Group percolation in interdependent networks
在许多实际的网络系统中，节点通常相互协作并形成组，以增强其对风险的鲁棒性。这促使我们研究一种新类型的渗流，群体渗流，在相互依赖的网络攻击。在这个模型中，属于同一组的节点一起生存或失败。我们开发了一个理论框架，这种新的组渗透，并发现，形成的群体可以提高相互依赖的网络的弹性显着。然而，渗滤过渡总是一阶的，无论基团大小的分布。作为应用，我们将最近引起广泛关注的具有互相似结构的相互依赖网络映射到群渗流上，证实了连续相变的不存在.
2018-01-02 cs.SI physics.soc-ph
Hierarchical scale-free network is fragile against random failure
我们调查网站渗透在一个层次的无标度网络称为Dorogovtsev-Goltsev-Mendes网络。我们使用生成函数方法证明渗流阈值为1，即，当占用概率小于1时，系统不处于等待阶段。本文的结果与渗流阈值为零的相同网络中的键渗流进行了对比。我们还表明，故意攻击的渗透阈值为1。我们的研究结果表明，这种层次无标度网络是非常脆弱的随机故障和故意攻击。这种结构缺陷在许多层次网络模型中很常见。
2013-12-09 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Impact of seed node position on network robustness under localized attacks
The University of Tokyo（东京大学）
本研究提出LAVI指标，用于量化局部攻击下节点的脆弱性，发现其比传统中心性度量更准确地反映网络鲁棒性退化。
2026-09-24 cs.SI physics.soc-ph
Spatially localized attacks on interdependent networks: the existence of a finite critical attack size
现实世界中的许多复杂系统如基础设施、通信和交通网络都是嵌入在空间中的，其中一个系统的实体可能依赖于其他系统的实体。由于恶意攻击或自然灾害，这些系统容易发生地理上局部的故障。在这里，我们研究的弹性系统组成的两个相互依赖的空间嵌入式网络本地化的地理攻击。我们发现，如果一个攻击是大于一个有限的（零分数的系统）的临界大小，它会蔓延到整个系统，并导致其完全崩溃。如果攻击低于临界大小，它将保持局部性。相反，在随机攻击下，系统的有限部分需要被移除以启动系统崩溃。我们提出了数值模拟和理论方法来分析和预测本地攻击的效果和临界攻击大小。我们的研究结果表明，相互依赖的空间嵌入式基础设施的本地攻击的高风险，可以用于设计更具弹性的系统。
2013-10-03 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Localized attack on clustering networks
聚类网络是复杂网络的一种，其结构和级联过程吸引了众多学者的讨论和研究。主要分析了在局部化攻击下，单簇网络的簇系数对其他各种性能的影响。这些网络模型包括双聚类网络、星状聚类NON和随机规则（RR）聚类ER网络NON，它们至少由两个网络组成，网络之间存在相互依赖关系，网络之间的依赖程度用耦合强度来度量。通过解析和数值计算的方法，研究了网络间耦合强度和聚集系数对渗流阈值、巨组分尺寸、临界耦合点等的影响，其中临界耦合点处的相变行为随着网络间耦合强度的增加而从二级转变为一级.最后，我们研究了两种类型的聚类网络：一种是与双聚类网络相同的网络，其中每个子网络满足相同的度分布，另一种是它们的子网络满足不同的度分布。前一种类型的处理解析和数值，而后者只处理数值。在每一节中，我们比较了根据Shao等人[22]从局部化攻击和随机攻击获得的两个结果。
2016-10-15 cs.SI physics.soc-ph
Cascading failures in isotropic and anisotropic spatial networks induced by localized attacks and overloads
