本资源详细介绍了如何利用MATLAB模拟复杂网络的攻击情况,以深入探索网络在受攻击时的性能变化。MATLAB是一种专业的数值计算和算法开发语言,广泛应用于数据可视化和网络安全研究。复杂网络包括互联网、电力网等结构复杂的系统,MATLAB支持构建随机图、小世界网络等模型,帮助分析网络结构与特性。攻击模拟涉及不同策略,如选择性攻击和随机攻击,评估网络的抗攻击能力和恢复潜力。本资源还提供了MATLAB源代码和可视化工具,助力网络安全研究与实践。
MATLAB复杂网络攻击模拟源代码下载
相关推荐
深度置信网络(DBN)源代码下载
提供详细注释的DBN源代码,使用前需将deeplearn工具箱解压到MATLAB安装目录。
Matlab
2
2024-07-20
复杂网络基本模型的Matlab代码集合
这个Matlab代码集合涵盖了复杂网络中的基本网络模型,包括BA_NET、Clustering_Coefficient.m、Degree_Distribution.m、NN_coupled_net.m、NW_net.m、randomgraph.m、suijitu.m和WS_net.m。这些模型对研究复杂网络结构和特性具有重要意义。
Matlab
0
2024-08-27
经典Matlab源代码下载
这是一个包含经典Matlab源代码的资源下载页面。用户可以在这里找到各种经典的Matlab程序源码,用于学习和研究。这些源代码涵盖了多个领域,包括信号处理、图像处理、数值计算等。每个程序都经过精心挑选,以确保质量和实用性。
Matlab
1
2024-07-18
matlab神经网络源代码优化
matlab神经网络源代码是一种模拟动物神经网络行为特征的算法数学模型,用于进行分布式并行信息处理。这种网络依赖于系统的复杂性,通过调整大量节点之间的连接关系来实现信息处理的目标。
Matlab
0
2024-08-19
网络攻击分类方法
攻击方法分类是安全研究的重要课题,它对于漏洞的定性和数据挖掘分析具有重要意义。系统安全漏洞分类法主要有两种:RISOS分类法和Aslam分类法。此外,针对TCP/IP协议族的攻击也存在多种分类方法。
数据挖掘
4
2024-05-19
数字识别BP神经网络源代码下载
数字识别BP神经网络源代码使用指南:首先,打开256色图像,进行归一化处理,点击“一次性处理”,最后点击“R”或通过菜单进行识别。识别结果显示在屏幕上并输出到result.txt文件。系统识别率通常为90%。进阶操作包括图像预处理步骤:256色位图转灰度图、灰度图二值化、去噪、倾斜校正、分割、标准化尺寸、紧缩重排。使用时需确保win.dat和whi.dat与图片在同一目录下。
Oracle
0
2024-08-25
复杂网络的MATLAB实现
利用MATLAB实现复杂网络建模,涵盖BA无标度网络、WS小世界网络、NS小世界网络和ER随机网络。
算法与数据结构
4
2024-04-30
复杂网络的Matlab应用优化
复杂网络研究的重要工具,提供涵盖各类必备程序的Matlab优化应用。
Matlab
2
2024-07-29
matlab补偿模糊神经网络源代码.zip
matlab补偿模糊神经网络源代码
Matlab
2
2024-07-27