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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶醫(yī)科大學(xué);浙江師范大學(xué)申請(qǐng)的專利預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114444699B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210087042.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/15；該發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法是由王偉;錢程;彭浩;鐘鳴;趙丹丹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法，屬于超圖網(wǎng)絡(luò)攻擊評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，包括超圖網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建步驟、超圖轉(zhuǎn)化步驟、節(jié)點(diǎn)超度計(jì)算賦值步驟、自洽方程引入步驟和仿真驗(yàn)證步驟，將超圖網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為因子圖，采用蓄意攻擊的方式根據(jù)節(jié)點(diǎn)超度的大小，來調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)被去除的概率，來判斷和計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，計(jì)算中引入自洽方程，最終計(jì)算因子圖中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量就是網(wǎng)絡(luò)最終的規(guī)模大小，是一種在蓄意攻擊后為真實(shí)超圖網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)超圖的蓄意攻擊后分析網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性提的有效評(píng)價(jià)方法。

本發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種預(yù)測(cè)超圖網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊后的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與可靠性的方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：超圖網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 使用時(shí)間間隔為Δt的滑動(dòng)事件窗口從已知的面對(duì)面接觸數(shù)據(jù)集中收集數(shù)據(jù)、以數(shù)據(jù)間的節(jié)點(diǎn)抽象構(gòu)建出超圖網(wǎng)絡(luò)，并在每一個(gè)滑動(dòng)時(shí)間窗口收集的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的超圖網(wǎng)絡(luò)中找出最大的連通子圖，將全部的最大連通子圖去重后聚合構(gòu)建出超圖網(wǎng)絡(luò)模型； 所述面對(duì)面接觸數(shù)據(jù)集包括不同的被采集單元在會(huì)議、學(xué)校、醫(yī)院發(fā)生面對(duì)面接觸的數(shù)據(jù)；面對(duì)面接觸數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的采集方法，具體的，是為每一個(gè)被采集單元分配一個(gè)編號(hào)并佩戴傳感器，傳感器每隔Δt進(jìn)行一次采集，被采集單元的總數(shù)就是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù)，數(shù)據(jù)集中采集的數(shù)據(jù)格式為：時(shí)間、編號(hào)i、編號(hào)j； 步驟2：超圖轉(zhuǎn)化步驟 將所述超圖網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建步驟中構(gòu)建的超圖網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成由一組不重疊的變量節(jié)點(diǎn)VV1,V2,…,Vn、一組因子節(jié)點(diǎn)Ue1,e2,…,en、以及一組由所述變量節(jié)點(diǎn)V與因子節(jié)點(diǎn)U間成對(duì)交互的邊集合E所構(gòu)成的二部圖GV,U,E形成的因子圖，其中，每個(gè)變量節(jié)點(diǎn)V與因子節(jié)點(diǎn)U間的成對(duì)交互將一個(gè)不重疊的變量節(jié)點(diǎn)鏈接到一個(gè)因子節(jié)點(diǎn)，所述超圖網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)映射為因子圖的變量節(jié)點(diǎn)集V，而因子圖中每一個(gè)因子節(jié)點(diǎn)U都與超圖網(wǎng)絡(luò)的超邊一一對(duì)應(yīng)； 步驟3：超圖目標(biāo)攻擊步驟 在超圖轉(zhuǎn)化的因子圖中，遍歷每個(gè)變量節(jié)點(diǎn)和因子節(jié)點(diǎn)超度的度數(shù)，從而統(tǒng)計(jì)得到變量節(jié)點(diǎn)和因子節(jié)點(diǎn)的度分布，并得到變量節(jié)點(diǎn)和因子節(jié)點(diǎn)的度分布生成函數(shù)以及余度分布生成函數(shù)；基于度分布生成函數(shù)以及余度分布生成函數(shù)構(gòu)建一個(gè)既包含各個(gè)節(jié)點(diǎn)本身度數(shù)對(duì)該節(jié)點(diǎn)被去除概率影響、又包含不同攻擊策略對(duì)節(jié)點(diǎn)被去除概率影響的目標(biāo)攻擊的函數(shù)簇Wαki，通過將目標(biāo)攻擊問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)隨機(jī)攻擊問題的一般方法、以及自洽方程數(shù)學(xué)工具，得到超圖網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對(duì)目標(biāo)攻擊后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦裕⒏鶕?jù)所述網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘玫匠瑘D網(wǎng)絡(luò)在基于節(jié)點(diǎn)超度大小進(jìn)行目標(biāo)攻擊的理論框架； 所述自洽方程數(shù)據(jù)工具，是構(gòu)建一個(gè)超度與超邊基數(shù)均服從泊松分布的隨機(jī)超圖網(wǎng)絡(luò)，將因子圖中從一個(gè)變量節(jié)點(diǎn)沿其與一個(gè)因子節(jié)點(diǎn)間的成對(duì)交互形成的邊到達(dá)一條超邊的概率定義為，將從一條超邊的因子節(jié)點(diǎn)沿其與一個(gè)因子節(jié)點(diǎn)間的成對(duì)交互形成的邊到達(dá)屬于超邊的變量節(jié)點(diǎn)的概率定義為s,則根據(jù)超圖網(wǎng)絡(luò)在隨機(jī)攻擊下的理論公式：，以及所述節(jié)點(diǎn)超度計(jì)算賦值步驟的函數(shù)值Wαki，可以得到超圖網(wǎng)絡(luò)的等價(jià)網(wǎng)絡(luò)在蓄意攻擊下的自洽方程為：，以及，， 其中，p為隨機(jī)攻擊中網(wǎng)絡(luò)保留節(jié)點(diǎn)的比例，G eq0為等價(jià)網(wǎng)絡(luò)Geq的生成函數(shù)，為超邊基數(shù)的余度分布的生成函數(shù)，G eq1為等價(jià)網(wǎng)絡(luò)G eq 的余度分布的生成函數(shù)，R為超圖網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于超邊的概率的序參數(shù)，將基于節(jié)點(diǎn)超度的超圖網(wǎng)絡(luò)上的蓄意攻擊問題可以映射為超圖網(wǎng)絡(luò)上的隨機(jī)攻擊問題，從而將超圖網(wǎng)絡(luò)中基于超度的蓄意攻擊問題轉(zhuǎn)化為對(duì)網(wǎng)絡(luò)G eq 的隨機(jī)攻擊問題。

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