在本文中，我们研究了Motter-Lai模型的连锁故障引起的过载在各向同性和各向异性的空间网络，通过放置节点在一个正方形的格子，并使用各种分布的链接长度和角度。在Motter-Lai模型中，各向异性是一个可能影响连锁故障的真实特征，以前没有考虑过。这可能反映了系统的给定属性表现出的偏好方向的存在，例如沿着平行于海岸建造的城市的电力线。我们发现，各向异性导致更大的传播损伤沿优先方向的链接。我们还确定了临界线性大小，$l_c$，为方形的本地化攻击，这满足与高概率以上$l_c$的级联破坏功能节点的巨型组件，而低于$l_c$的损害不扩散。我们发现，对于具有任何特征链接长度的网络，其鲁棒性随着各向异性的强度而降低。我们发现，$l_c$的值是有限的，独立的系统大小（大型系统），各向同性和各向异性网络。因此，与随机攻击相反，在随机攻击中，在初始攻击中幸存的节点的临界分数$p_c$通常小于1，这里是$p_c = 1$。请注意，在相互依赖的空间网络中，局部攻击也与$p_c = 1$类似。最后，我们测量了功能团簇大小的最终分布，并发现了幂律行为，其指数类似于常规渗流。这表明，在破坏巨组分的级联之后，系统处于渗流临界点。此外，我们观察到交叉的分布指数的值，从临界渗流在一个二维晶格的强空间嵌入，平均场渗流弱嵌入。
2022-03-16 physics.soc-ph
Robustness of interdependent networks under targeted attack
当相互依赖的网络中发生节点的初始故障时，网络之间的故障级联发生。早期的研究集中在随机初始故障。在这里，我们研究了相互依赖网络的鲁棒性有针对性的攻击高或低度节点。我们介绍了一种通用的技术，并表明，{ \it有针对性的攻击}问题的相互依赖的网络可以映射到{ \it随机攻击}问题的相互依赖的网络转换对。我们发现，当高度连接的节点被保护，并有较低的概率失败，在对比单无标度（SF）网络的渗流阈值$p_c=0$，耦合SF网络是显着更脆弱的$p_c$显着大于零。结果表明，相互依赖的网络是很难保护的策略，如保护的高度节点，已被发现有用的显着提高单个网络的鲁棒性。
2010-11-19 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The healing strategy by prioritizing minimum degree against localized attacks on interdependent spatially embedded networks
许多现实的基础设施网络，如电网、通信网络等，不仅相互依赖运行，而且还嵌入空间。大量的工作致力于揭示相互依赖的空间嵌入网络的脆弱性考虑随机故障。然而，最近的研究表明，它们容易受到地理上局部的攻击或自然灾害或恐怖袭击造成的故障，这些攻击会影响给定半径内的所有节点。特别是，小的局部攻击可能导致灾难性的后果。作为崩溃不稳定性的补救措施，一项研究引入了一种动态愈合策略，并可能以称为随机愈合的概率建立新的连接链路，以桥接故障节点的两个剩余邻居。随机策略很简单。在这里，不同于以前的策略，我们提出了一个简单而有效的策略，称为愈合策略优先级最小程度（HPMD），建立一个新的链接之间的两个功能邻居与最小程度的级联故障。此外，我们考虑了两个节点之间的距离，以避免改变网络结构。之后，HPMD和三个愈合策略：随机，度中心性和局部中心性之间的比较，以确定一对邻居具有高优先级。仿真实验中提出了两个正方形格具有相同的大小作为相互依赖的空间嵌入式网络在本地化攻击。实验结果表明，HPMD策略在局部攻击下，即使在治愈率不同的情况下，仍具有优异的性能。此外，HPMD更及时，更适用，成本更低。我们的方法在实践中是有意义的，因为它可以大大提高弹性和鲁棒性的相互依赖的空间嵌入式网络对本地化的攻击。
2018-10-21 physics.soc-ph
The influence of the broadness of the degree distribution on network's robustness: comparing localized attack and random attack
网络的稳定性很大程度上受其度分布的影响，特别是受其宽度的影响。具有更宽度分布的网络通常对随机故障更鲁棒，但对局部攻击的鲁棒性较低。为了更好地理解度分布的宽度的影响，我们在这里研究了两个控制宽度的模型，并比较了它们对局部攻击（LA）和随机攻击（RA）的鲁棒性。我们研究分析和数值模拟的情况下，在网络中的度遵循双泊松分布$P(k)=αe^{-λ_1}\frac{λ_1^k}{k!}+(1-α) e^{-λ_2}\frac{λ_2^k}{k!},α\in[0,1]$，和高斯分布$P(k)=A \cdot exp{(-\frac{(k-μ)^2}{2σ^2})}$与归一化常数$A$其中$k\geq 0$。在双泊松分布中，宽度由$α$、$λ_1$和$λ_2$的值控制，而在高斯分布中，宽度由标准差$σ$控制。我们发现，只有$α=0$或$α=1$，即度服从纯泊松分布，LA和RA是相同的，但对于所有其他情况下，网络更容易受到LA相比RA。对于高斯分布，当平均度$μ$固定时，我们发现当$σ^2$小于$μ$时，网络更容易受到随机攻击。然而，当$σ^2$大于$μ$时，网络变得更容易受到局部攻击。对于相互依赖的网络，也显示了类似的定性结果。
