一种基于级联失效的网络关键节点识别方法

技术领域

本发明属于网络关键节点识别技术领域，具体涉及一种基于级联失效的网络关键节点识别方法。

背景技术

移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)是一种移动通信和计算机网络相结合的网络，是由一组自治的设备或者节点组成的即时性的网络系统，在结构上具有以下一些主要特征：动态拓扑：即网络中的节点可以任意移动，因此，网络的拓扑结构也可能会变化；链路带宽受限、容量时变：由于拓扑动态变化导致每个节点转发的非自身作为目的地的业务量也随时间变化，因此与有线网络不同，它的链路容量表现出时变的特征；动力受限：由于网络节点的移动特征，其中大多数节点以电池为动力，因而，在进行系统设计时，节能就成为一个非常重要的指标；物理上安全有限：移动网络比固定网络(有线和无线)更易受到安全威胁。除了需要克服无线链路的安全弱点以外，还需要克服移动拓扑所带来的新的安全隐患。

MANET具有不依赖基础设施、易部署、无中心、自组织、高动态等特性，可以不受时间、空间及环境等因素的限制为用户提供有效的通信服务，广泛应用于军事、日常生活及抗险救灾等领域，既可以独立成网也可以与因特网(Internet)、物联网(Internet ofThings，IoT)等网络连通构建广覆盖的大型网络，具有广阔的应用前景。

与此同时，无线媒介的开放性、广播性和动态脆弱性等特征也给MANET自身和与其连通的其他网络带来了安全隐患。网络中通常承载一定的负载，包括物质、能量或信息等。由于每个节点自身的存储和处理能力有限，当负载增加到一定程度，网络中部分节点会因为过载而失效，当部分节点失效后，通过其传输的负载将会重新分配，进而引发其他节点因负载超过节点容量而失效，产生连锁反应，这种现象被称为级联失效。节点失效引发的级联失效严重影响了整个网络的性能。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于级联失效场景的网络关键节点识别方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明的一个方面提供了一种基于级联失效的网络关键节点识别方法，包括：

S1：根据网络各节点位置信息及节点间的链路关系，获取网络拓扑结构；

S2：根据所述网络拓扑结构和各节点位置信息确定网络中的关键节点初始集；

S3：对所述关键节点初始集进行扩充，获得关键节点备选集；

S4：计算关键节点初始集中每个节点的降连潜力并选取所述降连潜力值最大的节点作为最终关键节点集合中的第一个关键节点，其中，所述降连潜力为当前节点失效时对网络连通率的影响结果和网络总体负载的影响结果之和；

S5：去除所述第一个关键节点，获取所述关键节点备选集中剩余节点的降连潜力最大的节点作为第二个关键节点加入所述最终关键节点集合；

S6：依次获得当前迭代下降连潜力最大的节点加入所述最终关键节点集合，直至选出所述最终关键节点集合中的所有关键点。

在本发明的一个实施例中，所述S1包括：

S11：获取网络中每个节点的位置坐标；

S12：获取网络中各节点的路由表，建立网络的邻接矩阵A，A＝[a

S13：根据每个节点的位置坐标和所述邻接矩阵A获得网络的拓扑结构。

在本发明的一个实施例中，所述S2包括：

S21：根据所述网络拓扑结构，计算网络中各个节点的介数值；

S22：按照所有节点的介数值从大到小的顺序，选择预定个数或预定比例的节点组成关键节点初始集。

在本发明的一个实施例中，所述S3包括：

S31：获得所述关键节点初始集中各节点横坐标的最小值x

S32：将网络中剩余节点坐标属于所述坐标范围区间[x

在本发明的一个实施例中，所述S4包括：

S41：获得关键节点初始集V

S42：获得关键节点初始集V

S43：根据节点v

S44：获得关键节点初始集V

在本发明的一个实施例中，节点v

其中，Con(v

在本发明的一个实施例中，所述S6包括：

S61：重复步骤S5，从网络G中删除一次迭代选出的关键节点，网络G经过级联失效后变为剩余网络G'，判断所述关键节点备选集中的当前节点失效时关键节点备选集V

S62：重复步骤S61，直至所述关键节点集合中节点数目达到预定要求或者当前迭代下网络中的节点完全失效。

本发明的另一方面提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例中任一项所述基于级联失效的网络关键节点识别方法的步骤。

本发明的又一方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上述实施例中任一项所述基于级联失效的网络关键节点识别方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本发明基于级联失效的网络关键节点识别方法采用了降连潜力作为新的节点关键性评估指标获得网络关键节点并对这些关键节点进行重点监控和保护，更能提升级联失效情况下网络的鲁棒性。

