Vi presenterar en effektiv immuniseringsstrategi för datornät och befolkningar med breda och i synnerhet skalfria gradfördelningar. Den föreslagna strategin, bekant immunisering, kräver immunisering av slumpmässiga bekantskaper av slumpmässiga noder (individer). Strategin kräver ingen kunskap om nodgraderna eller någon annan global kunskap, liksom riktade immuniseringsstrategier. Vi studerar analytiskt den kritiska tröskeln för fullständig immunisering. Vi studerar också strategin med avseende på den epidemiologiska modellen SIR (susceptible-infected-removed). Vi visar att immuniseringströskeln sänks dramatiskt med den föreslagna strategin, för alla undersökta fall. PAC-nummer: 02.50. Cw, 02.10.Ox, 89.20.Hh, 64.60.Ak Det är väl etablerat att slumpmässig immunisering kräver immunisering en mycket stor del av ett datornät, eller befolkning, för att arrestera epidemier som sprider sig vid kontakt mellan infekterade noder (eller individer) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]. Många sjukdomar kräver 80%-100% immunisering (till exempel, Measles kräver 95% av befolkningen att immuniseras [1] ). Detsamma är korrekt för Internet, där stoppa datorvirus kräver nästan 100% immunisering [5, 6, 7]. Å andra sidan kräver riktad immunisering av de mest uppkopplade individerna [1, 5, 8, 9, 10, 11], medan effektiv, global information om nätverket i fråga, vilket gör det opraktiskt i många fall. Här utvecklar vi en matematisk modell och föreslår en effektiv strategi, baserad på immunisering av en liten bråkdel av slumpmässiga bekantskaper av slumpmässigt utvalda noder. På detta sätt immuniseras de mest uppkopplade noderna, och processen förhindrar epidemier med en liten ändlig immuniseringströskel och utan att kräva specifik kunskap om nätverket. Sociala nätverk är kända för att ha en bred spridning av antalet länkar (kontakter), k, som härrör från en nod (en individ) [12, 13, 14]. Exempel är nätet av sexuella kontakter [15], film-actor nätverk, vetenskapliga citeringar och samarbetsnätverk [16, 17] etc. Datanät, både fysiska (t.ex. Internet [18] ) och logiska (t.ex. WWW [19], och e-post [20] och betrodda nät [21] ) är också kända för att ha omfattande, skalfria distributioner. Studier av perkolering på breda nätverk visar att en stor del f c av noderna måste avlägsnas (immuniseras) innan nätets integritet äventyras. Detta gäller särskilt för skalfria nät, P (k) = ck −λ (k ≥ m), där 2 < λ < 3 - fallet med de flesta kända nätverk [12, 13, 14] -där perkoleringströskeln f c → 1, och nätverket förblir ansluten (kontagiös) även efter avlägsnande av de flesta av sina noder [6]. Med andra ord, med en slumpmässig immunisering strategi nästan alla noder behöver immuniseras
Cohen m.fl. REF föreslog en matematisk modell och en immuniseringspolitik baserad på en liten bråkdel av slumpmässiga bekantskaper och studerade analytiskt den kritiska tröskeln för fullständig immunisering.
Efficient Immunization Strategies for Computer Networks and Populations
{'venue': 'Phys. Rev. Lett. 91, 247901 (2003)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Biology', 'Medicine']}