基于模型检测的网络传播干预策略问题分析

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1、承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:网络广泛存在于自然界和人类生活屮。网络屮的各种有害传播给经济、社会、生态等带来巨大挑战,寻找有效的干预策略实现对网络传播的控制是一个重要

2、的研究问题。本文从两个方面研究了采用模型检测技术解决网络传播干预策略问题的方法:(i)通过传统模型检测解决定性干预策略问题;(ii)通过概率模型检测解决概率干预策略问题。一方面,网络传播过程中存在看大量确定性现象,通过确定性模型刻画这些现彖具有形彖、直观、便于分析等优点。对受时间和邻接点影响的确定性网络传播,在己有静态保护工作的基础上,进一步研究了动态保护情况,总结了四类干预策略分析问题;通过将干预目标描述为相应的时序逻辑属性,给出了通过传统模型检测技术找出有效的干预策略的方法;并且,以随机网络和小世界两种网络为例,比较分析了NuSMV和SPIN两种模型检测

3、工具在解决具体网络传播干预策略问题中的优缺点。另一方面,网络传播过程中的不确定现彖也普遍存在,通过概率模型可以更精确地刻画随机因素对于传播的影响。对于概率网络传播模型,将干预目标描述为相应的概率时序逻辑属性,提出了概率情况下的网络传播干预策略问题;进一步,以离散的邮件病毒传播模型为研究对彖,重点分析了安装防护,定期防护和综合防护三种防护措施,给出了相应的干预策略分析问题;并且,采用概率模型检测工具PRISM,结合近似概率模型检测方法,进行了实验分析。关键词:模型检测,网络传播,干预策略ABSTRACTNetworkexistswidelyinnaturean

4、dhumansociety.Thespreadofinfectionsposesgreatchallengestotheeconomicandthesocietalsystem.Itisanimportantissueinthenetworkpropagationcontroltoprotectindividualsbyseekingeffectiveinterventionstrategies.Westudymodelcheckinginterventionstrategiesofnetworkpropagationfiomtwoperspectives:

5、(i)solvingthedeterministicproblemsthroughthetraditionalmodelcheckingmethod;(ii)solvingtheprobabilisticproblemsthroughtheprobabilisticmodelcheckingmethod.Thereexistlargequantitiesofdeterministicphenomenainthenetworkpropagationprocess,anddescribingthesephenomenathroughdeterministicmo

6、delshastheseadvantagesincludingmakingthephenomenabeseenvisuallyandintuitively,aswellasanalyzingthemmoreeasily.Wcfocusonthedeterministicnetworkpropagationmodelafleetedbytimeandadjacentnodes・Basedontheexistingstaticprotection,afurtherstudyondynamicprotectioncasesisconducted,andfourki

7、ndsofanalysesofinterventionstrategiesaresummarized.Theinterventiongoalsareexpressedaslogicalpropertiesandanelectiveapproachofsearchingforinterventionstrategiesviathetraditionalmodelcheckingisproposed・Moreover,experimentsonrandomandsmall-worldnetworksareconducted,demonstratingtheadv

8、antagesanddisadvantagesoft

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