Identificação de nós maliciosos em redes complexas baseada em visões locais

Abstract

Resumo: Muitos sistemas sociais, biológicos e de informação podem ser descritos através de modelos de redes complexas. Redes complexas podem ser separadas em quatro categorias: redes sociais, redes de informação, redes tecnológicas e redes biológicas. Todas elas apresentam características estruturais comuns, como as propriedades mundo pequeno e livre de escala. Entretanto, nós nessas redes podem não cooperar uns com os outros, apresentando um comportamento egoísta para economizar seus recursos. Além disso, a presença de nós maliciosos pode prejudicar a operação da rede, pois eles podem atacar a rede de diferentes maneiras como inserir, modificar ou eliminar informações Algoritmos de aproximação de confiança são um incentivo útil para encorajar nós egoístas a colaborarem, pois isolam nós maliciosos. Nós que evitam colaborar ou apresentam um comportamento egoísta possuem valores de cofiança baixos e podem ser penalizados, pois os outros nós na rede tendem a cooperar somente com nós com alto valor de confiança. Este trabalho apresenta um algoritmo que calcula o número de nós maliciosos e/ou nós egoístas em uma rede, baseado na visão local que cada nó tem em relação aos seus vizinhos. O algoritmo aproxima para o administrador da rede quais são esses nós. Resultados de simulações em redes complexas demonstram a efetividade da abordagem proposta.