复杂网络可控性-鲁富荣

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探索，Linux内核飞行十二年

探索，Linux内核飞行十二年
范小炬
【期刊名称】《开放系统世界》
【年(卷),期】2004(000)002
【摘要】Linux诞生的十二年，是其不断寻求发展的十二年，是经历各种磨练的十二年，也是逐渐成熟、逐渐清晰的十二年。

【总页数】2页(P19-20)
【作者】范小炬
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP316.81
【相关文献】
1.探索Linux内核级安全增强系统 [J], 赵壳
2.“Linux内核定制”实验教学改革与探索 [J], 尹航;吴建胜;张玉军
3.探索Linux内核级安全增强系统的精彩之旅 [J], 赵亮
4.探索Linux内核级安全增强系统的精彩之旅 [J], 赵亮
5.探索Linux内核级安全增强系统的精彩之旅 [J], 赵亮
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信息系统安全体系构建研究

信息系统安全体系构建研究
鲁红周
【期刊名称】《魅力中国》
【年(卷),期】2013(000)004
【摘要】随着信息系统规模的不断扩大和信息安全技术的不断发展，加强计算机信息系统安全体系的设计、开发、管理，规范计算机信息系统的安全体系建设，构筑我国计算机信息系统安全防范体系，对计算机信息系统安全体系进行系统化的认识和规范化的建设是非常必要的。

【总页数】1页(P61-61)
【作者】鲁红周
【作者单位】中原油田井下作业处河南濮阳 457001
【正文语种】中文
【相关文献】
1.金融信息系统安全保障体系构建研究 [J], 陈玲
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新工科专业产教融合人才培养模式探索——以区块链专业为例

新工科专业产教融合人才培养模式探索——以区块链专业为
例
王陆平;奚雪峰;戴欢;李泽;陆悠
【期刊名称】《教育进展》
【年(卷),期】2024(14)4
【摘要】区块链技术是一项发展数字经济的关键技术,然而,目前我国区块链专业人才极度缺乏,已严重阻碍了我国区块链产业的发展速度。

区块链工程作为新工科专业之一,面向产业人才需求,加强产教深度融合,培养创新能力强、综合实践能力强的高素质复合型的“新工科”人才的意义重大。

本文以苏州科技大学的区块链工程专业为例,从人才培养模式和协同育人路径、产教融合的课程体系等多方面进行分析,探索区块链技术人才培养和能力建设新思路,探索一种更全面、更深入的新工科专业产教融合教学新模式。

【总页数】8页(P458-465)
【作者】王陆平;奚雪峰;戴欢;李泽;陆悠
【作者单位】苏州科技大学电子与信息工程学院苏州
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
1."产教融合、工学一体、校内顶岗"的动漫制作技术专业现代学徒制人才培养模式探索与实践——以黑龙江职业学院动漫制作技术专业产教融合项目为例
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动态融合复杂网络节点重要度评估方法

