CN103457947A - 一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，该方法不需要网络连接的全局信息，仅需要局部信息就可以实施对无标度网络的有效攻击。该方法在每个时间步选取网络中任意一个节点的任意一个邻居作为待攻击节点，攻击该节点，即从该网络中移除受攻击的节点，同时移除与该节点有连接的连边，不断重复此步骤即可持续缩小最大连通子图的相对大小S，直至达到所设定的攻击目标Smin。由于无标度网络为典型的异质网络，网络的度分布具有显著的非均匀性，网络中的任意节点邻居的平均度远大于该网络的平均度，因此该方法比随机选点的攻击方法具有更高的攻击效率。
Description
技术领域
本发明属于网络科学技术领域，特别是指一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法。
背景技术
复杂网络的研究具有重要的现实意义，社会中的很多实际系统都可以被抽象成复杂网络进行研究。特别的，网络的鲁棒性研究得到了极大的关注。鲁棒性表征了网络是否健壮和抗干扰。当评价一个网络具有较好的鲁棒性时，该网络抗干扰的能力也就越好，对于外界的干扰也就越不敏感。对于复杂网络的鲁棒性研究，可以通过网络受到攻击下的行为来表现。主要可以表现为一些参数的变化，如网络平均最短路径、网络连通性等。从网络参数的变化，我们可以很清晰的评判网络抵抗攻击的能力，从而可以进行有针对性的网络修复，提出科学的网络预防策略。
随着复杂网络理论研究得到不断的深入，网络鲁棒性的研究也越来越获得广泛的进行。从最开始Albert等人针对随机网络和无标度网络进行随机故障和蓄意攻击两种策略下的网络鲁棒性研究；An Zeng等人在恶意攻击下提出了结合混合贪婪算法的思想，综合考虑节点移除和连边断裂的多重攻击时提高网络鲁棒性的策略；Cun-Lai Pu等人针对网络可控性的鲁棒性分析指出基于度的攻击策略要比随意攻击能更有效的对网络可控性起作用。
对于给定的网络，每一个时间步进行一次网络攻击。每次从该网络中移除受攻击的节点，同时也移除与该节点有连接的连边。网络逐步受到攻击后中断了其中的一些路径，某两个节点之间的距离也就不断增大，直到所有的路径都被中断，两个节点不再连通。
特别的，在无标度网络中，具有严重的异质性，其各节点之间的连接状况（度数）具有严重的不均匀分布性：网络中少数称之为Hub点的节点拥有极其多的连接，而大多数节点只有很少量的连接。正是由于这种特性，随机攻击很难破坏到那些少数起主导作用的Hub节点，攻击效果不明显；而蓄意攻击那些Hub节点则会对网络造成毁灭性的破坏，但种蓄意攻击的前提是需要知道网络的全局信息，才能找到那些度数特别大的节点进行攻击，这在很多情况下是不可能或者是非常困难的。
发明内容
为了克服现有技术攻击效果不好、事先需要知道网络的全局信息的缺点，本发明提出一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，在不知道网络全局信息的基础上就能得到一个相对有效的网络攻击方法。
本发明在每一次进行网络攻击的时候，先随机选取网络中一个节点，再随机选取该节点的一个邻居节点，最后移除该邻居节点及其所有连边。这种攻击方法可以有效攻击实际中的任意无标度网络，在现实中，往往很难甚至不可能知道某个实际网络的全局信息，很难找到网络中节点度数十分大的节点，对网络进行蓄意攻击是很难或者不可能实现的。这种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，只需要知道网络的局部信息，就可以得到一个攻击效果高于随机选点攻击的全新的网络攻击方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术具体步骤是：
这种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，包括以下步骤：
步骤一：针对待攻击的无标度网络，建立该网络的邻接矩阵表示，矩阵中的元素为0或者1,0表示行和列所代表的节点不相连，1表示行和列所代表的节点相连，该网络的节点数为N，最大连通子图的相对大小为S，设定攻击目标为网络最大连通子图的相对大小为Smin。
步骤二：随机选取该网络的一个节点，接着选定该点的任意一个邻居节点为待攻击节点，攻击该节点，即从该网络中移除受攻击的节点，同时移除与该节点有连接的连边。
步骤三：移除节点数占原始网络总节点数的比例为R，S会随着R的升高而变小，即网络受到攻击后，网络的连通性变得越来越差，如果S≤Smin，则停止网络攻击；如果S>Smin，则重复步骤二。由于无标度网络为典型的异质网络，网络的度分布具有显著的非均匀性，网络中的任意节点邻居的平均度远大于该网络的平均度，因此该方法比随机选点的攻击方法具有更高的攻击效率，即会以更低的R，实现相同的网络攻击目标Smin。