2、本发明的网络关键节点识别方法结合了节点的物理位置信息，采用介数选定初始关键节点集合，如何选取第一个关键节点对级联失效场景下关键节点的选取至关重要，从关键节点初始集中选取第一个关键节点，更容易保护处于拓扑中心以及物理位置中心的关键节点，能有效防止网络被割裂，能够提升相关节点重要性，从而提升整个网络的鲁棒性。

3、本发明采用连通率作为网络鲁棒性的衡量标准，相较于网络中未失效节点数量更为合理。

以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于级联失效的网络关键节点识别方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的一种关键节点初始集的分布示意图；

图3是本发明实施例提供的一种关键节点备选集的分布示意图；

图4是本发明实施例提供的一种网络连通率的计算流程图；

图5是利用本发明实施例的网络关键节点识别方法与传统方法识别的关键节点删除后网络连通率下降的对比图。

具体实施方式

为了进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及具体实施方式，对依据本发明提出的一种基于级联失效场景的网络关键节点识别方法进行详细说明。

有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合附图的具体实施方式详细说明中即可清楚地呈现。通过具体实施方式的说明，可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效进行更加深入且具体地了解，然而所附附图仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明的技术方案加以限制。

应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本实施例提出一种基于级联失效的网络关键节点识别方法，结合网络的拓扑信息和网络节点的空间位置信息，对网络中节点的关键性进行分析，能够筛选出网络中失效后可能会引起网络效能大幅度下降的关键节点，从而便于对这些关键节点进行重点监测。

本实施例的思路是：通过网络节点位置信息和拓扑结构，建立相应的网络模型，以介数为重要性指标选出网络拓扑结构中较为重要的节点作为关键节点初始集，随后根据关键节点初始集中的这些重要节点的位置信息，即二维坐标的最大值和最小值划分横向纵向的坐标区间，将横坐标或纵坐标在这个区域内的节点集合称为关键节点备选集，根据节点失效后导致的网络联通率降低以及使得其他节点变得脆弱的能力，对节点的重要性进行排序，从而获得最终的关键节点。

请参见图1，本实施例基于级联失效的网络关键节点识别方法包括：

S1：根据网络各节点位置信息及节点间的链路关系，获取网络拓扑结构。

具体地，步骤S1包括：

S11：获取网络中每个节点的位置坐标；

本实施例以MANET网络为例，MANET中各个节点与通信范围内的节点形成稳定的通信链路，进而形成完整的自组网络，在实际过程中，MANET网络中各个节点向网络平台控制终端上传节点自身的物理位置，并上传该节点的路由表信息，该网络平台控制终端根据节点的位置坐标和路由表信息即可获得网络的拓扑结构。

具体地，在本实施例中，使用G＝(V,E)表示该MANET网络，其中，V表示网络中所有节点的集合，E表示网络中所有通信链路的集合。假定网络中有N个节点和M条通信链路，则V＝{v

随后，所述网络平台控制终端收集各个节点的路由表，并建立网络的邻接矩阵A，

a

随后根据所述邻接矩阵A获得网络的拓扑结构，即网络的链路连接关系。

S2：根据所述网络拓扑结构和各节点位置信息确定网络中的。

进一步地，所述S2包括：

S21：根据网络拓扑结构，计算网络中各个节点的介数值C

其中，C

S22：按照所有节点的介数值从大到小的顺序，选择预定个数或预定比例的节点组成关键节点初始集。

在本实施例中，对所有节点的介数值按照从大到小的顺序进行排序，选择前10-20％的节点组成关键节点初始集V

S3：对所述关键节点初始集进行扩充，获得关键节点备选集。

具体地，本实施例的步骤S3包括：S31：获得所述关键节点初始集中各节点横坐标的最小值x

具体地，根据关键节点初始集V

S32：将网络中剩余节点坐标属于所述坐标范围区间[x

具体地，获得所述MANET网络中除关键节点初始集V

S4：计算关键节点初始集中每个节点的降连潜力并选取所述降连潜力值最大的节点作为最终关键节点集合中的第一个节点，其中，所述降连潜力为当前节点失效时对网络连通率的影响结果和网络总体负载的影响结果之和。

具体地，所述S4包括：

S41：获得关键节点初始集V

首先需要说明的是，对于节点u的邻居节点v，节点u失效可能对其邻居节点v产生的影响有两种，第一种是负载再分配导致节点v的负载超过容量而失效，进而导致网络连通率下降，第二种是节点u失效导致节点v负载增加。换句话说，若节点u失效，则其邻居节点v的负载会增加，一种情况是负载增加，但不会超过负载容量，另一种是超过邻居节点v的负载容量导致整个网络的联通率下降。

请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种网络连通率的计算流程图。网络连通率的计算过程包括如下步骤：获得网络中节点总数网络中存在通路的总节点对数x；获得当节点v

