基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

基于熵权的改进ADC法通信基础网作战效能评估算法

以美国工业界武器系统效能咨询委员会提出的ADC模型为基础,提出了一种将熵权法和ADC方法结合的一种改进方法。在确定军事通信基础网作战能力指标体系的基础上,用熵权法求解ADC模型中的能力向量C,对ADC方法的评估模型进行了修正。该方法克服了ADC方法在求解能力向量C时缺少规范的指标体系的缺点,使不同条件下的作战能力因子ck得到比较准确的衡量。实例仿真计算的结果,说明了该法的有效性和科学性。     

一类特殊图的边重构性

设图Ｇ的所有的顶点次为δ,δ＋１,δ＋２和δ＋３,如果δ≥８,则Ｇ是边可重构的。     

跨层协同指挥控制网络抗毁性研究

针对跨层协同指挥控制网络特点,研究指挥控制网络抗毁性问题。运用复杂网络理论解析指挥控制网络体系,提出跨层协同指挥控制的结构模型和生成算法。在此基础上,分析了指挥控制网络的多类型复合攻击策略,引入自然连通度作为网络抗毁性测度指标。仿真分析多类型复合攻击策略下的跨层协同指挥控制网络抗毁性。     

关于图的一个边重构性定理之证明

若图Ｇ存在一个次为δｐ＋ｋ的顶点至少和ｋ＋１个小次顶点相邻,则Ｇ是边可重构的（δｐ为某小次,ｋ≥０为整数）。文（１）并没有证明,本文给出其证明方法,且得到一个推论。     

潜伏-隔离机制下的信息扩散拓展模型及稳定性

为适应信息扩散中病毒传播的复杂性和不确定性,在传统病毒传播模型和信息扩散模型基础上,引入潜伏状态和隔离状态,研究潜伏-隔离机制下的信息扩散模型及其稳定性。构建基于潜伏-隔离机制的信息扩散模型;运用劳斯稳定性判据,论证系统平衡点的局部稳定性,分析基本再生数R0及其对网络感染源和系统状态的影响;通过仿真实验,分析节点连通半径、节点分布密度和节点接触率对信息扩散的影响。仿真结果表明:通过调整节点连通半径、节点分布密度和节点接触率等参数,可实现对信息扩散的有效控制。     

关于(1,f)-奇——复盖图

设ｆ是定义在图Ｇ的顶点集Ｖ（Ｇ）的顶点集Ｖ（Ｇ）上的一个奇数整函数。图Ｇ的一个（１,ｆ）－奇－因子是Ｇ的一个支搅揶图Ｆ使对任意的Ｘ∈Ｖ（Ｇ）有ｄｐ（ｘ）∈∪「１,３,ｆ（ｘ）」。图Ｇ是一个（１,ｆ）－奇－复盖图是对Ｇ的任一边ｅ,Ｇ都有一个（ｆ）－奇－因子含ｅ。本文给出Ｇ是（１,ｆ）－奇－复盖图的一个充要条件。     

面向隔离区异构平台的动态防御主动迁移策略

针对隔离区网络防御在遭受持续攻击威胁时存在的问题,利用动态目标防御理论和技术,设计了面向隔离区异构平台的动态防御主动迁移策略。从分析隔离区平台动态防御原理入手,结合网络攻防特点,考虑平台暴露时间和随机迁移次序等因素,提出了面向隔离区的3类平台动态防御主动迁移策略,包括固定时间间隔-顺序平台选择策略、固定时间间隔-随机平台选择策略以及基于平台安全等级的可调时间间隔-随机平台选择策略,设计了策略评估指标和系统效能计算方法。仿真结果表明,主动迁移策略具有优异的安全防御性能,通过增加迁移次序的随机性和根据安全等级设置可调时间间隔,可以实现防御成本和收益的优化。     

关于图的(g,f)-因子分解的一些结论和进展

设Ｇ是一个有限无向简单图,ｇ和ｆ是定义在图Ｇ的顶点集Ｖ（Ｇ）上的两上整数值函数,且ｇ≤ｆ。图Ｇ的一个（ｇ,ｆ）－因子是Ｇ的一个支撑子图Ｆ使对任意的Ｘ∈Ｖ（Ｆ）有ｇ（ｘ）≤ｄＦ（ｘ）≤ｆ（ｘ）。若图Ｇ的边集能划分为ｍ个边不交的（ｇ,ｆ）－因子Ｆ１,…,Ｆｍ,则称＾－Ｆ＝｛Ｆ１,…,Ｆｍ｝是Ｇ的一个（ｇ,ｆ）－因子分解。设Ｈ是Ｇ的ｍ条件的子图＾－Ｆ的Ｇ是一个（ｇｆ）－因子分解,若对每个１≤ｉ≤ｍ都有│