2015-05-08 physics.soc-ph
Percolation of Hierarchical Networks and Networks of Networks
大量的工作已经致力于研究网络和相互依赖的网络在不同程度的故障下的渗流。研究人员已经考虑了许多不同的现实网络结构，但到目前为止，还没有研究纳入了许多网络的层次结构。例如，跨城市的基础设施可能会分布，使得节点在小社区内紧密连接，在整个城市中连接较少，城市之间的连接甚至更少。此外，虽然以前的工作确定了相互连接的节点，这些节点的链接在其邻域之外，更有可能受到攻击，但在这里，我们有各种级别的互连（在邻域之间，在城市之间等）。我们认为最高级别的互连节点最有可能被攻击，其次是那些在下一级的互连，等我们开发了一个分析解决方案，为这种结构的单一和相互依赖的网络，并通过模拟验证我们的理论。我们发现，取决于层次结构中的级别的数量，在巨组件（互连节点的分数）中可能有多个过渡，因为网络在各个级别上分离。我们的研究结果表明，这些多跳是层次网络的一个特点，可以影响基础设施网络的脆弱性。
2018-05-03 physics.soc-ph
Percolation on sparse networks
我们研究网络上的渗流，它被用作网络系统（如互联网）对攻击或故障的弹性模型，并作为疾病在人类接触网络上传播的简单模型。我们重新制定渗透作为一个消息传递过程，并演示如何得到的方程可以用来计算，除其他事项外，的大小的集群和平均集群大小。当网络中的短回路数量很小时，稀疏网络的计算是精确的，但即使在有许多短回路的网络上，我们发现与直接数值模拟相比，它们也非常精确。通过考虑消息传递过程的不动点，我们还表明，在一个网络上的几个回路的渗流阈值是由所谓的非回溯矩阵的领先的特征值的逆。
2014-10-07 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Spreading of localized attacks on spatial multiplex networks with a community structure
我们研究了本地化攻击对多路空间网络的影响，其中每一层都是一个社区网络。当节点属于所有复用层中的巨型组件时，系统被认为是功能性的。社区具有线性大小$ζ$，使得在其中任何一对节点以相同的概率链接，并且另外，附近社区中的节点以不同的（通常较小的）概率链接。这个模型可以代表一个相互依赖的城市基础设施系统，其中城市内部有许多联系，而城市之间的联系较少。我们开发了一种分析方法，类似于有限元方法应用于网络社区，并通过模拟验证我们的分析结果。我们发现，无论是通过模拟和理论，对于不同的参数的连接性和空间性-有一个关键的局部尺寸的损害，超过它将蔓延，整个系统将崩溃。
2019-12-11 nlin.AO physics.soc-ph
Emergent networks in fractional percolation
真实的网络容易受到随机故障和恶意攻击的影响。然而，当一个节点受到伤害或损坏时，它可能会保持部分功能，这有助于维持整个网络的结构和功能。在本文中，我们研究了分数渗滤过程的网络结构[Shang，Phys. Rev. E 89，012813（2014）]，其中节点的状态可以是完全功能性的（FF），部分功能性的（PF）或功能失调的（D）。我们开发了新的方程来计算FF和PF节点的集群的相对大小，这与我们的随机模拟是一致的。此外，我们发现了一个政权，其中的集群可以被描述为一个粗粒度的二分网络，即，作为一组有限的FF节点连接PF节点群。此外，这些群体表现为一组具有幂律度分布的“超级节点”。最后，我们展示了这种新兴的结构如何解释渗透阈值附近的几个临界指数的值。
2022-01-11 physics.soc-ph
Improving mean-field network percolation models with neighbourhood information
提出基于生成函数并包含节点局部邻域树状结构信息的平均场渗流模型，在预测精度上优于其他生成函数模型及标准消息传递模型，且计算复杂度更低。
