[发明专利]基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制

说明书

本发明公开了基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，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，根据在车载网传播感染网络中的影响力大小，在所述车载网络拓扑图中并选择网络中影响力较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。本发明提供的基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，能够对恶意软件的传播进行有效抑制，以保障车载网络的安全。

技术领域

本发明涉及通信网络技术领域，尤其涉及一种基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制。

背景技术

复杂网络的广泛研究表明复杂网络理论能为网络提供准确的说明，并为网络的进一步优化和管理做出贡献。随着车载网络规模越来越大，来自真实世界的数据集显示车载网络本质上属于复杂网络模型。尽管车载网通信越来越受关注，但车载网具有更复杂的时空关系，车辆在道路上的移动性导致了网络拓扑的动态演化，而对车载网的网络属性及复杂网络特性方面的研究还比较缺乏。

而且车载网中的车辆节点以来无线通信技术相互连通，且需要通过上层应用将相关信息最终信息呈现给客户，在带来高效与便利的同时，其特有的开放性也使恶意软件的入侵和传播的风险显著增大，与一般网络一样，病毒、木马等恶意攻击已对车载网的网络安全造成重大威胁，这将严重影响行车安全，甚至引发交通瘫痪。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷或不足，本发明提供一种基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，能够对恶意软件的传播进行有效抑制，以保障车载网络的安全。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为提供一种基于节点影响力的车载网恶意软件传播抑制，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，根据在车载网传播感染网络中的影响力大小，在所述车载网络拓扑图中并选择网络中影响力较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。

作为本发明的进一步改进，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。

作为本发明的进一步改进，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。

作为本发明的进一步改进，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。

作为本发明的进一步改进，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；

其中，各所述指标分为效益型和成本型，其中，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：