Adversarial attacks on voter model dynamics in complex networks
这项研究调查了在复杂网络中扭曲选民模型动态的对抗性攻击。具体而言，提出了一种简单的对抗性攻击方法，以使个人的意见状态更接近选民模型动态中的目标状态。这表明，即使一个意见是多数，投票结果也可以逆转（即，结果可以倾向于另一个意见）。对抗性攻击在复杂（大型和密集）网络中相对更有效。这些结果表明，观点动力学可以在不知不觉中被扭曲。
2022-06-16 cs.SI physics.soc-ph
Robustness of Complex Networks against Attacks Guided by Damage
大量的研究致力于研究真实网络和合成网络对随机故障或度引导的故意攻击（度攻击）的性能。度是一个简单的衡量一个点的生命力在保持网络的完整性，但不是唯一的。损伤，即由顶点移除引起的最大组件大小的减小，直观上是对网络的故意攻击的更具破坏性的指导，因为网络功能通常由最大组件大小来测量。然而，令人惊讶的是，人们对真实网络或合成网络对抗由损伤引导的故意攻击（损伤攻击）的行为知之甚少，其中攻击者总是选择具有最大损伤的顶点进行攻击。在这篇文章中，我们致力于了解破坏攻击和行为的真实网络以及合成网络对这种攻击。为此，现有的攻击模型，在复杂网络中的损害的统计特性进行了重新审查。然后，通过与度攻击的比较，给出了复杂网络抗损伤攻击行为的实证分析结果。令人惊讶的是，不同的网络发现了一个交叉点，在这个交叉点之前，破坏攻击比度攻击更具破坏性。进一步的研究表明，交叉点的存在可以归因于这样一个事实：度攻击往往会产生更异构的网络比损伤攻击的损伤分布。本文的研究结果表明，破坏攻击是最具破坏性的攻击之一，值得我们深入研究，我们对破坏攻击的认识也有助于我们有效地保护网络免受破坏攻击。
2011-09-23 cs.SI physics.soc-ph
Percolation of localized attack on complex networks
复杂网络对节点失效和恶意攻击的鲁棒性研究已经有几十年的历史了，但大多数研究都集中在随机攻击或针对中心节点的攻击上。然而，在许多现实世界的场景中，攻击既不是随机的，也不是以枢纽为目标的，而是局部的，其中网络中的一组相邻节点受到攻击并失败。在本文中，我们开发了一个渗流框架，分析和数值研究的鲁棒性复杂网络对这种本地化的攻击。特别是，我们研究了Erdens-Rényi网络，随机正则网络和无标度网络中的鲁棒性。我们的研究结果为如何更好地保护网络，增强网络安全以及促进更强大的基础设施的设计提供了见解。
2014-12-09 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Attack Vulnerability of Complex Networks in Center-Based Strategies
中心节点对于在复杂网络中建立结构连通性至关重要。攻击这样的节点可以在复杂的系统中造成真正的破坏。我们提出了基于四种类型的中心，即介数中心，度中心，中位数和中心的攻击策略。我们研究了这些基于中心的攻击中合成网络和真实网络的脆弱性。这些攻击是节点移除攻击，涉及识别中心节点集并将其从网络中移除。我们观察到，基于重新计算的网络信息的攻击比基于初始网络信息的攻击更有效。这项工作表明，基于中值的攻击，这是一种新的策略，在现实中，以及合成网络具有高度的破坏性。
2018-12-12 cs.DM cs.SI physics.soc-ph
Sequential Defense Against Random and Intentional Attacks in Complex Networks
网络抗攻击鲁棒性是网络科学中最基本的研究之一，因为它与各种网络范式的可靠性和功能性密切相关。然而，尽管对节点删除的内在拓扑脆弱性的研究，很少有人知道网络的鲁棒性时，网络防御机制的实施，特别是对网络工程系统配备的检测能力。本文首先提出了一种复杂网络中的顺序防御机制，用于攻击推理和脆弱性评估，其中数据融合中心根据网络中节点报告的二进制攻击状态顺序地推断攻击的存在。在两种主要攻击方案下，网络鲁棒性是根据在网络中断之前识别攻击的能力来评估的，即，随机和故意攻击。我们提供了一个参数插件模型的性能评估所提出的机制，并通过规范的复杂网络模型和现实世界的大规模网络拓扑结构验证其有效性和可靠性。实验结果表明，顺序防御机制通过获取网络中一小部分节点的有限攻击状态信息，极大地提高了网络的鲁棒性，降低了网络中断的可能性。
2015-01-31 cs.SI physics.soc-ph
Steering cooperation: Adversarial attacks on prisoner's dilemma in complex networks
提出一种通过对社交网络添加微小扰动来控制囚徒困境中合作演化的对抗攻击方法，数值模拟表明该方法能以更小扰动有效促进或抑制合作，为社会系统合作行为控制提供新工具并揭示潜在风险。
2024-11-05 cs.SI physics.soc-ph
Underestimated cost of targeted attacks on complex networks
