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3060-9453(Oline)
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2025-09-26

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Vol 2 No 4 (2025): published

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复杂网络中异常流量对拓扑还原准确性的影响及优化策略

孙 瑞辰

国防科技大学


DOI: https://doi.org/10.59429/kxjsyy.v2i4.11420


Keywords: 复杂网络;异常流量;拓扑还原;流量加权优化;拥堵动态


Abstract

在复杂网络研究领域,拓扑结构的准确还原是理解网络功能与动态特性的基础。然而,实际网络中存在的异常流量(如突发流量、恶意攻击流量等)常导致拓扑还原结果出现偏差。本研究以空间运输网络为研究对象,基于流量加权优化框架,系统探究异常流量对拓扑还原准确性的影响机制,并提出针对性的优化策略。通过构建包含异常流量的生成模型,模拟不同类型、强度的异常流量对网络边权重分配、路径选择及拓扑特征(如环结构、核心—分支结构)的干扰;利用循环基维度、平均环大小、节点度分布等指标量化拓扑还原误差,揭示异常流量强度与还原精度的非线性关系。


References

[1] 王紫祎,陈世平.基于图对比学习的自监督网络流量检测模型[J/OL].电子科技,[2024-07-01].

[2] 赵瑞韬,宋金杰.基于深度学习的异常流量检测方法[J].微型电脑应用,2024,40(3):11-14.

[3] 任鑫,刘洋,韩世超.基于深度学习的高校网络异常流量检测系统设计[J].信息与电脑(理论版),2023,35(24):91-93.

[4] 徐丞.基于深度学习的网络Web异常流量检测方法[J].微型电脑应用,2023,39(12):151-154+158.

[5] 詹鸿辉,程仲汉.基于卷积神经网络的异常流量鉴别方法[J].成都信息工程大学学报,2023,38(6):668-672.

[6] Larotonda V, Lin L. Anomaly inflow and gauge group topology in the 10d Sugimoto string theory[J]. Journal of High Energy Physics,2025(6):136.

[7] Qi H, Li Y, Wang X, et al. Dynamically Encircling Exceptional Points in Different Riemann Sheets for Orbital Angular Momentum Topological Charge Conversion[J]. Physical review letters,2024,132(24):243802.

[8] Yiming P, Zhaopin C, Bing W, et al. Floquet Gauge Anomaly Inflow and Arbitrary Fractional Charge in Periodically Driven Topological-Normal Insulator Heterostructures[J]. Physical review letters,2023,130(22):223403.



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