动态融合复杂网络节点重要度评估方法付凯;夏靖波;赵小欢【摘要】为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.%To seek key nodes and improve network robustness, the dynamic convergence complex network model and its node importance evaluation method are proposed for wired and wireless integrating layered networks. Considering characteristic of dynamic convergence complex networks, parameters including edge connection probability, path connection probability, network connection probability, convergence node proportion, convergence node distribution and convergence path proportion are designed. Based on node importance evaluation indexes in single-layer complex networks, the node degree centrality, node betweenness centrality and node convergence centrality indynamic convergence complex networks are presented. Node convergence centrality of convergence nodes indicates their contribution to network convergence, and that of non-convergence nodes indicates their auxiliary effect to network convergence, especially they are used as relay nodes among convergence nodes. At last, node importance evaluation is implemented considering network topology structure and its dynamic convergence characteristic. Typical example results of improved dynamic convergence kite networks show that the proposed method can comprehensively depict the node importance in dynamic convergence complex networks. Simulation network composed of fiber communication network and satellite communication network is designed by NS2, further indicating the effectiveness of the proposed method.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2017(049)010【总页数】8页(P112-119)【关键词】复杂网络;动态融合;节点重要度;度中心性;介数中心性;融合中心性【作者】付凯;夏靖波;赵小欢【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安710077;95246部队,南宁530003;厦门大学嘉庚学院,福建漳州363105;95340部队,广西百色533616【正文语种】中文【中图分类】TP393复杂网络小世界效应[1]和无标度特性[2]的发现，掀起了国内外研究复杂网络的热潮.随着网络科学[3-4]的蓬勃发展，节点重要度评估进一步受到研究人员的关注，寻找复杂网络中的关键节点成为网络科学的重要研究内容.目前，节点重要度评估方法主要包括基于网络结构的方法和基于传播动力学的方法[5].度中心性、介数中心性[6]、特征向量中心性[7]等是典型的基于网络结构的评估指标，其依据是网络局部或全局属性信息.基于传播动力学的方法通过计算网络中节点的影响范围来衡量其重要度，如社会网络中关键节点的挖掘[8-9].上述评估指标主要针对单层复杂网络，随着研究的深入和应用的拓展，多种层级复杂网络模型[10]被相继提出.相互依存网络[11]描述了具有相互影响和依赖关系的网络模型，对于预防和控制复杂系统中的相继故障具有重要意义，如电力-计算机网等.陈宏斌等[12]提出了二元随机网的概念，它是一种特殊的二元网，不考虑同类节点之间的相互作用，如图书借阅网络等.邵峰晶等[13]提出多子网复合网络模型，通过网络加载和拆分等网络运算进行网络的复合与分解，实现复杂网络中同一子网元素间、不同子网元素间以及不同子网之间的相互关系等形式描述.超网络[14]是一种“高于而又超于现存网络”的网络，用以描述规模巨大、连接复杂、具有嵌套网络的大型复杂网络，如供应链网络等.以上层级复杂网络侧重不同子网之间的相互关系，而对于网络模型中的节点重要性未做深入研究.沈迪等[15]提出一种交织型层级复杂网，描述由两个具有部分相同节点、连接边属性近似的子网构成的层级复杂网络，并且定义了相关测度用于衡量子网之间的密切程度及节点中心性，但只适用于静态网络.而节点重要度评估问题已逐渐向动态变化的时变网络延伸，在拓扑结构变化的网络中发现关键节点更具有挑战性[16]. Basaras等[17]在介数和K-SHELL基础上提出了动态复杂网络中的关键节点发现算法，基于局部信息从而降低计算开销，更加适合动态网络中应用. Masaki[18]以动态变化的社会网络为背景，提出了加权动态复杂网络中的节点重要度评估方法.随着对网络应用的需求不断增强，多网系融合、有/无线并用成为未来网络的发展趋势.例如，手机、平板电脑等移动网络终端通过无线路由器实现对互联网的接入，就构成了有线的宽带互联网与无线的手机通信网之间的融合互联，而且网络带宽、信号强度等使得有线和无线信道的通信质量存在差异.为了在这种融合网络中发现关键节点、优化网络结构等，需要构建新的网络模型研究节点重要度评估问题.本文在文献[15]的基础上提出动态融合复杂网络(dynamic convergence complex networks，DCCN)模型，定义了与动态性和融合性相关的网络参数，结合网络动态融合特性改进了节点度中心性和介数中心性指标，并提出了节点融合中心性以反映各类节点对促进网络融合的贡献程度，在此基础上进行动态融合复杂网络节点重要度评估，最后通过仿真分析验证了方法的有效性.