基于边权表示学习的乌克兰互联网变化感知

摘要：

2022 年2 月至7 月期间,网络攻防频繁发生,乌克兰部分地区间接受到断网影响,其境内和边界网络连通情况发生了改变,通过对时间变化拐点的感知和变化区域的分析可敏锐捕捉网络异常变化的细节,为网络威胁预警、网络关键基础设施风险评估等提供重要的信息支持.本文针对2022 年2 月至 7 月期间乌克兰自治系统的路由变化进行研究,构建乌克兰自治系统动态网络拓扑,介绍动态网络分析方法,监测乌克兰网络变化,分析断网的时间、地点,并感知断网后网络发生异常的地区.通过与现实事件的对比分析,映射出互联网结构变化感知结果与实体军事冲突的相关性,为从互联网空间观测复杂战场态势提供了信息支撑.

关键词：动态网络分析、网络表示学习、网络变化感知

所属期刊栏目：2

分类号：TP393.02(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省自然科学基金面上项目222300420591

在线出版日期：2023-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：62-74