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  • 篇介绍了随机攻击网络节点与蓄意攻击节点的基本方法。 其中随机攻击的部分还有一些瑕疵,就是在实际的研究中,需要对网络进行多次(数十次甚至上百次)攻击后取指标变化平均值,这样的实验数据才具有一定的说服...

    上一篇介绍了随机攻击网络节点与蓄意攻击节点的基本方法。

    其中随机攻击的部分还有一些瑕疵,就是在实际的研究中,需要对网络进行多次(数十次甚至上百次)攻击后取指标变化平均值,这样的实验数据才具有一定的说服力。

    其实这个问题乍一听起来,原理也比较简单:就是让一个程序运行指定的次数然后,累加程序中某一个变量后取平均值

    实现起来也并不费劲,首先就是把这个程序定义为一个函数,然后把所需要累加的变量作为函数的返回值。然后在另一个文件中创建循环,在循环中调用该函数,用一个变量接收该函数的返回值,以达到累加的效果,最后在循环外部取一个平均值即可。

    代码如下所示:

    定义函数文件名称(该名称需要与函数名称相同)

    函数的参数介绍:

    输入值str:意为数据文件的路径;numDelete:删除节点的个数(这里的命名只是为了方便并不是必选项)
    返回值Eglob,即网络效率值的数组

    function Eglob = ATestAver(str,numDelete)
    %输入 : 
    %        str:意为数据文件的路径
    %        numDelete:删除节点的个数
    
    %返回值:Eglob,即网络效率值的数组
    
    %加载数据文件
    load(str);
    
    Name_Struct = Node_Key_Sort_Descend;       %  Name_Struct 数据集名称,更换网络数据集时,需要更改此处结构体名称
    A_Init =  Name_Struct.Adjacent_Matrix;      %% 网络邻接矩阵
    N_Init = size(A_Init,1);                     %% 节点个数
    
    NetEff_Init = zeros(1,numDelete);
    Struct_Init = struct('Deg',NetEff_Init);
    
    % 初始网络性能
    %生成随机数,以此进行随机攻
    Name_Struct.Node_Key_Degree = randperm(440);
    
    %% 
    %  按照 Degree 算法排序,删除节点
    A = A_Init;          %% 网络邻接矩阵 A
    for i = 1:numDelete
      % 按照 Degree 算法排序,删除节点
    end
    
    

    定义测试文件:

    文件中需要定义随机攻击的次数和随机攻击节点的个数,具体参数设置应视具体网络而定。
    在调用函数时,要传入文件路径,和删除节点的个数。

    numDelete = 22;
    
    netSum = zeros(1,numDelete);
    
    numRandom = 50;
    for i=1:numRandom
        
        netI = ATestAver('Data\test.mat',numDelete);
        netSum = netSum + netI;
    end
    
    %求出平均值
    netAver = netSum/numRandom;
    
    

    我的测试数据具有小世界特性与无标度特性。并得到了以下的结果:
    在这里插入图片描述
    大家可以看出,经过多次随机攻击取指标平均值之后,曲线近似于一条直线,下降速率较小且符合实际的网络情况。验证了无标度网络对于随机攻击拥有较好的鲁棒性。

    完整github工程地址
    内含完整工程文件还有测试数据,可直接使用。

    希望本文对大家有所帮助,有任何问题或者是建议,欢迎大家与我交流。

    上一篇文章matlab实现随机攻击网络节点+蓄意攻击网络节点(1)

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  • 在研究网络的鲁棒性的时候,我们往往会通过随机与蓄意攻击网络节点,观察网络效率的下降来进行后续研究。 代码如下: 函数Demo:testEglob(命名随意,只要与函数内的定义一致即可) 函数作用:计算当前网络的网络...

    更新:

    有同学反馈说网络效率的函数可能有点问题。可以试试这个网路效率函数,对应的部分改一下就可以了。

    还有最大连通子图比例函数最大连通子图函数

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    如果二维码过期,请私信我。

    原文

    在研究复杂网络的鲁棒性的时候,我们往往会通过随机与蓄意攻击网络节点,观察网络指标的下降比例,或者说是变化来进行网络特性的研究。

    常见的指标有:最大连通子图比例、网络效率、平均距离等等。
    这三个指标是不同的,但是实现随机攻击与蓄意攻击的原理是相同的,这里以按照节点度攻击的网络效率变化为例(其他两个指标就是函数不同,想按照其他节点重要度排序指标,也是类似的,只需要按照想要的排序方法得出节点的排序即可)。

