: 张晓辉
Issued Date: 2016-11
Supervisor: 李昂生
Major: 计算机软件与理论
Degree Grantor: 中国科学院研究生院
Place of Degree Grantor: 北京
Degree Level: 博士
Keyword: 复杂网络 ; 网络结构信息 ; 阻力最大化 ; 网络安全
Alternative Title: Network Game and Network Defending Strategies
Abstract: 现代社会,在人们的日常生活中广泛存在着各种复杂网络,例如互联网、万维网、电力与交通网络、生物和神经网络、认知和语义网络、经济与金融网络和社交网络等。网络一方面给人类社会的生产和生活带来极大的便利,但也带来了一定的负面影响,比如计算机病毒借助互联网轻易地跨越国界传播,电力网络中一小部分节点的故障就可能引起整个网络的相继故障,而经济网络中局部的金融动荡可以引发全球的金融危机。因此,网络安全问题是非常重要的,有着重大的应用背景和科学意义,现在,网络安全问题已经成为网络科学研究的重要方向之一。近些年,网络科学家在网络安全性方面做了大量工作,也取得丰硕的成果,但仍有很多问题需要研究和解决。本文针对复杂网络上的级联失效和病毒传播,探讨了网络结构对于网络鲁棒性的影响,并提出了阻止网络上级联失效和病毒传播的原理和方法,具体内容如下:
1. 首先,我们提出了一种新的同配或异配网络的生成模型A(a; e),模型通过一定的加边规则就可生成同配或者异配程度不同的网络。我们分析了模型参数偏好指数a,拉伸系数e和边数M对网络结果的影响。结果发现,在稀疏网络范围内,M 的变化不会对同配系数g产生影响,而a的正负则是决定网络同配或异配性的关键因素,e影响着网络从同配向异配转化的速度。通过分析我们还发现模型生成的异配网络的度分布不服从幂率分布。然后我们研究了模型生成的同配和异配网络的鲁棒性。通过考察两种网络在随机故障和蓄意攻击下最大连通片的相对大小和直径的表现情况,发现在随机故障下,同配异配网络都表现出较好的鲁棒性,而且异配网络的鲁棒性略优于同配网络。在蓄意攻击下,异配网络表现出高度的脆弱性,而且同配网络的鲁棒性要远远优于异配网络。同时,同配网络在蓄意攻击下的鲁棒性要比随机故障下差,但仍能保持较好的状态。
2. 其次,针对网络上少部分节点失效可能造成的整个网络节点的级联失效,我们从博弈的角度提出了一个新的模型来阻止网络的级联失效。博弈的参与者Alice和Bob分别选择一定数量的初始节点,然后双方按照一定的策略进行博弈,争取尽可能多的节点到己方阵营。博弈结束后,如果Alice和Bob各自阵营的节点数相差很小,则称网络上有均衡博弈。经试验,我们发现ER模型网络上存在均衡博弈,且Bob有策略可以阻止Alice对网络攻击造成的网络级联失效,因为随机是ER模型网络的本质机理;PA模型网络上不存在均衡博弈,但同源性模型网络上存在均衡博弈,因为同源性和偏好依附是同源性模型的本质机理。PA模型网络和同源性模型网络的度都服从幂率分布,Bob并没有策略来阻止Alice在网络上造成的级联失效。我们还发现了部分实际网络上存在均衡博弈,但很多实际网络上不存在均衡博弈,即在大多数实际网络上,Bob并没有策略来阻止Alice攻击网络造成的级联失效。
3. 最后,为了控制网络上病毒传播,我们提出网络阻力的概念,建立网络防护原理,揭示了网络阻力最大化等价于二维结构熵最小化,而且阻力最大化原理是阻止超级病毒在网络中传播的网络安全原理。我们提出算法E来最大化网络阻力和算法C来定义网络的控制器,并在网络上验证算法的效果,结果表明在超级病毒感染下,BA模型生成的网络是不能被少量控制器所保护,而对于同源性系数a稍大的的安全模型网络,少量的控制器就能保证网络不会因感染超级病毒而导致全局崩溃。所以,某些网络只需要少量控制器就能被防护。基于此,我们提出网络的防护原理包括了两个基本假设,一是阻力最大化原理,二是模块划分的外度值的异质性。我们还发现在某些实际网络中,一小部分控制器就能保护网络免于超级病毒造成的网络整体失效。
复杂网络的安全性问题是当代计算机科学的前沿问题之一,本文从网络生成模型、博弈论以及网络阻力等方面探索了网络安全的控制原理,揭示了在不同的网络结构下,网络攻击者与防御者之间的竞争关系,为阻止网络上病毒传播和节点级联失效提供了新的理论模型和算法思路。
Language: 中文
Content Type: 学位论文
URI: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/17441
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张晓辉. 网络博弈与网络防御策略研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2016-11-01.
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