发明名称 一种复杂网络安全服务的方法
摘要 本发明公开了一种复杂网络的安全服务方法。本发明建立元胞自动机模型,借鉴交通流中解决交通拥堵、控制交通流量的方法,抽象建立出的复杂网络中防止恶意信息流传播的模型,并在演化进程中记录了元胞的状态改变的时刻和路由,从而建立了最优路径的量化标准即源节点和目标节点之间的传播路径和时间。本发明由于融入了交通流疏导优化的思想,能够在大量恶意信息流传播的时候,达到最优选路,从而加快信息传播过程,以便在复杂网络中找到任意两个网络节点之间用时最小的直达线路从而提高复杂网络对于恶意信息流的防疫程度,完善其拓扑结构。
申请公布号 CN103139212A 申请公布日期 2013.06.05
申请号 CN201310049575.8 申请日期 2013.02.07
申请人 无锡南理工科技发展有限公司 发明人 李千目;刘婷;侯君;戚湧;杨文
分类号 H04L29/06(2006.01)I;H04L12/801(2013.01)I 主分类号 H04L29/06(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.一种复杂网络安全服务的方法,其特征在于采用以下步骤:步骤一、建立元胞自动机模型:定义<img file="2013100495758100001DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="138" he="25" />为节点集,<img file="592066DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="173" he="26" />为D的最小连通路线集,<img file="2013100495758100001DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="190" he="26" />为最佳直达路线集;建立元胞自动机<img file="901824DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="105" he="22" />,其中<img file="DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="113" he="25" />为规则划分的网格空间;状态集合<img file="503707DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="397" he="28" />,其中:当k=0时,表示该节点处于初始状态,即该节点是还未找到最佳路线,当k=1时,表示该节点处于成熟状态,即该节点是已经找到最佳传输路线的节点;p表示在目前状态下的传播时间,当k=1时,p是在最佳传输线路上总的用时;<img file="DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="16" he="20" />表示该节点在目前状态的传输线路上的上一个经过的节点下标,当k=1时,<img file="557113DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="16" he="20" />是最佳传输线路上该节点的上一个经过的节点的下标,记元胞<img file="928052DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="16" he="25" />的状态为(1,pi,<img file="DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="17" he="25" />);定义中心元胞<img file="408712DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="17" he="25" />的邻居集合<img file="DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="224" he="26" />,<img file="232311DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="48" he="25" />为<img file="89409DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="16" he="25" />的入度加1;f为元胞自动机的局部演化规则;定义演化时间为t,取初始时刻<img file="DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="192" he="25" />,时间间距为1;初始时刻,元胞<img file="326573DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="16" he="25" />的状态为(1,0,1),元胞<img file="978134DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="16" he="25" />的初始状态为(0,t,1),i=2,3,…,n,自动机从时刻<img file="DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="177" he="25" />开始进行演化;在为演化时间t时,演化规则f为:对状态为(0,t,1)的元胞<img file="23450DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="18" he="26" />,若<img file="949818DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="16" he="25" />,<img file="498611DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="16" he="25" />∈N(<img file="586653DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="18" he="26" />)满足<img file="DEST_PATH_IMAGE017.GIF" wi="44" he="25" />和<img file="384844DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="120" he="26" />,则元胞<img file="318165DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="18" he="26" />的状态由(0,t,1)变化为(1,t,i);对应状态为(1,pi,<img file="DEST_PATH_IMAGE019.GIF" wi="17" he="25" />)的元胞<img file="987044DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="17" he="25" />状态保持不变;步骤二、建立基于元胞自动机模型的复杂网络交通流优化模型将所有节点分为B和C两个集合,其中:B为已获得最佳传播线路的节点集合,C为没有获得最佳传播线路的节点集合,从某个可行赋值开始由起始节点向外搜索,逐步将已经获得最佳传播线路的节点从集合C放入集合B中。
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