多层依赖网络分析

问题描述：

电力——计算机控制网、信息基础设施网、社交关系网、供水网络、交通网络、物流网络、多域联合作战场景等现实场景均可以抽象为包含信息流、能量流的多层相互依赖网络，我们关注网络中关系（层内关系、层间关系）、级联影响特性以及网络自适应恢复条件下的网络脆弱性分析方法。

研究内容

（1）多层依赖网络建模

• 网络节点关系还原
• 不完全观测条件下节点关系预测
• 层间依赖关系建模
• 网络时序信息建模

（2）网络特征挖掘

• 元子图（Meta-Graph）挖掘
• 频繁时序模式挖掘
• 子网聚类分析
• 目标特性识别

（3）网络脆弱性识别

• 网络级联失效分析
• 基于信息流阻断的关键节点/链路识别
• 网络结构脆弱性识别

研究资源：

• 网络流数据采集及深度解析工具： 支持从交换机上采集HTTP、FTP、SNMP、UDP等三十余中协议的网络流全包采集与深度解析，每天积累的数据量大于30GB。

• 网络行为分析实验平台： 支持网络节点角色识别、行为分析、多维度画像等功能，可为算法实验提供平台支撑。

• 公共算法库： 课题组搭建了CPLE、NETWORKX、IGraph、TensorFlow等常用的优化计算、网络分析、机器学习算法平台。