复杂网络可靠性研究

合集下载

复杂网络可靠性研究

综合保障网络是为了保障战争、抗洪抢险等重大行动所需，以物资贮存点等保障实体为依托，把各种保障资源按一定的要求和原则合理部署，在空间上形成网络化布局的保障体系。在这个体系中，仓库、医院、工厂、供应站等构成保障实体，铁路、公路、水路、管线、航线等构成连接网络的纽带，在网络中运行的有信息、物资、人员、技术实体等。
无标度网络的双重性
生机勃勃：无标度网络在随机打击下，生机勃勃，抗毁能力很强脆弱：在智能打击下，无标度网络显得异常脆弱
6/140
无标度网络的双重性
巴拉巴斯等人把无标度网络置于两种类型的打击之下（随机打击、智能打击）。在前一种打击中，他们随机地攻击了个别的节点，在后一种中，则仅仅拿掉了这些活动中心──网络中四通八达的节点。
研究任务
测度指标
研究拓扑结构的可靠性及网络组织的要求和改进措施
研究通信设备终端到终端的可靠性及整个网络系统设备的可靠性
分析网络路由算法的效率、流量控制、路由管理
研究网络环境和网络异常故障的规律对网络可靠性的影响
分析网络业务能力及服务质量，对网络的性能可靠性进行综合评价
研究网络维护和管理体系及提高维护管理水平的措施
没有得到最终研究结果，度分布存在幂律分布、均匀分布、以及指数分布等多种形式。在这样的网络上，如果发生个别物种的衰落或死亡会对整体生态系统产生什么影响呢？
11/140
复杂网络抗毁性举例之四
野战地域通信网是由25-30个干线节点组成的拓扑结构为栅格状的大型无线通信系统，为陆军作战部队之间的信息传递提供迅速、安全和可靠的通信。
复杂网络可靠性研究
1
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，这些网络往往具有大量的节点，节点之间有着复杂的连接关系。

复杂网络与网络安全研究

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。

基于复杂网络的城市轨道交通网络可靠性研究

《研究ｌｌ｛
ｌ关键词ｉ
ｌ文章编号ｊ
ｌ… ｊ一
前，往往采用专家经验等定性信息的形式来描述系统城市轨道交通网络复杂网络可靠性测度
的可靠性，该城市轨道交通网络的可靠度不太高 ” 如“ 等，这种描述本身就存在模糊性，以用基于概率论的难
｝１
ｌ｛摘
要通常的可靠性理论难以有效分析城市轨道交
起步，研究的基础很薄弱，特别是在我国的各个城市，轨道交通仍然处于集中建设时期，具有一定规模的网络还未形成，实际的样本数据匮乏，本数据少的问题样极为突出。因此，何在小样本条件下确定系统的可如靠性参数是一个迫切需要解决的问题。
络可靠性的衡量指标，原先基于设施设备的可靠性将
１２模糊性．
由于可靠性数据较少，特别是在方案论证和系统
设计的早期阶段，由于分析和评定的失效数据样本小，
ｌ究拓展至基于交通系统管理者和使用者的全局性基于大样本数据的概率模型和统计方法难以适用。目ｊ研
题归为随机网络或规则网络的问题来研究。
１城市轨道交通网络可靠性分析的难度
１１大系统与小样本．
城市交通网络系统是一个错综复杂的大系统。概
率论是可靠性最主要的理论基础，中的大数定律决定其
了在可靠性试验或数据分析时，必须有足够的样本量。对于城市轨道交通系统而言，网络可靠性的研究还刚刚
作者简介：陈菁菁，，士，女博工程师，主要研究城市轨道交通运营安

