基于置信传播识别网络最优攻击目标
物理与社会
2016-07-20 v3 统计力学
社会与信息网络
摘要
对于由节点和节点间无向连边组成的网络，网络最优攻击问题旨在删除最少数量的目标节点以使网络破裂成许多小连通分量。该问题与反馈顶点集问题本质相关，后者已通过自旋玻璃理论及相关的置信传播引导抽取（BPD）算法成功解决 [H.-J. Zhou, Eur. Phys. J. B 86 (2013) 455]。本工作中我们将 BPD 算法（具有近似线性时间复杂度）应用于网络最优攻击问题，并证明对于不同类型的随机网络和真实网络实例，其性能远优于近期提出的集体信息算法 [F. Morone and H. A. Makse, Nature 524 (2015) 63--68]。BPD 引导的攻击方案常引发整个网络的突变崩溃，这可能使其极难防御。
引用
@article{arxiv.1603.05781,
title = {Identifying optimal targets of network attack by belief propagation},
author = {Salomon Mugisha and Hai-Jun Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.05781},
year = {2016}
}
备注
Final version (9 pages, including 5 figures and 1 table). Figure 3 is updated and contains more information than that of the accepted PRE paper