7、网格环境中“全局足迹异常”检测模型与移动自组网匿名路由协议

网格环境中“全局足迹异常”检测模型与移动自组网匿名路由协议

在当今复杂的网络环境中，异常检测和网络安全路由是保障网络稳定和数据安全的关键技术。下面将详细介绍网格环境中“全局足迹异常”的检测模型以及移动自组网（MANETs）的匿名路由协议。

网格环境中“全局足迹异常”检测模型

在网格环境里，为了有效检测全局足迹异常，我们需要构建一个合适的模型。

1. 最大团能量计算

最大团的能量（$E_C$）与团内节点间所有边权重的均值（$\mu_C$）成正比，与方差（$\sigma_C$）成反比。公式如下：
$E_C = \frac{\mu_C}{(1 + \sigma_C^2)}$
高均值表明事件频繁共同发生，而边权重的高方差则意味着集合中存在不属于该特征的元素。

2. 事件类的全局特征表示

事件类的全局特征由一组团和能量对表示。对于包含一组节点的网格$G$，事件类$e_j$的全局足迹特征为：
$P_j = {(C, E_C) | C \in 2^G}$
例如，对于事件类$e_1$，其全局特征$P_{e1} = {(C_1, E_{C1}), (C_2, E_{C2})}$。

3. 三元闭包特性

捕获共现信息的图具有三元闭包特性，这会形成聚类图，这也是社交熟人网络的一个特征。对于无向图$G = (V, E)$，若对于任意$a, b, c \in V$，当${a, b}, {a, c} \in E$时，大概率有${b, c} \in E$，则该图为聚类图。例如，对于任意三个网格节点$a, b$和$c$，若联合相关概率$J_{a,b}, J_{a,