与现有模型相比，本文模型结合当前有/无线网络融合发展的需求，在融合网络的基础上又考虑了网络动态特性，并结合网络动态融合特性设计或改进节点中心性指标，能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.1.1 理论基础设图Ga=Va,Ea是一个无环无向无权的单层复杂网络，Va={v1,v2,…,vn}表示网络a的节点集合，节点数量为Va=n，Ea={e1,e2,…,em}=Va×Va为网络a的边集合，边的数量为Ea=m.A=Aijn×n为网络a的邻接矩阵，取值为0或1，表示节点之间是否存在连接边.在图Ga中任意两个节点之间最长的路径称为图Ga的直径，记为Dnd.在单层复杂网络中，节点vi的度中心性定义为式中:gi为节点vi的度，n为网络的节点数.节点vi的介数中心性定义为式中:Nsp(s,t)为节点vs和vt之间的最短路径数量，Nsp(s,i,t)为节点vs和vt之间经过节点vi的最短路径数量.1.2 模型概述定义1 动态融合复杂网络.由两种以上单层复杂网络融合而成，且其中至少有一种为动态网络的层级网络称为动态融合复杂网络.动态融合复杂网络中的“动态”是指网络中的边以一定概率进行连通(主要指无线传输手段等间歇连接)，而节点数量保持不变.网络动态性对介数等与路径相关的参数影响较大，而对度等基于网络局部属性的参数影响较小.动态融合复杂网络中的“融合”是指多个网络之间存在部分节点复用，节点之间可能存在两种以上属性的边.为方便研究，本文仅考虑由两种单层复杂网络组成的动态融合复杂网络，且其中一种为动态网络.动态融合复杂网络c(以下简称“融合网络”)由单层复杂网络a和b融合构成，Vc={v1,v2,…,vN}=Va∪Vb为融合网络的节点集，节点数量为表示融合网络的融合节点集，融合节点数量为M.Ec=Ea∪Eb为融合网络的边集，边的数量为Ec，由于边不存在复用，所以融合网络的边集即为各单层复杂网络的边集之和.C=A∪B=CijN×N为网络c的邻接矩阵，取值为0或1，表示融合网络的节点之间是否存在连接边，规定节点之间无连接边时取值为0，节点之间有1条或2条边时取值均为1.1.3 参数定义动态融合复杂网络最重要的特性是动态和融合，因此本文主要从动态和融合两方面设计网络参数.其中，网络连通参数主要包括边连通概率、路径连通概率和网络连通概率，用以描述网络的连通状况；网络融合参数主要包括融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例，用以描述网络的融合程度.1.3.1 边连通概率在动态网络中，如果节点vi和vj之间存在连接边，则Pij表示该边的连通概率，并假定非动态网络中边的连通概率为1.令P=PijN×N为融合网络c的连通性矩阵，规定节点之间无连接边时取值为0，节点之间有1条边时为该边的连通概率，节点之间有2条边时取2条边的连通概率的最大值.1.3.2 路径连通概率设路径vi-vm-vn-…-vz-vj，则Qij(k)=Pim×Pmn×…×Pzj表示该路径的连通概率，为该路径上所有边的连通概率之积.值得注意的是，Qij(k)=Pim×Pmn×…×Pzj表示特定的一条路径(vi-vm-vn-…-vz-vj，其路径编号为k)的连通概率，而不是指节点vi和vj之间的路径连通概率，因为节点vi和vj可能存在多条路径(路径编号k取不同的值)，而每一条路径都对应一个路径连通概率.1.3.3 网络连通概率网络连通概率定义为反映整个网络的平均连通状况.1.3.4 融合节点比例融合节点比例定义为表示网络节点集中融合节点所占的比例，从融合节点数量的角度反映网络融合程度，融合节点越多则越能促进网络的融合.1.3.5 融合节点分布融合节点比例在一定程度上反映了网络的融合程度，但还存在片面性.如果融合节点比较密集地分布在局部区域，那么与融合节点分散分布的情形相比，其对促进整个网络融合的作用会减弱.因此，定义融合节点分布为表示网络中融合节点的紧密程度，从融合节点位置的角度反映网络融合程度，融合节点在网络中的位置越分散则越能促进网络的融合.其中，Davg为融合节点之间的平均距离，Dnd为融合网络的直径.1.3.6 融合路径比例融合路径比例定义为表示最短路径中融合路径所占的比例，从消息传播的角度反映网络融合程度，融合路径越多则越能促进网络的融合.其中，Nsp为网络中所有节点对之间的最短路径的数量，Ncp为这些最短路径中融合路径的数量.融合路径是指包含两种边的路径，仅包含融合节点但只有一种边的路径不是融合路径.如图1所示，对于路径1-2-3-4，图1(a)、(b)为融合路径，而图1(c)不是融合路径.动态融合复杂网络的节点重要度评估主要是在网络拓扑结构的基础上，考虑动态及融合特性的影响.度中心性和介数中心性是节点重要度评估中最常用的指标，分别基于网络局部属性和全局属性反映单层复杂网络中节点的重要性.但对于动态融合复杂网络，其拓扑结构由于网络融合而具有新的变化，因此本文结合其特性进行重新定义.此外，提出节点融合中心性指标，从节点促进网络融合的角度反映其重要性.定义2 融合网络节点度中心性.融合网络中节点vi的度中心性定义为式中，Na为节点vi的邻居节点中属于单层复杂网络a的节点数量，Nb同理.从理论分析的角度，对于非融合节点，有Na=0或Nb=0，因此Di=di，即非融合节点的度中心性与经典度中心性的计算结果相同；对于融合节点，有Na≠0且Nb≠0，则0<<1，Di>di，即通过式(2)使其度中心性等到加强.并且考虑其邻居节点的性质，与节点vi相邻的不同单层网络节点的数量越均匀(即Na-Nb的值越小)，vi对网络融合的贡献越大，因此其度中心性越得到加强(即Di的值越大).定义3 融合网络节点介数中心性.融合网络中节点vi的介数中心性定义为式中，j=Ncsp(s,i,t)为节点vs和vt之间经过节点vi的融合最短路径数量，即经过节点vi的最短路径中融合路径的数量.其中，Ncsp(s,i,t)的值越大，则对跨网信息传播越重要；Qst(k)为对应编号k的融合最短路径的连通概率(当j=0时，Qst(k)=0)，反映融合最短路径的可靠性，这对于动态融合复杂网络中介数的计算是比较重要的.对比式(3)和式(1)，由于0≤Qst(k)≤1，则从而Bi≤bi，即通过式(3)反映了网络动态特性对节点介数中心性的减弱作用.因此，融合网络节点介数中心性既突出了融合性的影响，又考虑了动态性的影响.定义4 融合网络节点融合中心性.融合网络中节点vi的融合中心性定义为对于融合节点，其融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度.一旦网络拓扑参数确定，所有融合节点的融合中心性是一个与其位置特性无关的固定值，从宏观上反映网络中所有融合节点对网络融合的贡献程度.融合节点比例越低，融合路径比例越低，融合节点分布越密集，则网络的融合程度越低.而在网络融合程度低的情形下，融合节点发挥的作用就越大，从而融合节点对网络融合的贡献程度就越高.另外，加入参数Rncp考虑网络动态性对融合路径的影响，使指标的计算更加客观. 对于非融合节点，其融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度，主要体现在作为融合节点之间的中继节点.其中，Nacn为节点vi的邻居融合节点数量，ci为节点vi的融合聚类系数，反映其邻居融合节点之间的连通程度，定义为式中，fi为节点vi与其任意两个邻居融合节点之间所形成的三角形的个数.若gi=1或Nacn=0，则令ci=+.由于非融合节点的融合中心性主要体现在连通那些原本相互之间连通程度较弱的融合节点上，因此节点vi的邻居融合节点的比例越高，且它们之间的连通程度越弱，则非融合节点对网络融合的辅助作用程度越高.如图2所示，图2(a)、(b)、(c)中节点1的融合中心性分别为0.40、0.60、0.36.