2023-07-31 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Degree-Ordered-Percolation on uncorrelated networks
我们分析了度序渗流（DOP）的性质，在这个模型中，网络的节点是以度降序的方式被占据的。这条规则与研究较多的度递增协议相反，该协议用于研究网络在故意攻击下的弹性，迄今为止受到的关注有限。对DOP的兴趣也是由于它与传染病传播的易感-感染-易感（SIS）模型的联系，因为DOP的变化与随机幂律度分布网络$P(k) \sim k^{-γ}$的SIS转移的消失有关。利用生成函数方法，研究了一般值为$γ$的网络上DOP模型的行为，并通过数值模拟验证了分析结果.我们发现对于$γ\le 3$，在大网络的极限下，渗流阈值为零，而对于$γ>3$，渗流阈值是有限的，尽管对于$γ$，渗流阈值在3和4之间非常小，并且预渐近效应很大.我们还推导出DOP过渡的临界性质，特别是指数如何依赖于网络的异质性，确定DOP不属于$γ\le 3$的随机渗流的普适性类。
2020-10-05 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Avalanche-size distribution of Cayley tree
网络攻击是一个非常重要的问题，在制定战略，以消除传播的恶意现象，如流行病和虚假信息，这通常被称为在研究网络免疫。传统的评估网络攻击效果的方法主要是测量与整个攻击相关的一些宏观参数，如网络中发生渗透的临界概率$p_c$和网络中最大组件-巨组件的相对大小，而没有从微观角度考虑攻击，即在攻击过程中对节点移除的分析，他们自己，他们的特点和结果。在本文中，我们提出并应用了最后一种方法，专注于攻击的微观尺度。基于网络中的渗流理论，我们分析了由于从网络中移除单个节点而导致的雪崩结果的现象，即移除属于网络的巨组件的一个节点导致其他节点也与其断开连接的状态，这比仅移除单个原始节点本身对网络的碎片化（免疫）的贡献要大得多。具体来说，我们专注于雪崩的大小参数，这是由于单个节点删除而与巨组件断开连接的节点数量。对于Cayley树型网络的随机攻击，我们解析地导出了在整个攻击过程中发生的雪崩的大小分布，直到网络被拆除（免疫）和攻击终止。
2022-10-25 physics.soc-ph
On the complexity of color-avoiding site and bond percolation
复杂网络鲁棒性和容错性的数学分析一直是研究的热点。另一方面，很少的工作已经完成时的攻击容忍度的顶点或边是不独立的，但某些类的顶点或边共享一个共同的脆弱性。在这项研究中，我们考虑一个图，我们分配颜色的顶点或边缘，其中的颜色类对应于共享的漏洞。一个重要的问题是找到鲁棒连接的顶点集：通过提供任何类型的错误（即擦除给定颜色的任何顶点或边）的路径保持相互连接的节点。这也被称为颜色避免渗透。在本文中，我们研究了各种可能的建模方法的共享漏洞，我们分析了计算复杂性的鲁棒（避免颜色）的连接组件。我们发现，所提出的方法显着不同的复杂性。
2018-10-19 cs.CC cs.DM cs.SI
Dependency-based targeted attacks in interdependent networks
现代大型网络系统通常协同工作，并出于效率和监管的目的在其组件之间建立依赖关系。这种依赖性可能成为主要风险，因为它们可能导致小规模故障在整个系统中传播。因此，依赖节点可能是旨在利用这些漏洞的恶意攻击的自然目标。在这里，我们第一次考虑一种基于网络之间依赖关系的新型有针对性的攻击。我们研究的攻击策略，范围从依赖性第一依赖性最后，其中一小部分$1-p$的依赖性链接的节点，或没有依赖性链接的节点，分别最初受到攻击。我们系统地分析，分析和数值，部分相互依赖的Erdens-Rényi（ER）网络的渗流过渡，其中一小部分$q$的节点在每个网络依赖于其他网络的节点。我们发现，对于广泛的依赖强度$q$，“依赖第一”的战略，这直观地预计将增加系统的脆弱性，实际上会导致一个更稳定的系统，在较低的临界渗流阈值$p_c$，与相同大小的随机攻击相比。相比之下，“最后依赖”战略导致一个更脆弱的系统，即，更高的$p_c$，与随机攻击相比。通过探索基于依赖性的攻击引发的级联故障的动态，我们解释了这种反直觉的效果。我们的研究结果表明，在一个相互依赖的网络系统中，最脆弱的组件不一定是那些导致最大的直接影响，但那些引发了最大的累积损害的故障级联。