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；Rudjer Bošković Institute（鲁杰尔·博什科维奇研究所）
复杂网络在目标攻击下的鲁棒性与复杂系统的弹性密切相关，即，对攻击做出适当反应的能力。在这篇文章中，我们研究了最先进的有针对性的节点攻击算法，并证明，当考虑到攻击的成本时，它们变得非常低效。在本文中，我们明确假设删除一个节点的成本与删除的相邻链路的数量成正比，即，度越高的节点具有越高的成本。最后，针对可能攻击链路的情况，提出了一种简单有效的边删除策略--层次幂迭代归一化割（HPI-Ncut），在真实网络和人工网络上的实验结果表明，在考虑攻击代价的情况下，HPI-Ncut算法的性能优于所有节点删除和链路删除攻击算法。此外，我们表明，在稀疏网络上，这种分层幂迭代边缘去除算法的复杂性只有$O(n\log^{2+ε}(n))$。
2017-10-10 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
$k$-core percolation on complex networks: Comparing random, localized and targeted attacks
恶意攻击的类型对网络的稳定性有很大的影响，在普通渗流中，当一个节点从巨分支断开时，它就会失效。在这里，我们研究它的推广，$k$核心渗流，其中一个节点失败时，它失去了连接到阈值$k$邻居。我们研究和比较解析和数值模拟的$k$ -核心渗流网络的稳定性下的随机攻击（RA），本地化攻击（LA）和有针对性的攻击（TA），分别。通过将LA或TA下的网络映射到RA下的等价网络，我们发现，在单个网络和相互依赖的网络中，TA对网络的核心结构的破坏最大。我们还发现，对于Erdens-Rényi（ER）网络，LA和RA对核心结构的破坏是相等的，而对于无标度（SF）网络，LA对核心结构的破坏要比RA大得多。
2016-05-20 cs.SI physics.soc-ph
Efficiency of attack strategies on complex model and real-world networks
针对多个复杂模型和真实网络，研究了网络节点攻击策略的有效性。我们测试了5种攻击策略，其中3种是首次在本文中引入的，用于攻击3个模型（Erdos和Renyi，Barabasi和Albert优先连接网络和无标度网络配置模型）和3个真实网络（Gnutella对等网络，Rovira i Ravili大学的电子邮件网络和免疫球蛋白相互作用网络）。根据攻击策略定义的节点重要性标准依次删除节点。我们使用最大连通分量（LCC）的大小作为网络损坏的度量。我们发现，攻击策略的效率（对于给定的LCC大小的减少要删除的节点的分数）取决于网络的拓扑结构，虽然基于节点的连接数和介数中心性的攻击通常是最有效的策略。以介数中心度递减顺序依次删除节点是针对真实网络的最有效的攻击策略。特别是对于幂律度分布的网络，我们观察到最有效的策略在顺序删除节点的过程中发生了变化。
2013-12-11 cs.SI physics.comp-ph physics.soc-ph
New nodes attack strategies for real complex weighted networks
在这项工作中，我们介绍了一种新的节点攻击策略，删除节点的最高条件加权介数中心（CondWBet）。我们比较了它的功效与著名的攻击策略，从文献中超过五个现实世界的复杂加权网络。我们使用网络加权效率（WEFF）作为衡量网络加权结构的一个指标，除了常用的二进制拓扑度量，最大连通簇（LCC）。我们发现，最近提出的条件介数策略（CondBet）（Nguyen et al. 2019）在所有情况下都是分割LCC的最佳方法。此外，我们发现，在5种情况下的3种情况下，引入的CondWBet策略是降低网络效率（WEFF）的最佳策略。最后，CondWBet是在移除过程开始时减少WEFF的最有效策略，而首先移除具有最高链接权重的节点的强度在移除过程的最后阶段当网络在许多小集群中被破坏时显示出最高的功效。这些最后的结果表明，一个更好的攻击策略可能是CondWBet和强度策略的组合
2020-08-05 physics.comp-ph physics.soc-ph
Performance of attack strategies on modular networks
复杂网络的脆弱性由于其在现实世界中的应用，近年来已成为复杂系统研究的一个热点。大多数真实的网络往往是非常脆弱的高介数自适应攻击。然而，最近的贡献表明，互联节点在网络的完整性和模块为基础的攻击的重要性相比，传统的恶意非自适应攻击出现了有前途的。在目前的工作中，我们深入探讨了与攻击过程相关的权衡，引入了一个广义的鲁棒性措施，并提出了一个攻击性能指标，该指标既考虑了网络对攻击的鲁棒性，又考虑了获得攻击目标节点列表所需的运行时间。此外，我们引入了失活点的概念，旨在标记网络停止正常工作的点。然后，我们的经验表明，非自适应基于模块的攻击比高程度和介数自适应攻击网络定义良好的社区结构和随之而来的高模块化。
2016-08-08 cs.SI physics.soc-ph
Effects of Degree Correlations in Interdependent Security: Good or Bad?