具体地，网络连通率为网络中连通的节点对数与网络中总节点对数的比值，设定Con为网络的连通率函数，其计算公式为：

其中，w为网络中子网数目，n为网络中节点的总数，n

在本实施例中，根据网络连通率函数分别计算得到节点v

S42：获得关键节点初始集V

当一个节点失效后，通过该节点传输的流量负载按比例分配，主要根据失效节点的周围邻居节点的剩余承载能力大小与容量的比值进行分配。具体地，在负载的再分配过程中，失效节点的负载将会根据周围邻居节点的剩余容量进行再分配，假定节点v

其中，

则节点v

其中，

综上，可以获得关键节点初始集V

其中，

S43：根据节点v

需要说明的是，节点的降连潜力定义为节点失效后在级联效应下对网络造成的所有可能影响的综合计算结果，主要包括节点失效时对网络连通率的影响结果和网络总体负载的影响结果。在本实施例中，节点v

节点v

S44：获得关键节点初始集V

具体地，根据上述步骤S41-S43依次计算关键节点初始集V

S5：去除所述第一个关键节点，获取所述关键节点备选集中剩余节点的降连潜力最大的节点作为第二个关键节点加入所述最终关键节点集合。

具体地，将步骤S4中选出的第一个关键节点从网络中去除，即使该节点失效，计算级联失效后的剩余网络的连通率，并计算关键节点备选集V

S6：依次获得当前迭代次数中降连潜力最大的节点加入所述最终关键节点集合，直至选出所述最终关键节点集合中的所有关键点。

本实施例的步骤S6包括：

S61：重复步骤S5，从网络G中删除一次迭代选出的关键节点，网络G经过级联失效后变为剩余网络G'，判断所述关键节点备选集中的当前节点失效时关键节点备选集V

S62：重复步骤S61，直至所述关键节点集合中节点数目达到预定要求或者当前迭代下网络中的节点完全失效。

具体地，去除所述第二个关键节点，重复步骤S5，获取所述关键节点备选集中剩余节点中具有最大降连潜力的节点作为第三个关键节点加入所述最终关键节点集合；随后，从网络中去掉所述第三个关键节点，重复上述步骤，依次类推。

需要说明的是，当在某一次迭代处理过程中，当使得关键节点备选集中的某一节点失效时，由于流量负载按比例的重新分配，可能导致关键节点备选集中剩余节点的部分失效或全部失效，若某一节点失效导致关键节点备选集V

以下通过实验验证本实施例基于级联失效的网络关键节点识别方法的有效性。以图2为一个MANET场景，图中节点根据其物理坐标分布，节点之间的连线表示节点之间存在通信链路，以图2为实验对象，对图2中的节点进行对比实验，具体地，分别采用本实施例基于级联失效的网络关键节点识别方法，和现有技术中的两种方法对关键节点进行筛选。

为了证明本发明实施例所提出的关键节点筛选方法的有效性，选取了HL(HighestLoads，最大负载)、RIF(Risk if Failure，失效风险)作为对比指标在图2的场景上进行试验对比，采用相同的筛选步骤，仅筛选指标不同。本发明实施例的方法为基于CLP(Connectivity Loss Potential，降连潜力)的方法，两种现有技术的方法分别为基于HL指标的方法和基于RIF指标的方法。

HL指标：即该指标认为攻击负载最大的节点更有利于引起网络的失效，有利于提升攻击效果。

RIF指标：该指标表示被攻击节点的负载和其邻居节点的总负载之比：

L

请参见图5，图5是利用本发明实施例的网络关键节点识别方法与传统方法识别的关键节点删除后网络连通率下降的对比图，其中，横坐标为关键节点的序号，纵坐标为网络连通率。从图5中可以看出，删除使用CLP为指标筛选出的关键节点使得网络的连通率下降幅度最大，证明了利用本发明实施例的网络关键节点识别方法筛选出来的节点的重要性，从而证明了该方法的有效性。

本实施例基于级联失效的网络关键节点识别方法采用了降连潜力作为新的节点关键性评估指标获得网络关键节点并对这些关键节点进行重点监控和保护，更能提升级联失效情况下网络的鲁棒性。本实施例的网络关键节点识别方法结合了节点的物理位置信息，采用介数选定初始关键节点集合，如何选取第一个关键节点对级联失效场景下关键节点的选取至关重要，从关键节点初始集中选取第一个关键节点，更容易保护处于拓扑中心以及物理位置中心的关键节点，能有效防止网络被割裂，能够提升相关节点重要性，从而提升整个网络的鲁棒性。

本发明的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例中所述基于级联失效的网络关键节点识别方法的步骤。本发明的再一方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如上述实施例所述基于级联失效的网络关键节点识别方法的步骤。具体地，上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。