2019-12-27 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
$K$-selective percolation: A simple model leading to a rich repertoire of phase transitions
我们提出了$K$ -选择渗流过程作为复杂网络中具有特定中间度的节点的迭代移除模型。在该模型中，度为$K$的随机节点被逐个去激活，直到没有更多的度为$K$的节点剩余。在各种合成和现实世界的网络上的巨大的组件大小的非单调响应意味着一个结论，即网络可以通过删除更多的边缘，对这种选择性攻击更强大。在理论上，$K$ -选择性渗流过程表现出丰富的相变，包括混合和连续的双重相变，以及重入相变。值得注意的是，我们在Erdens-Rényi网络上观察到一个类似三临界点的点。我们还研究了简单立方晶格上的一个不连续跃迁，它具有不寻常的序参量涨落和分布，这在其他具有级联过程的渗流模型中是不存在的。最后，我们进行有限尺寸标度分析，以获得临界指数的各种过渡点，包括那些外来的。
2022-01-20 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Robustness of Interdependent Random Geometric Networks
提出了一种互依随机几何图（RGG）模型.基于此模型，我们研究了两个相互依赖的空间嵌入网络的鲁棒性，其中两个网络中地理上相邻的节点之间存在相互依赖关系。我们研究了在两个相互依赖的RGG中随着节点密度的增加而出现的巨互分量，并将渗流阈值定义为一对节点密度，在此之上，巨互分量首次出现。与单个RGG的情况相反，其中渗透阈值是针对给定连接距离的唯一标量，对于两个相互依赖的RGG，可以存在多对渗透阈值，假定一个RGG中的较小节点密度可以增加另一个RGG中的最小节点密度，以便存在巨大的相互分量。通过离散化得到了两个相互依赖的RGG的渗流阈值的解析上界，并通过仿真得到了渗流阈值的$99\%$置信区间。基于这些结果，我们得到的条件下，相互依赖的RGGs是强大的随机故障和地理攻击。
2018-06-04 cs.NI cs.SI math.PR
Robustness of the European power grids under intentional attack
电网定义了我们这个时代最重要的技术网络之一，并维持着我们复杂的社会。它已经发展了一个多世纪，成为一个非常巨大的，似乎强大的和良好的理解系统。但是，当意外的、通常是最小的故障变成未知的动力学行为时，它也变得极其脆弱，例如，导致突然和大规模停电。在这里，我们探讨了欧洲电网的脆弱性下的选择性节点删除的影响。针对攻击的脆弱性的平均场分析与观察到的模式。网络渗透（和分裂）攻击下的理论条件的偏差进行了分析，并与非拓扑可靠性措施。
2007-11-23 physics.soc-ph
Percolation on Networks with Antagonistic and Dependent Interactions
从现实世界中的相互作用系统的灵感，我们研究了一个系统，由两个网络表现出对立和依赖的相互作用。所谓对抗性和依赖性相互作用，我们的意思是，网络中的一部分功能节点会导致另一个节点的故障，而另一个节点的故障会导致第一个节点的链路故障。相对于相互依赖的网络，它可以表现出一阶相变，我们发现，在这样的网络中的相变是连续的。我们的分析表明，与孤立网络相比，该系统对随机攻击具有更强的鲁棒性。令人惊讶的是，我们观察到参数空间中的一个区域，两个网络的巨连通分量开始振荡。此外，我们发现，对于Erdos-Renyi和无标度网络的系统振荡只有当两个网络之间的依赖和对抗是非常高的。我们相信，这项研究可以加深我们对现实世界中相互作用系统的理解。
2016-06-16 physics.soc-ph
Stability and topology of scale-free networks under attack and defense strategies
研究了随机无标度网络在依赖于节点度k的攻击和防御策略下的容忍度和拓扑结构。例如，当节点的鲁棒性取决于其度或在对网络的知识不足的情况下进行故意攻击时，就会发生这种情况。我们确定，对于所有的策略，临界分数p_c的节点，必须删除分解网络。我们发现，对于一个故意攻击，很少的知识的良好连接的网站是足以大大减少p_c。在临界点，网络的拓扑结构取决于去除策略，这意味着不同的策略可能导致不同类型的渗滤过渡。
