发明名称 一种复杂网络中的恶意信息流传播方法
摘要 本发明属于复杂网络中的恶意信息传播技术,公开了一种基于舆情传播模型的复杂网络恶意信息流传播方法。该方法首先建立一种二维元胞自动机模拟复杂网络中的节点,再通过社会学中的舆情扩散模型Hacken模型的舆情扩散方法应用到复杂网络中,对复杂网络中所有节点进行遍历,直到满足设定的条件跳出循环。本发明能够很好地在时间和空间上模拟恶意信息在互联网中的传播过程,从而掌握恶意信息流传传播规律,有效降低恶意信息流传播造成危害。
申请公布号 CN103049789A 申请公布日期 2013.04.17
申请号 CN201210546757.1 申请日期 2012.12.17
申请人 南京理工大学连云港研究院 发明人 李千目;刘婷;侯君;周建群;戚湧
分类号 G06N3/02(2006.01)I;H04L29/06(2006.01)I 主分类号 G06N3/02(2006.01)I
代理机构 江苏圣典律师事务所 32237 代理人 程化铭
主权项 一种复杂网络中的恶意信息流传播方法,其特征在于所采用的步骤如下:第一步:建立二维元胞自动机,每一个元胞都是复杂网络中的一个节点,一个元胞自动机系统为A={C,Q,V,f},网格空间C为二维模型中的四边形元胞空间;离散的有限状态Q;元胞的邻居集合 V表示中心元胞的四个邻居;基于舆情传播的Hacken模型确定元胞自动机的局部演化规则f;第二步:基于舆情传播的Hacken模型确定局部演化规则f,建立复杂网络中恶意信息流的传播模型;离散的有限状态Q={H,I},H表示节点健康状态, I表示节点感染状态;定义t时刻状态为H 的格子,在 t +1时刻变为状态为I 的格子的概率为p(H→I);保持原来状态的概率为 1‑p(H→H);t 时刻状态为I的格子变为状态为H的概率 p(I→H);保持原来状态的概率为 1‑p(I→I);由此可以得出:p (H→I)=v exp{‑(kq+h)}/exp(k/2)p (I→H)=v exp{+(kq+h)}/exp(k/2)k表示网络中节点本身的防疫程度;h表示网络中节点自身的安全评估等级,即健康程度;v表示的是一个节点状态变化的时间尺度;q 的取值为:q=(n+­­‑n‑)/2n5  ,  n5=n++n‑第三步:定义四邻域局部状态概率:A+ 为当前元胞四邻域中H个数为m的概率:A+ = m/5 A‑ 为当前元胞四邻域中I个数为j的概率:A‑ = j/5初始健康密度 p+(t)为复杂网络中时刻t时健康节点和总节点的数目比;磁化率M(t)为复杂网络安全状态的总体倾向,M(t)=2p+(t)‑1第四步:最后利用计算机仿真对复杂网络中所有节点分别进行一次次遍历,直到满足设定的条件跳出循环。
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