图2(b)比图2(a)的值高是因为融合节点比例增加，图2(c)比图2(b)的值低是因为融合聚类系数提高，节点1在连通融合节点3、4、5的作用上减弱了，其融合中心性也要降低.定义5 融合网络节点重要度.根据定义2～定义4，综合考虑局部位置信息、全局位置信息、网络融合特性3个方面，定义融合网络的节点重要度为式中，α、β、γ∈(0,1)，且α+β+γ=1，通过3个参数的设置可以调节各中心性在最终节点重要度评估中的权重.一般来说，网络拓扑结构对节点重要度的影响是主要的，因此参数α和β应设置较大一些.融合中心性是在动态融合网络模型中对节点重要度评估的一个改进和补充，因此参数γ应设置小一些.3.1 典型算例为验证本文节点重要度评估方法的有效性，以文献[15]中的交织风筝网络为基础网络，并加入连边的动态特性以构成动态融合复杂网络(如图3所示).其中，单层网络a包含10个节点、18条边；单层网络b为动态网络，包含8个节点、13条边，边上的数值代表边的连通概率；融合网络c为网络a和b融合构成的网络，包含13个节点、31条边，其中5个融合节点分别由网络a和b中具有相同编号的节点融合形成.实验中设置参数α=0.4，β=0.4，γ=0.2，通过MATLAB 2010a进行仿真实验，分别计算单层网络a和b中各节点的度中心性和介数中心性，以及网络融合后各节点在融合网络中的中心性指标，仿真结果见表1～3.由表1可以看出，融合节点1、3、6、7、8的度中心性较高，一是网络融合后这些节点的度有所增加，二是式(2)使融合节点的度中心性得到加强，而非融合节点由于融合网络节点总数的增加而使其度中心性降低，说明本文计算节点度中心性考虑了网络融合的影响，这与文献[15]是类似的.节点3在融合网络中具有最高的度值并且得到加强，因而其度中心性排名最高.由表2可以看出，本文计算的所有节点的介数中心性都不高，虽然网络融合产生了更多的节点对和最短路径，但式(3)考虑融合路径和网络动态性后使计算结果较小.与文献[15]相比，虽然本文计算节点介数中心性的条件比较严格，但能够在动态融合的网络环境下真实反映信息传播对介数的贡献.节点3在各单层网络中就具有最高的介数中心性，网络融合后仍是许多融合最短路径所经过的节点，因此其介数中心性排名最高.节点6和8在单层网络中的介数中心性排名比较低，但网络融合后在融合最短路径上的贡献度较大，因此介数中心性排名比较靠前.同时，节点8比节点6的值稍高，是因为网络b左半部分的边连通概率比右半部分的高，这点在其他对称的节点对(如节点4、5、9和10、11和12)之间也有所体现，从而说明本文的指标能够反映网络连通性的影响.节点1的介数中心性不再是单层网络中的0，主要是网络融合后该节点在融合最短路径上有所贡献.节点2的介数中心性由网络a中的0.222变为0，是由于节点1和3之间的连边使节点2的两条邻边成为了冗余路径.如表3所示，融合中心性方面，融合节点的值为0.429，是融合节点比例、融合路径比例和融合节点分布等3个网络融合参数共同决定的，反映了融合节点对网络融合的贡献程度.非融合节点2、11、12、13的融合中心性较高，说明它们在辅助网络融合方面起到了较大作用，从网络拓扑中也可以看出它们都是连接融合节点的枢纽，在融合程度不高的网络中它们的重要性更是不能忽视.节点重要度方面，本文综合考虑网络拓扑结构和动态融合特性等因素，对节点重要度的评估是一个综合评价指标.5个融合节点的重要度位居前列，这也与指标设计的基本思想是一致的.对称节点对的重要度差异主要来自介数中心性的计算，最终反映了网络动态性对节点重要度的影响.非融合节点13的排名紧跟融合节点之后，主要在于其融合中心性的作用，体现了对非融合节点重要度的加强，使节点重要度评估更加全面、客观. 在节点重要度评估中，节点度中心性和融合中心性主要考虑网络融合性的影响，节点介数中心性主要考虑网络动态性的影响，并通过α、β、γ这3个参数的设置进行调节.由于节点度中心性和介数中心性是以网络拓扑结构为基础，而网络拓扑结构是节点重要度的主要影响因素，因此本文给参数γ一个较小的固定值，并考察参数α和β的不同变化对节点重要度的影响，仿真结果如图4所示.可以看出，随着α的增大，网络融合性的影响增强，融合节点的重要度有显著的提高.随着β的增大，网络动态性的影响增强，各节点的重要度均有所降低，尤其对节点9～12等介数中心性较小的节点影响较大，β=0.2时其重要度均排在节点13之前，而β=0.8时均排在节点13之后.3.2 仿真网络为进一步验证本文方法的适用性，利用NS2搭建仿真网络，仿真场景及其对应的网络拓扑如图5、6所示.该仿真网络由光通信网和卫星通信网融合构成，是典型的有线与无线混合组网的情景.网络中共有15个节点，其中有线节点7个(W1～W7)，无线节点5个(M1～M4，B1)，融合节点3个(B2～B4).网络中共18条链路，其中有线链路11条，无线链路7条.另外，仿真网络中仅反映无线节点之间的连通关系(即两个无线节点之间是否存在无线链路)，而不考虑其运动情况.链路连通率反映了链路两端点之间成功发送或接收数据的情况，因此本文采用链路连通率计算无线链路的边连通概率.设置背景流量模拟网络中的数据传输情况，通过流量发生器的源/目的节点设置使数据流覆盖所有链路.仿真时间共100 s，以1s为时间间隔测量无线链路的连通率，并取仿真时间内测量所得的链路连通率的平均值作为该无线链路的边连通概率，计算结果见表4.设置参数α=0.4，β=0.4，γ=0.2，计算节点的度中心性、介数中心性、融合中心性和节点重要度，见表5.由表5可以看出，B2～B4等3个融合节点的度中心性和介数中心性相对其他非融合节点较高，反映了在动态融合网络环境中融合节点在拓扑结构上的重要性，而对于W1、W6、W7、M4等处于网络边缘的节点，其度中心性和介数中心性均较低.3个融合节点的融合中心性为0.491，而M1～M3等3个非融合节点的融合中心性较高，反映出它们对网络融合的辅助作用程度较大.综合3个中心性指标计算得出，3个融合节点的重要度较高，M3节点由于其融合中心性高而使其重要度也较高，W1、W6、W7、M4等节点由于各中心性指标均较低而使其重要度较低，其他节点的重要度处于中间的位置.通过上述分析，利用本文方法基本能够合理地反映不同节点在动态融合网络中的重要程度，进一步验证了在仿真网络环境中本文方法的有效性.1)针对有/无线多网融合的层级网络，本文综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素，提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.以改进的动态交织风筝网络和NS2搭建的仿真实验网络为例进行仿真分析，结果表明，该方法能够比较全面地反映动态融合复杂网络中节点的重要度.2)本文定义的动态网络仅限于边的连通性变化，未考虑节点数量的增减[19]，下一步可采用大规模有/无线融合通信网等真实网络进行验证.3)文中节点重要度的计算采用各中心性指标线性加权得出，参数设置比较简单，未来可考虑采用多属性决策[20]等方法作进一步研究.夏靖波(1963—)，男，教授，博士生导师(编辑张红)【相关文献】[1] WATTS D J, STROGATZ S H. Collective dynamics of small-world networks[J]. Nature, 1998,393(6684): 440-442. DOI: 10.1038/30918.