基于复杂性研究的Internet安全模型

回顾了基于复杂性科学和复杂网络研究的相关理论建立的几种Internet安全大范围模式行为的模型．从Internet复杂系统的Power-Law分布规律出发，论述了该分布规律对网络安全建模的影响，然后围绕网络安全的两个方面，即病毒传播和网络鲁棒性，分别论述了基于复杂系统和复杂网络研究成果建立的病毒传播的定量模型，以及网络鲁棒性与复杂网络结构的定性关系模型，最后还展望了未来该领域的研究前景．     

随机故障下计算机网络中的病毒传播研究

基于复杂网络理论，本文研究了随机故障条件下计算机网络上的病毒传播的动力学行为。考虑计算机网络度分布满足幂率分布，本文给出了随机故障条件下计算机网络度分布的近似分布函数．进而研究了计算机网络上的SIS传播模型的动力学行为。通过对模型的稳态解的性质进行分析，我运用拉格朗日中值定理证明了非零解的存在和唯一性，并求得该解的一个近似值。通过分析，我们发现在发生随机故障的计算机网络中，既使病毒的有效传播率很小，仍然会在网络中长期存在，即病毒传播存在一个极小的临界值。     

大气环境对新型冠状病毒传播影响的研究进展

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)引发的肺炎疫情全球大流行引起了学术界对病毒传播机制的广泛关注.流行病学研究的结果表明,大气环境条件(包括太阳辐射、温湿度、风速、气溶胶颗粒物、气态污染物等)对SARS-CoV-2的传播有一定影响.然而,不同的研究得到的结论不尽相同.本文总结了有关大气环境对SARS-CoV-2传播影响的流行病学研究结果,并分析了其中的作用机制.从SARS-CoV-2的排放和大气赋存状态、存活特性等几个方面,评述了大气环境条件对病毒传播的直接影响;进而,从宿主细胞易感性的角度,分析了大气环境条件对病毒传播的间接影响.最后指出当前还亟须解决的相关科学问题.     

基于复杂网络的禽流感病毒传播

基于复杂网络理论,研究了禽流感病毒的传播机制.根据实证数据分析,建立了一个禽流感病毒传播的小世界网络模型.通过对病毒传播中个体的接触程度、传染概率、潜伏期等因素研究,分析了现在对禽流感病毒预防措施的有效性.最后,通过对世界卫生组织公布的各地禽流感病毒爆发的数据进行统计,说明了用小世界网络模型模拟禽流感病毒传播的可行性.     

复杂网络理论在互联网病毒传播研究中的应用

为了更好地应对互联网上计算机病毒肆虐这一严峻形势，制定出相应的策略，有必要对互联网上计算机病毒的传播作深入的研究。本文综述了近几年复杂网络理论在互联网病毒传播研究中的应用。首先介绍了互联网的结构特征，然后从临界值的角度介绍了计算机病毒在不同拓扑结构网络中的传播性质，讨论了相应的免疫机制，并对电子邮件病毒的传播行为进行了系统分析。研究表明，互联网络拓扑结构对计算机病毒的传播行为有着重要的影响。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。     

流感病毒传播元凶

美国疾病控制和预防中心的研究人员目前发现血凝素（红血球凝聚素）可能是人类流感病毒得以肆虐传播的元凶。     

基于脉冲微分方程的移动自组网病毒传播免疫模型

在移动自组网(MANETs)领域,节点的移动特性导致网络拓扑结构动态变化,安全补丁无法在网络中快速传播,从而没有对移动自组网脉冲免疫下的病毒传播进行研究.对此考虑到MANETs脉冲免疫的现实可行性,建立MANETs病毒传播脉冲免疫模型.基于脉冲微分方程(Impulsive Differential Equations,IDE)稳定性理论分析脉冲免疫下的MANETs的病毒传播行为和病毒是否消亡的感染临界特性,并对该系统的无病(Disease-free,DF)周期解的存在性、稳定性以及地方病(Endemic,ED)的持续存在性加以分析.并选取相应的参数,对系统进行数值仿真,实验结果验证了所得结论的正确性与一致性.     

基于最大熵原理可靠性分析的病毒传播模型

应用基于最大熵原理的复杂系统可靠性分析方法对病毒在宿主、易感染者和移除者等共存系统中的传播问题进行了系统的动力学理论分析.在本研究中,我们将病毒传播问题中的病死速率、发病速率和治愈速率等实际统计参量映射成可靠性理论中描述个体行为的风险(退化)函数:个体宿主的病死速率和治愈速率对应于可修复系统的失效率和修复率;潜伏期阶段患者发病速率对应于可靠性理论中的失效率.通过最大熵原理,本文研究融合了病死时间、治愈周期和潜伏期等统计量的各阶矩信息,从而推断出最概然的病死速率、发病速率和治愈速率.最后,以包含易感、感染(确诊与潜伏期)和移除四类人群的传播模型(SEIR模型)为例,结合基于最大熵原理的退化函数推断,分析了新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019, COVID-19)传播的一些理论问题.     

多重网络中信息和病毒交互传播研究

病毒传播过程中,通常伴随着"病毒存在且正在蔓延"的信息传播,而且信息传播机制不同于病毒传播机制。文中利用连续时间马尔科夫过程,描述多重网络中病毒传播和信息传播相互关联动力学,研究信息传播动力学对病毒传播的影响,推导多重网络中的病毒传播阈值。文中方法不仅能够描述社会接触网络中的病毒传播过程,而且能够描述社交网络中的信息传播过程。研究表明,病毒传播阈值不仅与社交网络结构相关,而且与社交网络中的信息传播动力学相关。