基于复杂网络理论的广州轨道交通网络可靠性研究

ｔｏｓｓｇｉｃｎｌｌｌｅｃｓｔｅｌｎｓａｅｔｉｉｎｉｎｆａｔｙｉｄｕｎｅｈｏｇｄｉｔｎｃｒｐ，ｗｈｉｈｄｅｒａｅｈａｓｎｅｔｒｃｉｎｏｈｅｒｉｒｎ－ｉｃｃｅｓｓｔｅｐｓｅｇｒａｔａｔｆｔａｌｔａｏ
ｎｔｒｈｒｃｅｓｉｉｓｏｙｔｅｃｒｅｔｒｉｔａｓｔｆＧａｇｈｕ，ａｄｔｅｍａｆｎｔｎｏａｓｅｔ — ｅｗｏｋｃａａｔｒｔｓｈｗｎｂｈｕｒｎａｌｒｎｉｏｕｎｚｏｉｃｎｈｌｃｉｆｔｎｆｒ５．
Ｏｃｏｅ２０ｔｂｒ０ｌ
文章编号：１０￣７４（００５０９－７０９４２１）０－１４０
基于复杂网络理论的广州轨道交通网络可靠性研究
刘志谦，瑞宋
（京交通大学交通运输学院，京１０４）北北００４
ＡｂｓｒｃＵｒｎｒｉｔａｉｎｅｗｏｋｃｎｂｅａｄｅｓａｃｍｐｅｅｗｏｋｃｎｓｓｉｆｓａｉｎｎｉｅ．ｔａｔ：ｂａａｌｒｎｓｔｔｒａｅｒｇｒｄａｏｌｘｎｔｒｏｉｔｏｔｔｏｓａｄｌｎｓｎｇＥｘｌｒｎｏｎｅｔｖｔｆｒｉｔａｉｎｔｒｏｐｏｉｇｃｎｃｉｉｙｏａｌｒｎｓｔｅｗｏｋｂｙｃｍｐｌｘｎｔｒｈｏｙｈａｅｔｉｉｎｆｃｎｅｏｔｅｅ — ｅｅｗｏｋｔｅｒｓｃｒａｎｓｇｉａｃｎｉｓａｅｓｉ

基于复杂网络理论的客运专线网络可靠性分析

１１复杂网络的统计特征．
复杂网络是具有海量节点和复杂连接拓扑结构的网络模型，实世界中很多系统都可以看作复杂网现
无向图的主要统计特征有度分布（ｅｒｅｄｓｉｔｎ、ｄｇｅｉｒｕｉ）聚类系数（ｌｓｒｇｃｅｃｎ）ｔｂｏｃｔｉｏｆｉｔ和平均路径长ｕｅｎｉｅ
中图分类号：２８文献标识码：Ａ文章编号：０５— ３３２１）２— ０５— ５Ｕ３２９０７（０２００８０
０引言
根据我国《中长期铁路网规划》２０调整）至２２我国将完成建设１６万ｋ客运专线，时（０８年，００年．ｍ届
的静态统计特征，包括度分布、类系数和平均路径长度，出客运专线网络是典型的无标度复聚得
杂网络。分别在随机性攻击和选择性攻击两种模式下，网络的全局效率和最大连通子图的相从
对大小两个指标，对客运专线网络的可靠性进行分析，知客运专线网络对随机性攻击的抗破得坏能力较强，而对选择性攻击的抗攻击能力较弱，最后提出了提高客运专线网络可靠性的建议。关键词：客运专线；网络；杂网络；复可靠性
数。
２客运专线网络的复杂网络模型
以客运专线网络为研究对象，取已有客运专线网选
络上的部分车站（５个）为节点，立复杂网络模型。７作建

复杂网络可靠性研究进展

面前：这些网络到底有多可靠？能否做到“ 召之即来、来之能战、战之能胜” ？网络的可靠性水平可否达到
收稿日期：００— ５２２１０ —０基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７１１６９４６）７７１１，００５０作者简介：娟，博士生，赵女，主要从事复杂网络和网络系统可靠性¨ 。
随着复杂网络研究的不断深入与发展，网络抗毁性【可靠性ｌｊ直是研究的热点问题。网卜“和１一络可靠性水平对网络能否正常运转起着至关重要的作用，网络一旦发生故障，能造成灾难性的影响：可２００３年美加电网故障导致大规模停电，０５年台湾地震海底光缆损坏导致整个亚太地区的互联网服务２０几近瘫痪，０８年汶川地震迫使通信、２０交通中断，０９年暴风影音缺陷引起大规模的网瘫事件，００年百２０２１度遭黑客篡改域名引起大规模网络中断问题 ……越来越频繁发生的事故将一系列严峻的问题摆在人们
摘
要
在分析网络可靠性概念和内涵的基础上，从基本可靠性和任务可靠性两个
方面，网络系统的生存性、以抗毁性、可用性、可信性和完成性为主线，系统地总结了网络
可靠性的相关研究进展，对未来发展趋势进行了展望。
关键词复杂网络；可靠性；抗毁性；生存性；完成性；用性；可可信性
２世纪以来，１以信息技术的飞速发展为基础，人类社会加快了网络化进程。交通网络、通信网络、电