[2] BARABASI A L, ALBERT R. Emergence of scaling in random networks[J]. Science, 1999, 286(5439):509-512. DOI: 10.1126/science.286.5439.509.[3] 纽曼. 网络科学引论[M]. 郭世泽, 陈哲, 译. 北京: 电子工业出版社, 2014: 106.NEWMAN M E J. Networks: an introduction[M]. Guo S Z, Chen Z. Beijing: Publishng House of Electronics Industry, 2014: 106.[4] 周涛, 张子柯, 陈关荣, 等. 复杂网络研究的机遇与挑战[J]. 电子科技大学学报, 2014,43(1):1-5.DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.001.ZHOU Tao, ZHANG Zike, CHEN Guanrong, et al. The opportunities and challenges of complex networks research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1):1-5. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.001.[5] 刘建国, 任卓明, 郭强, 等. 复杂网络中节点重要性排序的研究进展[J]. 物理学报, 2013,62(17):178901. DOI:10.7498/aps.62.178901.LIU Jianguo, REN Zhuoming, GUO Qiang, et al. Node importance ranking of complex networks[J]. Acta Physica Sinica, 2013, 62(17):178901. DOI:10.7498/aps.62.178901.[6] KOURTELLIS N, ALAHAKOON T, SIMHA R, et al. Identifying high betweenness centrality nodes in large social networks[J]. Social Network Analysis and Mining, 2013, 3(4):899-914. DOI: 10.1007/s13278-012-0076-6.[7] SOL L, ROMANCE M, CRIADO R, et al. Eigenvector centrality of nodes in multiplex networks[J]. Chaos, 2013, 23(3):033131.DOI: 10.1063/1.4818544.[8] SAITO K, KIMURA M, OHARA K, et al. Efficient discovery of influential nodes for SIS models in social networks[J]. Knowledge and Information Systems, 2012, 30(3): 613-635. DOI: 10.1007/s10115-011-0396-2.[9] ZHOU Jingyu, ZHANG Yunlong, CHENG Jia. Preference-based mining of top-K influential nodes in social network[J]. Future Generation Computer Systems, 2014, 31:40-47. DOI: 10.1016/j.future.2012.06.011.[10]张欣. 多层复杂网络理论研究进展：概念、理论和数据[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015,12(2):103-107. DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.02.016.ZHANG Xin. Multilayer networks science: concepts, theories and data[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2015, 12(2):103-107. DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.02.016. [11]BULDYREV S V, PARSHANI R, PAUL G, et al. Catastrophic cascade of failures in interdependent networks[J]. Nature, 2010(464):1025-1028.DOI: 10.1038/nature08932. [12]陈宏斌, 樊瑛, 方锦清, 等. 二元随机网[J]. 物理学报, 2009, 58(3):1383-1390.CHEN Hongbin, FAN Ying, FANG Jinqing, et al. Bielemental random networks[J]. Acta Physica Sinica, 2009, 58(3):1383-1390.[13]邵峰晶, 孙仁诚, 李淑静, 等. 多子网复合复杂网络及其运算研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2012, 9(4):20-25.SHAO Fengjing, SUN Rencheng, LI Shujing, et al. Research of multi-subnet composited complex network and its operation[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2012,9(4):20-25.[14]郭进利, 祝昕昀. 超网络中标度律的涌现[J]. 物理学报, 2014, 63(9):090207.DOI:10.7498/aps.63.090207.GUO Jinli, ZHU Xinyun. Emergence of scaling in hypernetworks[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(9):090207. DOI:10.7498/aps.63.090207.[15]沈迪, 李建华, 张强, 等. 交织型层级复杂网[J]. 物理学报, 2014, 63(19):190201.DOI:10.7498/aps.63.190201.SHEN Di, LI Jianhua, ZHANG Qiang, et al. Interlacing layered complex networks[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(19):190201. DOI:10.7498/aps.63.190201.[16]HOLME P, SARAMAKI J. Temporal networks[J]. Physics Reports, 2012,519(3):97-125.。

