摘要：降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个重要挑战.在传感器节点高密度部署的环境中,在保证网络性能的前提下,仅将最少量的节点投入活跃工作状态,而将其余节点投入低功耗的睡眠状态,是一种节约系统能量的有效方法.如何计算同时满足“覆盖要求”(工作节点必须能够完全覆盖目标区域)和“连通性要求”(工作节点组成的通信网络必须是连通的)的最小节点集合,是一个NP难问题.设计了一种基于目标区域Voronoi划分的集中式近似算法(centralizedVoronoitessellation,简称CVT),用于计算完全覆盖目标区域所需要的近似最小节点集.当节点通信半径大于等于2倍感知半径时,CVT算法构造的节点集是连通的;当节点通信半径小于2倍感知半径时,设计了一种基于最小生成树(minimumspanningtree,简称MST)的连通算法来计算确保CVT算法构造的覆盖集连通所需的辅助节点.理论分析和实验数据表明,CVT(+MST)算法的性能在时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法.

摘要：网络系统不仅面临外部和内部威胁主体的入侵,同时威胁主体会利用脆弱点间、网络组件间的相互作用关系进行威胁传播,产生严重的潜在威胁.设计合理的模型对潜在威胁进行识别、分析,并量化测度其对网络安全的影响,是当前网络安全评估所面临的主要挑战之一.针对该问题,提出了一种基于威胁传播模型的层次化网络安全评估方法.首先提出了威胁传播模型识别目标网络系统的威胁主体,分析其传播路径,预测其对网络系统的潜在破坏;在此基础上提出了层次化网络安全测度模型来计算服务、主机和网络系统3个层次的危险指数.通过将原型系统应用于某企业局域网络系统,验证了威胁传播模型的正确性及其评估方法相比传统方法的优势.