进一步，所述步骤一中，S为网络最大连通子图中所包含的节点数和节点总数N的比值。
再进一步，所述步骤三中，无标度网络的度分布为P(k)～k-r，其中k为网络中节点的度，γ为一个正的常数，因此无标度网络的度分布具有显著的非均匀性。
更进一步，所述步骤三中，随机邻居节点的平均度值k2=k1+σ2/k1，其中k1为网络的平均度，σ2为网络中节点度的方差，由于无标度网络的度分布具有非常高的不均匀性，σ2具有很高的数值，因此k2远大于k1，所以该网络攻击方法具有比随机选点的攻击方法更高的效率。
本发明的有益效果为：这种网络攻击方法可以在没有全局信息的情况下，仅仅根据节点相连的局部信息，实施对任意无标度网络的有效攻击，并且具有比随机选点的攻击方法更高的攻击效率。
附图说明
图1为基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法示意图。
具体实施方式
参照附图：
本发明所述的一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，具体步骤如下：
步骤一：针对待攻击的无标度网络，建立该网络的邻接矩阵表示，矩阵中的元素为0或者1,0表示行和列所代表的节点不相连，1表示行和列所代表的节点相连，该网络的节点数为N，最大连通子图的相对大小为S，设定攻击目标为网络最大连通子图的相对大小为Smin。
步骤二：随机选取该网络的一个节点，接着选定该点的任意一个邻居节点为待攻击节点，攻击该节点，即从该网络中移除受攻击的节点，同时移除与该节点有连接的连边。
步骤三：移除节点数占原始网络总节点数的比例为R，S会随着R的升高而变小，即网络受到攻击后，网络的连通性变得越来越差，如果S≤Smin，则停止网络攻击；如果S>Smin，则重复步骤二。
所述步骤一中，S为网络最大连通子图中所包含的节点数和节点总数N的比值。
所述步骤三中，无标度网络的度分布为P(k)～k-r，其中k为网络中节点的度，γ为一个正的常数，因此无标度网络的度分布具有显著的非均匀性。
所述步骤三中，随机邻居节点的平均度值k2=k1+σ2/k1，其中k1为网络的平均度，σ2为网络中节点度的方差，由于无标度网络的度分布具有非常高的不均匀性，σ2具有很高的数值，因此k2远大于k1，所以该网络攻击方法具有比随机选点的攻击方法更高的效率。
Claims (4)
1.一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：针对待攻击的无标度网络，建立该网络的邻接矩阵表示，矩阵中的元素为0或者1,0表示行和列所代表的节点不相连，1表示行和列所代表的节点相连，该网络的节点数为N，最大连通子图的相对大小为S，设定攻击目标为网络最大连通子图的相对大小为Smin；
步骤二：随机选取该网络的一个节点，接着选定该点的任意一个邻居节点为待攻击节点，攻击该节点，即从该网络中移除受攻击的节点，同时移除与该节点有连接的连边；
步骤三：移除节点数占原始网络总节点数的比例为R，S会随着R的升高而变小，即网络受到攻击后，网络的连通性变得越来越差，如果S≤Smin，则停止网络攻击；如果S>Smin，则重复步骤二。由于无标度网络为典型的异质网络，网络的度分布具有显著的非均匀性，网络中的任意节点邻居的平均度远大于该网络的平均度，因此该方法比随机选点的攻击方法具有更高的攻击效率，即会以更低的R，实现相同的网络攻击目标Smin。
2.如权利要求1所述的一种基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，其特征在于：所述步骤一中，S为网络最大连通子图中所包含的节点数和节点总数N的比值。
3.根据权利要求2所述的基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，其特征在于：所述步骤三中，无标度网络的度分布为P(k)～k-r，其中k为网络中节点的度，γ为一个正的常数，因此无标度网络的度分布具有显著的非均匀性。
4.根据权利要求3所述的基于随机邻居节点的无标度网络攻击方法，其特征在于：所述步骤三中，随机邻居节点的平均度值k2=k1+σ2/k1，其中k1为网络的平均度，σ2为网络中节点度的方差，由于无标度网络的度分布具有非常高的不均匀性，σ2具有很高的数值，因此k2远大于k1，所以该网络攻击方法具有比随机选点的攻击方法更高的效率。
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