天津移动:夯实绿色基站评估体系

天津移动：夯实绿色基站评估体系
佚名
【期刊名称】《通信世界》
【年(卷),期】2010(000)027
【摘要】基站节能第一阶段面临困境,绿色基站评估体系的建立与完善,成为天津移动进入第二阶段基站节能减排工作的重要基点。

【总页数】1页(P42)
【正文语种】中文
【相关文献】
1.论述在大沽灯塔上建立移动通讯基站对天津港主航道航标巡检的影响 [J], 王硕;崔晓轩;刘春
2.天津某移动通信基站防雷设计方案 [J], 徐志新
3.移动通信基站能效评估体系研究 [J], 卢如东; 刘磊; 廖敏
4.天津移动5G基站智能节电研究 [J], 古大鹏;刘培莹;任丽涛
5.天津移动基站空调智能节能方案 [J], 古大鹏;刘培莹;任丽涛;宋胜利
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复杂网络鲁棒性及影响力的进化优化算法及其应用

复杂网络鲁棒性及影响力的进化优化算法及其应用复杂网络鲁棒性及影响力的进化优化算法及其应用随着互联网的快速发展和社交网络的广泛应用，复杂网络研究引起了学术界和工业界的广泛关注。

复杂网络可以用于描述各种现实世界中的系统，包括社交网络、蛋白质相互作用网络等。

在这些网络中，人们关心的一个重要问题是网络的鲁棒性，即网络在受到外部干扰或内部节点故障时能否保持功能的正常运行。

同时，人们还关心网络中的影响力传播问题，即如何在网络中选择一些节点，使得信息能够最快地传播到整个网络中。

为了解决复杂网络鲁棒性和影响力传播的问题，研究者们提出了许多优化算法。

其中一个重要的算法是进化优化算法。

进化优化算法受到自然界进化过程的启发，通过模拟自然选择和遗传机制，来寻找最优解。

在复杂网络的研究中，进化优化算法可以用于寻找网络中最重要的节点，以提高网络的鲁棒性和影响力。

进化优化算法中的关键部分是选择和遗传操作。

选择操作根据问题设定的适应度函数，选择适应度高的个体作为下一代的父代，从而提高下一代个体的适应度。

遗传操作包括交叉和变异操作，通过结合和改变父代个体的基因来生成新的个体。

进化算法通过多代迭代，从而使个体的适应度逐渐提高。

对于复杂网络鲁棒性问题，进化优化算法可以用于寻找网络中最脆弱的节点。

脆弱节点是指在网络受到外部干扰或内部节点故障时容易引起整个网络功能障碍的节点。

通过寻找和剔除这些脆弱节点，可以提高网络的鲁棒性，使得网络在受到干扰时能够维持正常运行。

进化优化算法的基本思路是通过选择操作选择适应度低的节点，并通过变异操作生成新的节点，最终找到最脆弱的节点。

在影响力传播问题中，进化优化算法可以用于寻找网络中最具有影响力的节点。

影响力节点是指在网络中能够最快地将信息传播到整个网络的节点。

通过选择这些具有影响力的节点，可以提高信息传播的效率。

进化优化算法的基本思路是通过选择操作选择适应度高的节点，并通过交叉和变异操作生成新的节点，最终找到最具有影响力的节点。

复杂网络鲁棒性的分析、进化优化与应用

鲁棒性是复杂网络的重要属性
鲁棒性是指网络在面对节点或边的故障、攻击等扰动时，仍能保持其功能和结构稳定的能力。
研究复杂网络鲁棒性的意义
通过研究复杂网络的鲁棒性，可以更好地理解和预测网络的行为，为实际应用提供理论支持和技术指导。
复杂网络鲁棒性研究现状
鲁棒性分析方法
鲁棒性应用场景
目前常用的鲁棒性分析方法包括结构鲁棒性分析、功能鲁棒性分析和复合鲁棒性分析等。
01
02
03
防御策略设计
通过分析网络鲁棒性，可以设计更为有效的防御策略，以抵御网络攻击。
攻击路径识别
利用鲁棒性分析，可以识别出网络攻击的路径，从而有针对性地进行防御。
网络安全评估
通过对网络进行鲁棒性评估，可以了解网络的安全状况，为后续的改进提供依据。
交通网络中的鲁棒性分析
01
交通拥堵预测
复杂网络鲁棒性的分析、进化优化与应用
汇报人： 2023-12-13
目录
• 引言 • 复杂网络鲁棒性分析 • 进化优化算法在复杂网络中的
应用 • 复杂网络鲁棒性在现实问题中
的应用 • 结论与展望
01
引言
背景与意义
复杂网络在现实世界中广泛存在
复杂网络是描述现实世界中各种复杂系统结构与功能的重要工具，如社交网络、交通网络、生物网络等。
02
进化优化算法
设计并实现了一系列高效的进化优化算法，用于解决复杂网络鲁棒性优化问题，包括基于遗传算法、粒子群算法和蚁群算法的进化优化算法等。
03
实际应用案例
将所提出的复杂网络鲁棒性分析和进化优化算法应用于实际网络系统，如电力网络、交通网络和社交网络等，取得了显著的效果和效益。

下一代互联网的关键技术

下一代互联网的关键技术
王明会;金明晔
【期刊名称】《中国电信建设》
【年(卷),期】2004(016)008
【摘要】全球IPv6论坛主席Latif Ladid曾经指出：“中国是世界上15个互联网最不发达的国家之一。

如果让中国20％的人都能使用互联网的话，中国需要105个A类地址，而这是剩下的所有地址总数的20倍。

将来，每个人将不再只需要1个IP地址，而是需要2个及更多的IP地址，所以IP地址问题小但是中国，也【总页数】7页(P12-18)
【作者】王明会;金明晔
【作者单位】中国联通公司技术部
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.下一代互联网安全体系关键技术研究 [J], 李勇
2.基于业务感知的下一代互联网QoS控制架构及关键技术 [J], 饶翔;张顺颐;周筠
3.下一代互联网关键技术专利价值评估研究 [J], 倪金朝
4.下一代互联网城市的发展及关键技术 [J], 单超颖;魏惠芳;徐岩峰
5.下一代互联网关键技术与媒体发展趋势 [J], 陈铁山
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复杂网络的鲁棒性研究与优化

