摘要
[目的/意义]社团检测作为复杂网络分析的一个主要研究方向,能够探究复杂网络的社团结构特性,挖掘潜藏在背后的关联信息,可用于网络安全治理,识别和划分潜在的危险分子,维持网络的安全现状.[方法/过程]在Louvain算法步骤的合并过程中,存在着合并社团时选择局部最优解而并非全局最优解的问题.为了缓解这个问题,使用K-means的中心初始化思路改进,提出了基于节点相异度初始化社团的Louvain改进算法(简称LBNDC算法).[结果/结论]经过仿真实验和经典算法对比,LBNDC算法表现优秀,为网络安全中复杂网络的社团检测提供了新的算法设计思路.
[Purpose/Significance]As a major research direction of Complex network analysis,community detection can explore the community structure characteristics of Complex network,mine the underlying associated information,and be used for the governance of network security,identify and classify potentially dangerous molecules,and maintain the status quo of security.[Method/Process]In the merging process of the Louvain algorithm steps,there is a problem of selecting local optimal solutions instead of global optimal solutions when merging communities.To alleviate this problem,the central initialization idea of K-means is used to improve the Louvain improved algorithm based on node dissimilarity initialization of communities,abbreviated as LBNDC algorithm.[Results/Conclusion]After simulation experiments and comparison with classic algorithms,the LBNDC algorithm performs well.It provides a new algorithm design idea for community detection of Complex network in network security.
作者
徐宏哲
莫欣岳
李欢
Xu Hongzhe;Mo Xinyue;Li Huan(Hainan University,Hainan Haikou 570228)
出处
《网络空间安全》
2024年第1期136-141,共6页
Cyberspace Security
基金
教育部产学合作协同育人项目(项目编号:220902070162538)
中国高等教育学会高等教育科学研究规划课题(项目编号:22LH0409)
海南省自然科学基金(项目编号:623RC455、623RC457)
海南大学科研启动基金项目(项目编号:KYQD(ZR)-22096、KYQD(ZR)-22097)
海南大学教育教学改革研究项目(项目编号:hdjy2364)。
作者简介
徐宏哲(2002-),男,汉族,安徽马鞍山人,海南大学网络空间安全学院(密码学院),本科,主要研究方向和关注领域:数据科学与大数据技术;莫欣岳(1991-),男,汉族,甘肃兰州人,兰州大学,博士,海南大学网络空间安全学院(密码学院),讲师,主要研究方向和关注领域:大数据与人工智能、网络安全;李欢(1990-),女,汉族,甘肃民勤人,兰州大学,博士,海南大学网络空间安全学院(密码学院),讲师,主要研究方向和关注领域:网络科学与人工智能、网络安全。