基于深度学习的复杂网络分析与优化研究

基于深度学习的复杂网络分析与优化研究复杂网络分析与优化在当今信息时代具有重要的意义和价值，然而，由于网络结构的复杂性和海量数据的存在，传统的分析方法效率低下，难以满足实际应用的需求。

近年来，基于深度学习的方法成为网络分析与优化的研究热点。

本文将针对基于深度学习的复杂网络分析与优化进行综述和深入讨论。

首先，本文将介绍深度学习在复杂网络分析方面的应用。

深度学习可以从底层的网络结构特征中学习到高层次的数据表征，能够发现网络中隐藏的规律和关系。

例如，图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是深度学习在图领域的经典模型，通过卷积操作在图上学习特征表示，在社交网络分析、生物网络分析等领域取得了显著的效果。

此外，深度学习还可以用于复杂网络的异常检测、社区发现、链接预测等任务，提高了网络分析的准确性和效率。

接着，本文将探讨深度学习在复杂网络优化方面的应用。

复杂网络优化是指在网络中寻找最优解或基于某种目标进行优化。

深度学习可以通过学习网络的表示和参数化的方法，进行复杂网络的优化。

例如，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）可以应用于复杂网络的动态路由优化，通过训练智能体在网络中自主学习网络结构和参数，并根据网络状态采取动态决策，优化网络的性能和效率。

此外，深度学习还可以用于复杂网络的拓扑结构设计、资源分配与调度等方面，提高网络的可靠性和灵活性。

在研究方法方面，本文将重点介绍基于深度学习的复杂网络分析与优化的常见算法和模型。

例如，除了前面提到的GCN和DRL，还有基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的网络表示学习方法，基于自编码器（Autoencoder）的异常检测方法，基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）的社区发现方法等。

这些模型和算法通过对网络数据的特征学习和生成，提高了网络分析和优化的性能。

我国煤炭海铁联运物流网络复杂性及安全可靠性研究

ＡｂｔａｔＴｅｐａｅｍｐｏｓｈｈｏｉｓｏｏｌｘｎｔｒｎｅａｅｔｏｏｏｉｓｔｎｌｚｅｔｎｐｒｎｔｒｆｏｌｅ．ａｌｓｒｃ：ｈｐｒｅｌｙｅｔｅｒｆｍｐｅｅｗｏｋａｄｒｌｔｄｍｅｈｄｌｇｅａａｙｅｔｒｓｏｔｅｗｏｋｏａａｒｉｔｅｃｏｈａｃｓｉｔｒｄｌｏｉｔｓａｄｔｅ，ｏｓｄｒｎｈｅｉｆｃａｅ — ａｌｉｔｒｄｒｎｐｒ，ｌｂｒｔｓｏｈｏｌｘｔｄｒｂｓｎｓｆｉｎｅｍｏａｇｓｉｎｈｎｃｎｉｅｉｇｔｅｒａｔｏｏｌａｒｉｎｅｍｏａｔｓｏｅａｏａｅｎｔｅｃｍｐｅｉａｕｔｅｓｏｓｌｅｌｙｓｌａｔｙｎｏｔｌｇｓｉｓｈｏｋｗｉｈｈｐｓｔｍｐｏｅｉｖｌｆｓｐｏａｉｔｎｒｆａｉｔｖｎｓｏｅｒｅｃｅ．ｏｉｔｖｒｔｏｅｉｒｖｔｌｅｕｐｒｂｌｙａｄｐｏｉｌｙｉｅｅｔｆｍｅｇｎｉｓｃｎｅｏｓｅｏｔｉｔｉｎｂＫｅｗｏｄ：ｅ — ａｌｉｔｒｄａｓｏｔｃａｇｓｉｓｎｔｒ；ｏｌｘｔ；ｏｕｔｅｓｙｒｓｓａｒｉｎｅｍｏａｔｎｐｒ；ｏｌｉｔｅｗｏｋｃｍｐｅｉｒｂｓｎｓｌｒｌｏｃｙ
１％左右。０
点，多为煤场、口和货运站等。煤炭产品在开采完毕后要经港