复杂网络的鲁棒性研究与优化摘要：复杂网络的鲁棒性是指网络在面临外界攻击或随机故障时能保持正常运行的能力。

鲁棒性研究是复杂网络领域的重要研究方向之一，对于构建可靠的通信、交通、社交等系统具有重要意义。

本文将从复杂网络鲁棒性的定义、影响因素以及优化方法等方面进行探讨。

1. 引言复杂网络是由大量节点相互连接而成的网络结构，具有高度复杂、非线性和时变性等特点。

网络的鲁棒性研究旨在探索复杂网络在面临外界攻击、误操作或随机故障时能够保持正常运行的能力。

鲁棒性研究对于提升网络的可靠性、稳定性和安全性具有重要意义。

2. 复杂网络鲁棒性的定义与评估鲁棒性是衡量网络对干扰和攻击的抵抗能力的指标，在不同研究领域有着不同的定义和评估方法。

在复杂网络中，鲁棒性通常通过失效时间、连通性损失、传输效率下降等指标来衡量。

评估方法包括随机攻击、有目标攻击和故障仿真等。

3. 复杂网络鲁棒性的影响因素3.1 网络拓扑结构：网络的拓扑结构直接决定了网络的鲁棒性。

一些网络常见的拓扑结构如随机网络、无标度网络、小世界网络等，它们在鲁棒性上有着不同的性能。

3.2 节点重要性度量：节点的重要性度量方法能够帮助我们确定关键节点，进而保证网络的鲁棒性。

常用的节点重要性指标有度中心性、介数中心性、特征向量中心性等。

3.3 复杂网络模型：不同的复杂网络模型在网络鲁棒性的研究上起着重要作用。

例如，小世界网络具有较短的平均路径，能够提高网络的鲁棒性。

4. 复杂网络鲁棒性的优化方法4.1 重连策略：通过随机重连部分网络连接，改变网络的拓扑结构，从而提高网络的鲁棒性。

例如，随机重连策略可以将无标度网络转化为随机网络，降低网络的脆弱性。

4.2 关键节点保护：关键节点的损失会导致网络鲁棒性下降，因此保护关键节点是提高网络鲁棒性的重要策略。

常见的方法包括优化节点的位置布局、增加冗余节点和边等。

4.3 规模调整：通过增加网络的节点数目或者连接数目，可以提高网络的鲁棒性。

基于鲁棒性和多样性的网络安全多级防护机制研究

基于鲁棒性和多样性的网络安全多级防护机制研究随着互联网技术的不断发展，网络安全问题变得愈发突出。

针对网络攻击手段和攻击者不断更新和变化的情况，单一的安全防护手段逐渐不足以保证网络安全。

因此，研究基于鲁棒性和多样性的网络安全多级防护机制已成为当前研究的热点之一。

一、鲁棒性的含义及其在网络安全中的作用鲁棒性是指一个系统在遭受外界干扰或攻击后，仍能保持其稳定性及其正确性的能力。

在网络安全中，鲁棒性往往被用作评估一个网络安全系统的指标之一。

如一个系统具有很好的鲁棒性，则即使遭受到攻击也能保证正常运行，从而使得系统在面对各种攻击手段时更具有可靠的安全保障能力。

二、多样性的含义及其在网络安全中的作用多样性是指系统中的不同防护手段、不同运营策略及其变化，可以降低攻击者攻击成功的概率，提升系统的安全可靠性。

在实际的网络安全防护中，构建多样化的网络防护体系已经成为一种行之有效的手段，可以对抗不同类型的攻击，同时也能提高网络安全防护的弹性。

三、基于鲁棒性的网络安全多级防护机制的研究基于鲁棒性的网络安全多级防护机制由许多个单独的安全策略组成，每一个安全策略都对应一个具体的安全防护手段，这个防护策略可以依靠鲁棒性使得网络在面对多种安全威胁的情况下抗拒攻击。

这种机制的核心在于建立和实施多种不同的安全策略，使攻击者无法容易地找到攻击点，并且周密的安全策略也能够在攻击时，依靠鲁棒性承受攻击，从而保证系统能够正常运行。

优点1. 提高安全性：多个安全策略的组合，相辅相成，能够有效提高系统的安全性和防护能力。

2. 防御攻击：多层防御机制会增加攻击者攻击复杂度，降低攻击成功的概率。

3. 非常灵活：由于这种方法的基础是多重防御策略，所以它提供了很好的灵活性，使得改变防御策略或添加新的防御措施变得非常容易。

缺点1. 系统复杂性：由于这种机制由多个单独的安全策略组成，因此系统的复杂性也会增加。

2. 资源消耗：多级防护机制占用了很多系统资源，需要保持长期运行，使得系统资源消耗更高。

上海交通大学基于数据掀起创新浪潮

上海交通大学基于数据掀起创新浪潮
金耀辉;符冰;王罡;王永坤
【期刊名称】《中国教育网络》
【年(卷),期】2016(000)011
【总页数】2页(P72-73)
【作者】金耀辉;符冰;王罡;王永坤
【作者单位】上海交通大学网络信息中心;上海交通大学网络信息中心;上海交通大学网络信息中心;上海交通大学网络信息中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.11月看苏州掀起文创新浪潮! [J], ;
2.创客：掀起创新教育变革新浪潮——重庆市中小学创客教育扫描 [J], 马建斌
3.创新5G应用掀起新基建时代又一浪潮 [J], 寒清
4.2014年新媒体十大猜想:大数据能否掀起新浪潮? [J],
5.数据中心整合浪潮掀起关键业务全保障全力应对 [J], 舒文琼
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NCRP第40届年会

NCRP第40届年会
郝建中
【期刊名称】《辐射防护通讯》
【年(卷),期】2004(024)005
【总页数】1页(P31)
【作者】郝建中
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TL
【相关文献】
1.改革开放40年:中国道路或中国方案——浙江省社会科学界第四届学术年会专场暨2018年浙江省科学社会主义学会年会成功举行 [J],
2.第40届(2020)中国洗涤用品行业年会在杭州成功召开 [J],
3.电信五所主办中国通信学会(40届)通信线路学术年会
——"回顾与继承创新与发展(通信线路委员会成立四十周年)" [J],
4.硫酸技术年会40载,助力行业技术进步--“威顿杯”第40届中国硫酸技术年会在贵州铜仁成功召开 [J],
5.第40届全国聚氯乙烯行业技术年会暨第4届“宁夏新龙蓝天杯”论文交流会会议纪要 [J],
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NOD32增强网络防御力