2005-05-09 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Network Overload due to Massive Attacks
我们研究了网络由于过载而导致的级联故障，使用节点的介数中心性作为其负载的度量，遵循Motter和Lai模型。我们研究了幸存的节点的分数在年底的级联$p_f$作为功能的初始攻击的强度，测量的节点的分数$p$，幸存的初始攻击的不同值的公差$α$在随机规则和Erdös-Renyi图。我们发现在$p-α$平面上存在一阶相变线$p_t(α)$，使得如果$p <p_t$的级联故障导致幸存节点$p_f$的一个非常小的分数和网络的巨组件消失，而对于$p>p_t$，$p_f$是大的和网络的巨组件仍然存在.恰好在$p_t$处，函数$p_f(p)$经历一阶不连续。我们发现$p_t(α)$线在临界点$(p_c,α_c)$终止，在临界点处级联失效被二级渗流跃迁所取代。我们分析发现，在初始攻击前后，不同程度的节点的平均介数，调查他们的级联故障中的作用，并找到一个下界$p_t(α)$。我们还研究了本地化和随机攻击之间的差异。
2018-02-12 cs.SI physics.soc-ph
The robust-yet-fragile nature of interdependent networks
根据渗流模型，相互依赖的网络已被证明是极其脆弱的。Parshani et. Al进一步指出，网络间的相似性越大，它们对随机故障的鲁棒性就越强。我们的理解如何耦合模式的形状和影响级联故障的负载在相互依赖的网络是有限的，但对于现实世界中的相互依赖的网络系统的设计和优化是必不可少的。然而，这个问题在很大程度上尚未得到探讨。在本文中，我们解决这个问题，通过调查的鲁棒性相互依存ER随机图和BA无标度网络下的随机故障和故意攻击。研究发现，相互依赖的ER随机图在随机失效和蓄意攻击下都是鲁棒脆弱的。然而，相互依赖的BA无标度网络只在随机故障下是鲁棒的，但在故意攻击下是脆弱的。这些结果大大推进了我们对相互依赖网络鲁棒性的理解。
2014-05-17 cs.SI physics.soc-ph
Percolation framework reveals limits of privacy in Conspiracy, Dark Web, and Blockchain networks
我们考虑网络中个人之间交互的隐私。对于许多网络，虽然节点对外部观察者是匿名的，但个体之间存在联系意味着一个节点可能会泄露其邻居的身份信息。此外，虽然账户的身份可能对观察者隐藏，但两个匿名账户之间的互动网络通常是可用的。例如，在区块链加密货币中，两个匿名账户之间的交易是公开发布的。在这里，我们考虑如果此类网络中的一方（或多方）被外部身份去匿名化会发生什么。这些受感染的个人可能会泄露与他们互动的其他人的信息，然后可能会级联到越来越多的节点信息被泄露。我们使用一个渗透框架来分析上述场景，并显示了不同可能性的个人拥有关于其交易对手的信息，可以识别的账户的比例以及从去匿名节点到匿名节点的理想化最小步骤数（去匿名化个人所需的工作量的度量）。我们进一步开发了一个贪婪的算法来估计\emph{actual}的步骤，将需要识别一个特定的节点的基础上提供给攻击者的嘈杂的信息。我们将我们的框架应用于三个现实世界的网络：（1）区块链交易网络，（2）暗网上的交互网络，以及（3）政治阴谋网络。我们发现，在所有三个网络中，从一个受损的个人开始，有可能在不到5步的时间内对网络的一个重要部分（$>50$ %）进行去匿名化。总的来说，这些结果为寻求识别匿名网络中的行为者的调查人员以及寻求维护隐私的用户提供了指导。
2020-07-10 cs.SI physics.soc-ph
Cascading failures in anisotropic interdependent networks of spatial modular structures
由于嵌入空间的限制，现实世界中的多层基础设施系统的结构通常表现出各向异性。例如，山脉、河流和海岸等地理特征影响着关键基础设施网络的架构。此外，这种空间网络往往是非同质的，而是具有模块化结构，社区内的连接密集，相邻社区之间的连接稀疏。当不同层的网络相互依赖时，局部故障和攻击可能会在整个系统中传播。在这里，我们研究的鲁棒性的空间相互依存网络，这是各向异性和异构。我们还评估了具有不同几何形状的本地化攻击的效果。我们发现，各向异性网络更强大的本地化攻击和各向异性攻击，令人惊讶的是，即使在各向同性结构，比各向同性攻击更有效。