我们研究了程度相关性或网络混合对相互依赖安全的影响。我们使用依赖图来模拟代理之间的相互依赖性，并采用人口博弈模型来捕获许多代理之间的相互作用时，他们是战略性的，并有各种安全措施，他们可以选择来保护自己。整体网络安全性是通过我们称之为邻居的平均风险暴露（ARE）来衡量的，它与网络中的攻击总数（预期）成正比。首先证明了种群博弈存在唯一的纯策略纳什均衡。然后，我们证明了，作为代理的依赖图中的程度较大的看到更高的风险比那些程度较小的，整体网络的安全性恶化，代理所经历的ARE增加，网络中有更多的攻击。最后，使用这一发现，我们证明了网络混合对ARE的影响取决于代理可用的安全措施的（成本）有效性;如果安全措施是无效的，依赖图的依赖性增加会导致更高的ARE。另一方面，如果安全措施能够有效抵御攻击造成的损害和损失，则增加可防御性会降低代理所经历的ARE。
2017-04-03 cs.SI physics.soc-ph
On the influence of topological characteristics on robustness of complex networks
在本文中，我们探讨了复杂网络的拓扑特征和它的鲁棒性持续有针对性的攻击之间的关系。使用合成的无标度，小世界和随机网络，我们研究了一些网络度量，包括网络的非线性，模块化，平均路径长度，聚类系数，丰富的俱乐部配置文件和无标度指数（适用时），以及这些指标如何影响网络在有针对性攻击下的鲁棒性。我们使用一个建立的鲁棒性系数来衡量拓扑鲁棒性，并考虑持续的有针对性的攻击，节点度的顺序。对于无标度网络，我们发现，无标度性，模块化和平均路径长度与网络的鲁棒性呈正相关，而聚类系数呈负相关。我们没有发现无标度指数和鲁棒性之间的任何相关性，或丰富的俱乐部配置文件和鲁棒性。而小世界网络的鲁棒性则与网络的重复性、模块性、聚类系数和平均路径长度呈显著正相关。相比之下，Erdos-Renyi随机网络的鲁棒性与所考虑的任何网络属性都没有任何显着的相关性。一个重要的观察结果是，高聚类降低了无标度网络的拓扑鲁棒性，但它增加了小世界网络的拓扑鲁棒性。我们的研究结果突出了拓扑特征在影响网络鲁棒性方面的重要性，并说明了网络设计人员可以使用的设计策略，以提高无标度和小世界网络在持续有针对性攻击下的鲁棒性。
2014-02-26 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Building Damage-Resilient Dominating Sets in Complex Networks against Random and Targeted Attacks
本文研究了复杂网络中控制集对随机和目标节点移除的脆弱性。虽然小的，成本有效的支配集在这些网络的可控性和可观测性中起着重要的作用，但总是隐含地假设一个固定且完整的网络结构。我们发现，成本效益的优势集优化为小尺寸单独来的代价是容易受到损害，在剩余的网络中的统治可以严重中断，即使一小部分的支配节点丢失。我们开发了两种新的方法来寻找灵活的支配集，允许可调的整体弹性，或支配集的大小，同时最大化攻击后剩余网络的支配分数。我们分析了每种方法在合成无标度网络以及真实复杂网络上的效率。
2014-09-27 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Robustness of onion-like correlated networks against targeted attacks
最近，Schneider等人[Proc.Natl. Acad. Sci. USA，108，3838（2011）]，使用模拟，具有“洋葱结构”的无标度网络对于有针对性的高度攻击是非常鲁棒的。洋葱结构是一种网络，其中具有几乎相同度的节点连接在一起。受这项工作的启发，我们提出并分析，基于分析的考虑，洋葱状的候选人几乎最佳的结构，同时对随机和有针对性的高度节点攻击。近似最优结构可以看作是一个层次互连的随机正则图，其度和种群由度分布指定。这种网络结构具有极强的度-度相关性，与洋葱结构有着密切的联系。“在推导出一组精确的表达式，使我们能够计算临界渗流阈值和任意类型节点删除的相关网络的巨型分量之后，我们将该理论应用于随机无标度网络的情况，这些网络非常容易受到目标高度节点删除的影响。我们的研究结果表明，这种脆弱性可以显着减少实现这种洋葱式的度-度相关性，而不会破坏几乎完全的鲁棒性，对随机节点删除。我们还详细研究了鲁棒性的增强，由于间接度度的相关性，通过引入一个联合度度概率矩阵，插值之间的不相关的网络结构和洋葱状结构，在这里提出的调整一个单一的控制参数。还确定了最大化同时对随机和有针对性的攻击的鲁棒性的控制参数的最佳值。我们的分析计算支持数值模拟。
2012-03-05 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