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

国防科大信息系统与管理学院谭跃进
19/140
网络的效能分析
效能分析
可用性 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 靠性维修性
可信性
品质因素安全性可靠性信息时延信息的丢失率话务的呼损率网络的容量
保障性
抗毁性
生存性
有效性
拥塞测度与控制
20/140
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
9/140
复杂网络抗毁性举例之二
反映在互联网中，我们几乎都使用着微软的Windows开
放式操作平台，针对单一安全漏洞的病毒就足以感染大部
分网络连接，几位美国网络安全专家在最近的一份联合报告中极力呼吁，过分依赖微软软件可能导致“大规模、雪
崩式故障”。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
2 指标体系与模型
网络可靠性指标体系
网络抗毁性评估模型
网络抗毁性优化设计模型
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
16/140
网络可靠性研究的层面及任务
研究层面网络拓扑层网络设备层网络路由层网络运行层网络业务层网络管理层研究任务
研究拓扑结构的可靠性及网络组织的要求和改进措施研究通信设备终端到终端的可靠性及整个网络系统设备的可靠性分析网络路由算法的效率、流量控制、路由管理研究网络环境和网络异常故障的规律对网络可靠性的影响分析网络业务能力及服务质量，对网络的性能可靠性进行综合评价研究网络维护和管理体系及提高维护管理水平的措施
5/140
无标度网络的双重性
无标度网络定义
1998年，印第安纳州圣母大学物理学教授巴拉巴斯及其同事在对万维网拓扑结构进行研究时发现，考察的情况比随机网络所描述的要复杂，即钟形曲线的连接平均数或标度不见了，它所产生的是一条不断递减的曲线。巴拉巴斯把具有这种性质的网络称之为无标度网络（scale-free networks）。
测度指标
抗毁性、生存性设备可靠性
可用性完成性、有效性
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
17/140
网络的效能分析
网络系统效能定义：系统在规定的条件下，满足给定的定
量特征和服务要求的能力。它是系统可用性、可信性及固有能力的综合反映。
效能分析的主要思想：无论何时，一旦需要使用某个系统，
复杂网络可靠性研究
——国防科技大学信息系统与管理学院谭跃进
1
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，这些网络往往具有大量的节点，节点之间有着复杂的连接关系。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
2/140
报告内容
1.
复杂网络可靠性概述
2.
3. 4.
指标体系与模型
复杂网络可靠性的有关研究内容网络可靠性研究方法论
示。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
23/140
抗毁性（李德毅院士）
“系统在受到敌方物理破坏或火力攻击环境下，在规定时
间内，完成规定功能的能力”。
换个角度看，这个定义实际是在说：因系统中的部件（如
部分信道或部分设备）受损失效，系统结构发生变化或者
重组后完成规定功能的能力。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
“网络到底有多可靠？”
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
8/140
复杂网络抗毁性举例之一
北美电力网是一个由大型发电厂为集散节点，以主干电力网
相互连接起来的类似无标度网络的高度集群电网。由于他们使用的是同步交流电网，只要一家电厂出事，频率异动就会瞬间波及全网。美加电网的崩溃清楚地解释了“集群现象”，并且极其吻合无标度网络理论对集散节点的定义和因此而形成的对于网络安全特性的估计。虽然所有对电力网络的研究工作还不能确定美加电网就是一种“无标度网络”，但有一点已经明确，那就是电力网是一个复杂的网络系统，对网络中一定数量集散节点的蓄意攻击，就能破坏整个网络的正常运行，而且如果这些集散节点之间的松散联系一旦相互影响、交叉感染，整个网络的安全性就将大大降低。
11/140
复杂网络抗毁性举例之四
野战地域通信网是由25-30个干线节点组成的拓扑结构为栅格状的
大型无线通信系统，为陆军作战部队之间的信息传递提供迅速、安全和可靠的通信。
综合保障网络是为了保障战争、抗洪抢险等重大行动所需，以物
资贮存点等保障实体为依托，把各种保障资源按一定的要求和原则合理部署，在空间上形成网络化布局的保障体系。在这个体系中，仓库、医院、工厂、供应站等构成保障实体，铁路、公路、水路、管线、航线等构成连接网络的纽带，在网络中运行的有信息、物资、人员、技术实体等。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