2021-06-26 physics.app-ph physics.soc-ph
k-core percolation on interdependent and interconnected multiplex networks
许多现实世界的网络耦合在一起，以维持其正常功能。在这里，我们研究的鲁棒性的多路复用网络的相互依赖和互连的链接下的k-核心渗流，当一个节点连接到一个阈值小于k个邻居失败。通过推导自洽方程，解析求解了巨组分的临界阈值和尺寸等关键参数，并通过数值模拟验证了理论结果.我们发现，丰富的相变现象，因为我们调整层间耦合强度。具体来说，在ER-ER复合网络中，随着耦合强度的增加，巨连通分支的大小在每一层中首先经历一级跃迁，然后经历二级跃迁，最后经历一级跃迁.这是由于同时具有连接性和依赖性的层间链路的性质。如果对初始鲁棒网络的依赖性很强，则系统更鲁棒，如果对初始攻击网络的依赖性很强，则系统更脆弱。这些影响甚至在级联过程中被放大。当将我们的模型应用于SF-SF复用网络时，转换的类型发生了变化。只有当两层的相互耦合很强时，系统才先经历一级相变，在其它条件下，系统经历二级相变。
2021-01-07 physics.soc-ph
Cycle-tree guided attack of random K-core: Spin glass model and efficient message-passing algorithm
一个图的K-核是指其中每个顶点至少与K个其它顶点相连的极大子图。它是理解具有不连续渗流过渡的阈值级联过程的基本网络概念。最小攻击集包含最小数量的顶点，其移除会导致K-核的完全崩溃。在这里，我们解决这个原型的最佳初始条件问题，从旋转玻璃的角度来看，循环树最大包装，并提出了一个循环树引导攻击（CTGA）的消息传递算法。在正则随机图系综和Erdös-Rényi随机图系综上验证了CTGA的良好性能和时间效率。我们的中心思想，将一个长期相关的动态过程的静态结构模式也可能是其他硬优化和控制问题的指导。
2022-07-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.CY
Targeted attacks on the world air transportation network: impact on its regional structure
航空运输网络的混乱对许多部门的活动产生了巨大影响。因此，更好地了解其对有针对性的攻击的鲁棒性至关重要。文献报告了考虑到各种有针对性的攻击策略的不同级别（世界、区域、航空公司）的大量调查。然而，很少有工作考虑网络的介观组织。为了填补这一空白，我们依靠最近在网络文献中介绍的组件结构。事实上，世界航空运输网络有七个地方组成部分，在局部地区提供区域航班。其全球部分分布在世界各地，涵盖区域间路线。我们调查的影响，两个有影响力的攻击（度，介数）对世界航空运输网络在区域和区域间的水平。结果表明，这七个地区是孤立的，从世界航空运输网络的一个接一个。此外，虽然Betweenness攻击有效地分裂了网络，但它对区域路由的影响不太明显。
2022-09-12 cs.SI physics.soc-ph
On the breakup patterns of urban networks under load
伦敦和纽约市的城市网络进行了研究，作为有向图的图形渗透的范式。最近观察到，当一小部分边缘被移除时，城市网络表现出临界渗流转变。由此产生的强连接组件形成一个集群结构，其尺寸分布遵循幂律与临界指数$τ$。我们首先分析了网络在受到越来越广泛的随机边缘去除以及具有幂律衰减的空间相关性的影响时的反应。我们观察到随着空间相关性的增加，$τ$逐渐减少。当使用真实交通数据（UBER）来删除拥塞图边缘时，会发生类似的现象：在低拥塞期间，$τ$接近于针对不相关渗流获得的指数，而在高峰时段，指数变得更接近于从空间相关边缘去除获得的指数。我们发现，空间相关性似乎发挥了重要的作用，不同的交通模式。我们最后提出了一些初步证据，表明在临界状态下，最大的集群显示出空间可预测性，并且集群配置形成了一个具有很少主要分支的分类法：只存在有限数量的分解模式，具体针对每个城市。这适用于随机渗流和真实交通，其中三个最大的集群是本地化和空间上不同的。这种一致的集群组织受到当地地形结构（如河流和桥梁）的强烈影响。
2020-10-19 physics.soc-ph
Bypass rewiring and robustness of complex networks