NOD32增强网络防御力
佚名
【期刊名称】《电脑迷》
【年(卷),期】2006(000)021
【总页数】1页(P67-67)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.增强网络防御能力保卫网络边界安全--国防大学信息作战研究所所长周德旺大校谈网络战 [J], 杨国辉
2.网络防护专家——ESET NOD32 Smart Security4．0 [J], 无
3.防人之心不可无——提高网络防御力 [J], 王凌斌
4.让NOD32既安心又顺心不降安全等级解决网络冲突 [J], 一剑
5.从娃娃抓起:增强网络安全意识共建网络安全合力——第二届国家网络安全宣传周综合报道 [J], 胡晓荷;贺鑫
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分布式系统中的安全问题

分布式系统中的安全问题
卢建华
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2004(28)3
【摘要】信息安全在计算机系统中,尤其在分布式系统中是至关重要的.介绍了分布式计算机系统中信息安全的保障措施,着重介绍了几种常见的信息加密、解密技术的工作原理及其实现方法.
【总页数】3页(P61-63)
【作者】卢建华
【作者单位】武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430081
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.分布式系统中计算安全问题的一种解决方案 [J], 方艳湘;沈昌祥;黄涛
2.基于PSTN的远程分布式系统安全问题研究 [J], 王小敏;张家树
+/Web Service分布式系统的安全问题 [J], 王凯
4.分布式系统架构在媒体融合中的应用 [J], 尹丽丽
5.分布式系统设计中NewSQL数据库技术的应用 [J], 奚军庆;李绍俊;李波
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电子政务中的IT治理研究

电子政务中的IT治理研究
周贺来
【期刊名称】《电子政务》
【年(卷),期】2008(000)005
【摘要】首先指出了当前我国电子政务建设中存在的主要问题;然后介绍了IT治理的基本知识,并阐述了在电子政务建设中引入IT治理的必要性和重要价值;最后对电子政务建设中IT治理实施的实际困难、实施方法、应用模型、工作流程以及未来的主要研究内容进行了分析.
【总页数】7页(P62-68)
【作者】周贺来
【作者单位】南开大学商学院信息资源管理系
【正文语种】中文
【中图分类】D6
【相关文献】
1.基于电子政务的网络舆情治理研究 [J], 汪青武;
2.电子政务的IT治理研究 [J], 范维
3.电子政务背景下交通拥堵治理研究——以深圳市为例 [J], 韦春玲
4.新技术在电子政务中的创新应用及对中国的启示——《2018联合国电子政务调查报告》解读之五 [J], 傅建平
5.电子政务碎片化与整体性治理研究 [J], 韦彬
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工信部：中国物联网产业发展亟须解决五大问题

工信部：中国物联网产业发展亟须解决五大问题
佚名
【期刊名称】《网络传播》
【年(卷),期】2011(000)012
【摘要】工业和信息化部有关负责人11月16日在“2011中国物联网发展论坛”上表示，“十二五”期间，中国物联网快速发展亟须解决核心技术缺乏、高端综合集成服务能力不强、应用水平较低、骨干龙头企业缺乏、信息安全隐患等五大问题。

【总页数】1页(P7-7)
【正文语种】中文
【中图分类】F259.22
【相关文献】
1.五大特征·五大问题·五大趋势——当前中国地理信息产业发展态势 [J], 徐永清
2.工信部：物联网产业“十二五”亟须解决五大问题 [J],
3.嵌入式系统解决物联网应用的五大核心问题 [J], Xavier Bignalet
4.我国信息服务业发展亟须解决五大难题——访国家信息中心副主任乌家培、中国信息协会副秘书长周起凤 [J], 徐元凌
5.工信部：“十二五”物联网产业发展亟须解决五大问题 [J],
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1996年网络技术的热点

1996年网络技术的热点
佚名
【期刊名称】《金融科技时代》
【年(卷),期】1996(000)001
【摘要】美国《网络世界》杂志最近进行了调查,了解各公司为了增强本公司网络的能力,在1996年准备重点发展哪些网络技术。

调查结果表明,以下五大技术将是未来的热点:一、Internet许多公司把连通 Internet(尤其是 World Wide Web)并用它来做生意列为头等重要的发展项目。

90％的被调查者认为在他们的1996年发展计划中 Web是很重要的,或者是极端重要
【总页数】1页(P15-15)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.席殊书屋：1996年北京新闻热点及其启示 [J], 戴晓华
2.企业重组：1996年经济新热点 [J], 周力军
3.风起云涌建电厂—1996年世界投资热点 [J],
4.1996年世界经济五大“热点” [J], 李向阳
5.1994~1996年《中华流行病学杂志》研究热点的文献计量学分析 [J], 贺晓慧;孙家新
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面向物联网服务的虚拟网络关键技术

面向物联网服务的虚拟网络关键技术
郭永安
【期刊名称】《信息通信技术》
【年(卷),期】2015(000)005
【摘要】网络虚拟化技术是实现物联网智慧化服务的一项关键技术,其能够支持网络多样化和泛在化,并能提高网络资源利用率.论文基于物联网智慧服务特征,探讨物联网服务的语义化描述方法,进而研究网络虚拟化环境下的资源表示模型和资源管理模型,基于上述模型研究面向物联网服务的虚拟网络体系架构,实现网络虚拟化环境下面向物联网服务的网络资源的管理最优化.
【总页数】8页(P47-54)
【作者】郭永安
【作者单位】南京邮电大学江苏南邮物联网科技园有限公司南京 210003
【正文语种】中文
【相关文献】
1.面向动态虚拟网络请求的虚拟网络映射算法 [J], 苑迎;王聪;王翠荣;宋欣;吕艳霞
2.面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法 [J], 赵季红; 吴豆豆; 曲桦; 季文君
3.面向智能物联网的多媒体通信关键技术研究与应用 [J], 程宝平
4.面向5G移动通信的蜂窝物联网关键技术分析 [J], 李雪焦;杨鑫
5.物联网环境下面向服务的虚拟化协同网络关键技术及系统应用 [J],
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