3/140
报告内容
1.
复杂网络可靠性概述
2.
3. 4.
指标体系与模型
复杂网络可靠性的有关研究内容网络可靠性研究的方法论
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
4/140
1 复杂网络可靠性概述
无标度网络的双重性
复杂网络抗毁性举例
复杂网络可靠性定义
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
31/140
网络的生存性（Survivability）
基于网络连通性的概率测度。
网络在随机破坏作用下的网络可靠性。在军用环境中，随
机性破坏表现为“破坏者只有关于网络结构的部分资料，在采用一种随机的破坏策略” ；在商用环境中，随机性破坏则表现为网络部件（节点和链路）的自然失效。网络的生存性由可靠性的概率测度——连通概率来表示。
NN(m)，显然：
CH min NL m
m
CN min NN m
m
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
29/140
粘聚度和连通度（Wilkov ）
如果考虑网络传输的时延，对于一个网络直径为k的
通信网，为使网络直径k超过阀值km时必须去掉的最少链路数DL(k，km)或最少节点数DN(k，km)。
在随机打击下，随机网络很容易遭受伤害。由于越来越多的节点被摧毁，
所以从一个节点到达另外一个所需的步骤数量稳步增加。与此形成对照，无标度网络在这种打击面前则生机勃勃，抗毁能力很强。
在智能打击下，随机网络的衰败方式与在随机打击下相同。但无标度网
络一旦5％的活动中心被去除，穿越网络所需的步骤数量就增加一倍。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
21/140
可信性
可信性是研究网络效能问题的关键。可信性是指在人为或自然的破坏作用下，网络在规定的条件
下和规定的时间内生存的能力。
由网络的可信性定义中分离出研究有关网络可信性问题的基
本概念有：抗毁性、生存性、有效性、安全性、可靠性（狭义）。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
能的能力，可靠性的概率度量称为可靠度。这个定义包含了五个方面的内容 :对象、条件、时间、功能和能力。
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
14/140
报告内容
1.
复杂网络可靠性概述
2.
3. 4.
指标体系与模型
复杂网络可靠性的有关研究内容网络可靠性研究的方法论
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
15/140
22/140
网络的抗毁性（Invulnerability）
网络在人为破坏作用下的可靠性，它假定“破坏者具有关
于网络结构的全部资料，并采用一种确定的破坏策略”。
对于一个网络，网络的抗毁性是指至少需要破坏几个节点
或几条链路才能中断部分节点之间的通信，即指出破坏一个网络的困难程度。
抗毁性通过两个可靠性的确定测度—粘聚度和连通度来表
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
30/140
抗毁性小结
网络的抗毁性是从图论的概念中提出来的，在通信网的可
靠性分析中得到广泛应用。抗毁性从网络连通性的角度描述网络拓扑结构对通信网可靠性的影响，它是可靠性的一种确定性测度。对于军用通信网来说，网络的抗毁性无疑是一项重要的指标。网络抗毁性的实质是研究网络的拓扑结构的可靠性，是网络可靠性的一种静态指标。抗毁性包括节点连通度、节点粘聚度、网络设备地域分散密集度、敌方对网络的结构掌握程度情况和敌方的攻击力量等，可以利用可信性指标体系，通过层次分析法等综合计算方法进行计算。
在抗毁性分析中我们也仅考虑随机打击。
最新的研究表明不同拓扑结构的网络对这两种损伤的抗毁
性存在很大差异。这使得我们不得不重新回过头来研究复杂网络的可靠性、抗毁性。
什么样的拓扑结构可靠性更好？抗毁性更强？
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
13/140
复杂网络可靠性定义
（复杂）网络可靠性：
是指网络系统在规定条件下和规定时间内完成规定功
10/140
复杂网络抗毁性举例之三
网络抗毁性分析的一个重要实例是食物链网络。
对于食物链网络，由于规模限制，食物链网络的度分布
没有得到最终研究结果，度分布存在幂律分布、均匀分布、以及指数分布等多种形式。
在这样的网络上，如果发生个别物种的衰落或死亡会对
整体生态系统产生什么影响呢？
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
连通性
国防科大信息系统与管理学院谭跃进
可用性
可用性也称完好性，它是效能研究的目的，是衡量网络处
于可工作状态的程度。这种程度往往决定于网络的可靠性、
维修性和保障性。
网络的可用性问题是研究在一定的网络拓扑结构下，根据
网络中各种部件（节点和边）处于不同工作状态的概率，给出网络在开始执行任务时的系统状态和特性。