提出了旁路重布线的概念，并对随机旁路重布线进行了分析和数值模拟研究。我们的研究结果表明，旁路重新布线使网络鲁棒性对删除节点，包括随机故障和攻击。特别地，随机旁路重布线连接了偶数度无限网络上除被移除节点之外的所有节点，并使任意占用概率的渗流阈值为0。在我们的例子中，偶数度网络比具有随机旁路重新布线的原始网络更健壮，而原始网络比没有随机旁路的偶数度网络更健壮。我们提出了一个贪婪的旁路重布线算法，保证在每一步的最大组件的最大尺寸，假设哪个节点将被删除下一个是未知的。仿真结果表明，贪婪旁路重布线算法比随机旁路重布线算法更能提高互联网自治系统在攻击下的鲁棒性。
2017-09-26 physics.data-an physics.soc-ph
Microscopic intervention yields abrupt transition in interdependent magnetic networks
该研究针对相互依赖空间磁性网络模型，探究热耗散范围对其临界相变的调控作用，并发现局部加热、局部磁场这类微观干预可引发宏观相变，为调控相互依赖材料宏观相态提供新的现实思路。
2023-06-08 physics.soc-ph
Disaster Management in Scale-Free Networks: Recovery from and Protection Against Intentional Attacks
无标度幂律（PL）网络对攻击的敏感性传统上在可称为{ \em瞬时攻击}的上下文中进行了研究，其中删除随机选择的节点和边的集合，而网络保持{ \em静态}。在本文中，我们将重点转移到{ \em渐进}和瞬时攻击的研究{ \em反应}增长和随机PL网络，可以响应攻击，并采取补救措施。在这个过程中，我们提出了几种技术，管理网络可以采用，以尽量减少攻击期间的损害，并有效地从成功的攻击后恢复。例如，我们提出了（i）补偿动态，最大限度地减少有针对性的渐进式攻击造成的损害，如线性优先删除成长PL网络中的节点;由此产生的动态自然导致PL度分布具有指数截止的网络的出现;（ii）可以仅使用本地决策来缩放PL网络中的节点的最大程度的分布式愈合算法，以及（iii）在PL网络中创建巨型连通分量的有效方法，该PL网络已被大量高度节点上的攻击所分割。这种有针对性的攻击被认为是PL网络的一个主要漏洞，然而，我们的研究结果表明，通过{ \em反向渗透}过程，只引入少量的随机边，可以恢复连接，这反过来又允许恢复原始网络的其他拓扑属性。因此，网络的无标度性质本身可以有效地用于保护和恢复目的。
2005-05-11 cond-mat.stat-mech cs.DS cs.NI
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
Nucleation phenomena and extreme vulnerability of spatial k-core systems
本研究针对二维空间嵌入k-core网络的渗流过程，发现连接长度可调控相变类型并存在亚稳相，揭示其极端脆弱性，为鲁棒空间网络设计及相关相变机制研究提供新见解。
2024-07-10 physics.soc-ph
Self-organized explosive synchronization in complex networks: Emergence of synchronization bombs
我们引入同步炸弹的概念，作为大型网络的耦合异质振荡器，在一个非相干制度和突然过渡到锁相（或反之亦然）通过添加（或删除）一个或几个链接。在这里，我们建立了一个自组织和随机版本的这些炸弹，通过优化全球同步与分散的信息在一个竞争性的链接渗透过程驱动的本地规则。我们发现爆炸指纹新兴的网络结构，包括频率度的相关性，discretative模式和延迟的渗流阈值。我们表明，这些炸弹一样的过渡可以设计在系统的Kuramoto -周期-和罗斯勒-混沌-振荡器和心脏起搏细胞的模型。我们分析特征的转变，仓本的情况下，结合一个精确的集体坐标的方法和E-Antonsen anastomosis。此外，我们研究的主要参数的变化下的现象的鲁棒性和意想不到的效果，在我们的模型中的最佳噪声。我们的研究结果提出了一种最小的网络增长自组织机制，以理解和控制自适应生物系统（如大脑）和工程系统（如电网或电子电路）中的爆炸性同步。从理论的角度来看，同步爆炸和双稳态的出现引起的局部结构扰动-没有任何微调的全球参数-加入爆炸同步和渗流下相同的机制框架。
2022-03-07 nlin.AO physics.soc-ph
