[發(fā)明專利]基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810479793.8
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN108809946B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁宇新;薛福興;張霄;曾蓉
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08
• 代理公司: 深圳市添源知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44451
• 代理人: 黎健任

本發(fā)明公開了基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制，其將車輛作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，在通信的車輛間建立一條邊，以節(jié)點的地理坐標(biāo)，節(jié)點的感染狀態(tài)，節(jié)點間通信形成的邊構(gòu)造車載網(wǎng)絡(luò)拓撲圖，根據(jù)在車載網(wǎng)傳播感染網(wǎng)絡(luò)中的影響力大小，在所述車載網(wǎng)絡(luò)拓撲圖中并選擇網(wǎng)絡(luò)中影響力較大的節(jié)點確定一個影響力節(jié)點子集，給影響力節(jié)點子集中的節(jié)點注入治愈信息，以使傳播過程中接收感染信息的節(jié)點數(shù)最小化，從而減緩或者消除感染，實現(xiàn)抑制。本發(fā)明提供的基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制，能夠?qū)阂廛浖膫鞑ミM行有效抑制，以保障車載網(wǎng)絡(luò)的安全。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制。

背景技術(shù)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的廣泛研究表明復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論能為網(wǎng)絡(luò)提供準(zhǔn)確的說明，并為網(wǎng)絡(luò)的進一步優(yōu)化和管理做出貢獻。隨著車載網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大，來自真實世界的數(shù)據(jù)集顯示車載網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。盡管車載網(wǎng)通信越來越受關(guān)注，但車載網(wǎng)具有更復(fù)雜的時空關(guān)系，車輛在道路上的移動性導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)拓撲的動態(tài)演化，而對車載網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)屬性及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性方面的研究還比較缺乏。

而且車載網(wǎng)中的車輛節(jié)點以來無線通信技術(shù)相互連通，且需要通過上層應(yīng)用將相關(guān)信息最終信息呈現(xiàn)給客戶，在帶來高效與便利的同時，其特有的開放性也使惡意軟件的入侵和傳播的風(fēng)險顯著增大，與一般網(wǎng)絡(luò)一樣，病毒、木馬等惡意攻擊已對車載網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全造成重大威脅，這將嚴(yán)重影響行車安全，甚至引發(fā)交通癱瘓。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷或不足，本發(fā)明提供一種基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制，能夠?qū)阂廛浖膫鞑ミM行有效抑制，以保障車載網(wǎng)絡(luò)的安全。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為提供一種基于節(jié)點影響力的車載網(wǎng)惡意軟件傳播抑制，其將車輛作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，在通信的車輛間建立一條邊，以節(jié)點的地理坐標(biāo)，節(jié)點的感染狀態(tài)，節(jié)點間通信形成的邊構(gòu)造車載網(wǎng)絡(luò)拓撲圖，根據(jù)在車載網(wǎng)傳播感染網(wǎng)絡(luò)中的影響力大小，在所述車載網(wǎng)絡(luò)拓撲圖中并選擇網(wǎng)絡(luò)中影響力較大的節(jié)點確定一個影響力節(jié)點子集，給影響力節(jié)點子集中的節(jié)點注入治愈信息，以使傳播過程中接收感染信息的節(jié)點數(shù)最小化，從而減緩或者消除感染，實現(xiàn)抑制。

作為本發(fā)明的進一步改進，所述車載網(wǎng)傳播感染網(wǎng)絡(luò)中的影響力大小，是通過計算車載網(wǎng)中節(jié)點的度中心性、緊密中心性、介數(shù)中心性以及聚類系數(shù)來判斷一個節(jié)點的影響力。

作為本發(fā)明的進一步改進，所述車載網(wǎng)傳播感染網(wǎng)絡(luò)中的影響力大小的判斷，通過I_i＝ω₁·DC_i+ω₂·C_i+ω₃·BC_i+ω₄·CC_i來計算，其中，節(jié)點i的度中心性DC_i的權(quán)重系數(shù)為ω₁，緊密中心性C_i權(quán)重系數(shù)為ω₂，介數(shù)中心性BC_i的權(quán)重系數(shù)為ω₃，聚類系數(shù)CC_i的權(quán)重為ω₄，節(jié)點i的影響力定義為I_i。

作為本發(fā)明的進一步改進，利用CRITIC方法提取出車輛的軌跡信息，車輛之間的邊信息，計算各節(jié)點的中心性指標(biāo)及聚類系數(shù)，然后由各節(jié)點的對應(yīng)指標(biāo)值構(gòu)成初始的決策矩陣，確定出最大影響力節(jié)點的各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

作為本發(fā)明的進一步改進，在計算所述決策矩陣之前需對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱化處理；

其中，各所述指標(biāo)分為效益型和成本型，其中，效益型指標(biāo)的無量綱處理采用的公式為：

成本型指標(biāo)無量綱處理采用的公式為：