一种复杂网络中的恶意信息流传播方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于复杂网络中的恶意信息传播技术，特别是一种基于舆情传播模型的复 杂网络恶意信息流传播方法。
技术介绍
随着社会系统的复杂化和信息技术的快速发展，信息传播的模式也越来越多元化 和复杂化，与以往人际关系或大众媒体传播信息的模式不同，网络信息的传播具有很强的 隐蔽性，因而可能造成更大的危害。随着社会的发展，人们对网络的依赖程度也随之迅速增 大，使得各种恶意信息流能够借助于网络轻而易举地传播到世界上的每一个角落，并且规 模化趋势和以前相比更加明显，由此可知今天的网络已经面临着各种各样的安全威胁。因 此，研究恶意信息流的传播动力学行为，掌握其传播规律，并在此基础上提出有效降低恶意 信息流传播造成危害的措施，对人类的发展和社会的进步都将会有着重要的现实意义。复杂网络理论研究的是各种在表面上看来互不相关的复杂系统之间所共有的属 性，以及处理它们所采取的普适方法。复杂网络理论的研究使人们开始注意到网络拓扑结 构本身的复杂性，并着重关注这种复杂性与网络动力学行为之间存在的密切关系。目前国内外对于恶意信息流在复杂网络中传播的问题主要局限于模拟生物病毒 的传播规律，用来描述计算机病毒的传播动本文档来自技高网...

【技术保护点】
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...

【技术特征摘要】
1.一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 第一步建立ニ维元胞自动机，姆ー个元胞都是复杂网络中的ー个节点，一个元胞自动机系统为A= {C，Q, V，f}，网格空间C为ニ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，1}，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，即健康程度表示的是ー个节点状态变化的时间尺度；q 的取值为q=(n+-n_)/2n；5， 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/...

【专利技术属性】
技术研发人员：李千目，刘婷，侯君，周建群，戚湧，
申请(专利权)人：南京理工大学连云港研究院，
类型：发明
国别省市：