    就是按照节点的重要性排序,通过循环来删除节点。把临界矩阵中节点对应的行和列先置0,然后再删除。每删除一次节点,就生成了一个新的邻接矩阵,然后每一次都通过testEglob函数计算出当前的网络效率值。

    首先需要准备的数据如下:

    ​ 网络的邻接矩阵,节点度的排序(从大到小排名,度大的排名靠前)。

    节点度的排名要按照节点的编号排序,下图是一个简单的例子,建议先在Excel中排列好了,然后再复制到Matlab中转置一下保存为mat文件就可以了。

    例子
    明白了蓄意攻击的原理,那么随机攻击的原理也比较好理解了,蓄意攻击是按照节点重要度排序进行的攻击,那么随机攻击可以理解为给所有节点随机赋排名,所以攻击的时候就等效于随机攻击了。也就是说,在随机攻击时,你只需要在蓄意攻击的基础上添加一行代码,把度排序的数组赋值上长度相同的一个随机数组,即:

    Name_Struct.Node_Key_Degree = randperm(440);
    

    主函数: testRandom(命名随意。。。) 作用:原理挺简单的,就是通过循环来删除节点。把临界矩阵中节点对应的行和列先置0,然后再删除。每删除一次节点,就生成了一个新的邻接矩阵,然后每一次都通过testEglob函数计算出当前的网络效率值。

    部分代码如下:

    % 蓄意攻击:按照节点重要性顺序,一次攻击一个节点
    
    clc;
    clear; 
    %% 
    %  按照 Degree 算法排序,删除节点
    A = A_Init;          %% 网络邻接矩阵 A
    B=[];                %%定义空数组,接收被删除的节点序号
    for i = 1:NumDelete
       %% 删除节点 Node_Key_Degree(i),用 0 占位,不能置空
        Con_Index_NetEff = testEglob( AA );
    
        Eglob(i) = Con_Index_NetEff.Net_Eff_Mymod;
    
    end          
    
    %%
    %接下来就是生成网络连通效率图
    %Eglob存储了相应的网络效率的数值
    

    正常情况下,一次随机攻击并不能说明什么,一次随机攻击的数据也并不可靠,所以需要多次随机攻击之后取平均值,这样得出的数据才更具有说服力,下一篇将介绍如何实现,敬请期待。

    希望对大家有所帮助,有任何疑问欢迎与我交流,谢谢你的时间

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    下一篇文章:matlab实现随机攻击网络节点+蓄意攻击网络节点(2)

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  • 本文搭建了一个81*n*2的神经网络通过改变n的值测量这个网络的隐藏层节点数量的极小值。使用的训练集和测试集是mnist的0和1,经过1/3的池化变成9*9的图片,每个n值进行200批,每10批测量一次准确率。每批的batchsize...

    很显然神经网络的节点数越少网络的迭代速度越快,那在保证准确率的前提下隐藏层节点数最少可以是多少个?本文搭建了一个81*n*2的神经网络通过改变n的值测量这个网络的隐藏层节点数量的极小值。

    使用的训练集和测试集是mnist的0和1,经过1/3的池化变成9*9的图片,每个n值进行200批,每10批测量一次准确率。每批的batchsize是20个用放回取样,每批迭代1000次。学习率是0.1,没有偏置,激活函数用sigmoid,并同时统计每批次的运行时间。

    得到的数据



    测量的数据表明对于这个81*n*2的网络的隐藏层节点数最小值可以是2,还是挺令人震惊的的,也就是81*2*2的网络就可以运行准确率可以达到93%和81*50*2的网络的性能差不多,但是时间只有81*50*2的0.076,也就是说用81*2*2的网络比81*50*2的网络可以省下92%的时间。

    特别是隐藏层的节点数是2000时的耗时是2的耗时的554倍但是81*2000*2的准确率是93.4%和81*2*2的准确率93.1%,也差不多,每次运算多消耗了554倍的时间性能确没有提升。

    一个非常明显的规律是当隐藏层节点数大于20个以后平均每节点耗时大约都是16.44ms左右的定值,也就是说当节点数大于20个以后网络的耗时基本上可以按照

    耗时=n*16.44的公式算出来。

    但是网络的性能确没有增加,






    所以可以按照耗时曲线找到拐点附近的点就是用时最少,同时性能也有保证的隐藏层节点数量。比如这道题就是20个节点左右耗时曲线的第5个点。

    原始数据

















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