局所ネットワーク情報を用いたウィルス蔓延抑制
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概要
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現実のネットワーク構造に近い仮想ネットワークを用いてウィルス感染シミュレーションを行った。スケールフリー性を持つバラバシ・アルバートモデル(BAモデル)を用いて、Cohenらが提唱した知人免疫手法と、知人免疫手法を改良したランダムに選んだノードに隣接している最もリンク数の多いノードに免疫を配置する手法との抑制率の比較を行った結果、知人免疫手法よりもそれを改良した免疫配置方法がより蔓延を抑制できることがわかった。また、過去の研究から現実ネットワークであるASネットワークを用いたシミュレーションでは同じ手法であってもBAモデルを用いた結果よりも抑制率が高いことがわかっている。この原因を探るため、BAモデルとASネットワークのネットワーク構造の違いを調べた。この結果、BAモデルでは最小リンク数が平均リンク数の半分となるのに対し、ASネットワークでは最小リンク数が1であり、感染シミュレーションでの抑制率の差は最小リンク数の影響であることがわかった。
- 2012-03-01
著者
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