[发明专利]基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制

权利要求书

1.基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其将车辆作为网络中的节点，在通信的车辆间建立一条边，以节点的地理坐标，节点的感染状态，节点间通信形成的边构造车载网络拓扑图，其特征在于：根据在车载网络传播感染网络中的影响力大小，在所述车载网络拓扑图中选择网络中影响力大的节点确定一个影响力节点子集，给影响力节点子集中的节点注入治愈信息，以使传播过程中接收感染信息的节点数最小化，从而减缓或者消除感染，实现抑制；

其中，所述车载网传播感染网络中的影响力大小，是通过计算车载网中节点的度中心性、紧密中心性、介数中心性以及聚类系数来判断一个节点的影响力；

然后，利用CRITIC方法提取出车辆的轨迹信息，车辆之间的边信息，计算各节点的中心性指标及聚类系数，然后由各节点的对应指标值构成初始的决策矩阵，确定出最大影响力节点的各指标的权重系数；

在计算所述决策矩阵之前需对各指标数据进行无量纲化处理；

各所述指标分为效益型和成本型，效益型指标的无量纲处理采用的公式为：

成本型指标无量纲处理采用的公式为：

其中，a_ij为第i个节点对第j个指标的指标值，i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n；其中m、n均为正整数；即第j个指标的最大值及最小值，b_ij∈[0,1]为指标的无量纲处理的表达式。

2.根据权利要求1所述的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其特征在于：所述车载网传播感染网络中的影响力大小的判断，通过I_i＝ω₁·DC_i+ω₂·C_i+ω₃·BC_i+ω₄·CC_i来计算，其中，节点i的度中心性DC_i的权重系数为ω₁，紧密中心性C_i权重系数为ω₂，介数中心性BC_i的权重系数为ω₃，聚类系数CC_i的权重为ω₄，节点i的影响力定义为I_i。

3.根据权利要求1所述的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其特征在于：所述决策矩阵进行标准化后计算权重系数r_xy，其先通过公式：

计算得到相关系数矩阵，再通过指标的客观权重公式w_j计算出，该公式w_j为：

其中，C_j为第j个指标所包含的信息量，记C_j定义公式为：r_tj表示指标t和j之间的相关系数，表示第j个指标与其他指标的冲突性量化指标，σ_j代表指标j的方差，x代表某个指标，是聚类系数、紧密中心性、介数中心性、度中心性指标其中的一个；表示指标x的均值；y表示一个指标，是聚类系数、紧密中心性、介数中心性、度中心性指标其中的一个；表示指标y的均值。

4.根据权利要求1所述的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其特征在于：选择网络中影响力大的节点确定一个影响力节点子集时，其采用贪婪算法将恶意软件的抑制问题当做选取多个节点以达到影响力最大化的问题，通过节点的中心性指标计算节点的影响力来选取影响力节点。

5.根据权利要求1所述的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其特征在于：其抑制效果可通过对比每个时刻的感染传播网络的平均聚类系数，提取出由感染节点组成的网络中的节点和边，分析其平均聚类系数来评估抑制效果。

6.根据权利要求5所述的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制方法，其特征在于：所述聚类系数的计算采用的公式为：

其中，C_i为节点i的聚类系数，网络中节点i与k_i个节点相连，则k_i个节点之间存在的连接数记为E_i，最大的边数记为且0≤C≤1，网络整体的聚类系数C则为所有节点的聚类系数的平均。