







摘 要:特殊信息系統是具有特定體系結構、特定功能定位,組成要素及要素間關系多樣的復雜信息系統,而其中的關鍵“穴位”是指在系統中起關鍵作用的節點或組成要素,“穴位”受損將對整個系統功能效用帶來巨大影響。研究如何挖掘系統關鍵“穴位”,具有重要的科學價值和現實應用意義。利用復雜網絡理論,剖析特殊信息系統的網絡特性;在此基礎上,從“靜態”和“動態”兩個維度分別提出超度、聚類系數、特征向量中心性,以及網絡彈性、網絡抗毀性共五個指標用于評估各節點的重要程度;接下來利用YAANP決策軟件確定各指標權重,進而提出一種面向特殊信息系統的關鍵“穴位”挖掘方法并以城市無人進攻作戰背景下的特殊信息系統為例,檢驗所提方法的科學性、合理性。
關鍵詞:特殊信息系統“穴位”挖掘;節點重要度;網絡拓撲結構
中圖分類號:E917 文獻標志碼:A DOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2025.01.013
Research on key \"acupoint\" mining technology for special information system
ZOU Zilong, WANG Junlin, AN Shujie, LYU Changyuan, YU Minggang, NIU Yanjie
(Institute of Command and Control Engineering, Army Engineering University of PLA, Nanjing 210007, China)
Abstract:Special information system is a complex information system with specific architecture, clear functional positioning, and diverse components and relationships among elements, and the key point refers to the node or component element that plays a key role in the system, and the damage of \"acupuncture point\" will have a huge impact on the function and utility of the whole system. It is of great scientific value and practical application significance to study how to excavate the key points of the system. In this paper, the complex network theory is used to analyze the network characteristics of special information system. On this basis, from the two dimensions of \"static\" and \"dynamic\", five indexes are proposed respectively, namely, transcendence, clustering coefficient, eigenvector centrality, network elasticity and network destruction resistance, which are used to evaluate the importance of each node. Next, YAANP decision software is used to determine the weight of each index, and then a key \"acupoint\" mining method for special information system is proposed. Finally, taking the special information system under the background of urban unmanned attack operation as an example, the scientific and reasonable of the proposed method is verified.
Key words:special information system \"acupoint\" mining; node importance degree; network topology
特殊信息系統廣泛存在于金融、醫療、軍事等各個領域,對其關鍵節點進行深入挖掘和分析,對于掌握系統特性、優化系統設計、輔助人員決策(如軍事領域的“點穴作戰”)具有重要現實意義[1-3]。
特殊信息系統的關鍵“穴位”挖掘技術面臨諸多挑戰。特殊信息系統具有結構復雜性和功能多樣性,挖掘過程可能會受到大量無效數據和參數的干擾,影響挖掘效果[4]。同時,由于特殊信息系統各節點間的多元異構,如何準確地識別關鍵節點面臨諸多挑戰。研究人員如何將挖掘結果有效地應用于實際系統,指導具體實踐,仍面臨諸多現實挑戰。
在諸多特殊信息系統中,本文以城市無人進攻作戰系統這一類特殊信息系統為研究對象,首先構建相關網絡拓撲結構模型,利用復雜網絡理論分析網絡特性、要素構成及關鍵指標參數;其次給出無人城市進攻作戰信息系統模型構建過程;再次給出無人城市進攻作戰信息系統的網絡拓撲[5];最后,在此基礎上,本文提出一種基于動靜結合的多指標的面向特殊信息系統的關鍵“穴位”挖掘方法[6],包括動靜結合的指標體系構建方法、基于YAANP的指標確權方法。基于上述“穴位”挖掘方法,以城市無人進攻作戰為研究對象,仿真模擬網絡特性,挖掘其關鍵“穴位”,檢驗所提出方法的科學性和有效性。
1 城市無人進攻作戰及其網絡特性
信息化智能化時代的軍事作戰是建立在各作戰單元、各作戰要素綜合集成基礎上的體系與體系之間的對抗,戰場對抗模式已轉變為精確量化分析評估后的癱點破體作戰模式。
關鍵穴位挖掘技術正是著眼于作戰體系關鍵節點,對整個作戰體系實施結構性精確打擊,造成體系關系的紊亂,進而逐個擊破,達到軍事行動的目的。
1.1 城市無人進攻作戰
歷史數據表明,二戰后世界各大國發動的戰爭和軍事行動,其中80%~90%都是圍繞城市地區進行。而隨著全球城鎮化進程的加快,城市成為最容易爆發軍事沖突的場所[7]。
近期俄烏沖突中,無人機幾乎融入了戰斗的每一個階段,作戰雙方都有龐大的無人機群、防空系統以及干擾系統,這使得俄烏雙方都能遠程進行城市區域打擊行動抑或達成作戰目的。
城市環境中高樓密布、街巷縱橫、地下基礎設施復雜、電磁環境惡劣、態勢變化迅速。城市作戰具有以下特點:(1)戰場環境復雜,進攻突破難。(2)通信指揮困難,協同作戰難。(3)偵察攻擊受限,遠距作戰難。城市無人進攻作戰體系面臨“四大挑戰”:一是體系的健壯性;二是韌存性;三是敏捷性;四是殺傷性[8]。
1.2 網絡特性分析
網絡特性分析的基本思想是將特殊信息系統建模為復雜網絡模型,通過復雜網絡指標遴選出與關鍵穴位挖掘密切相關的指標。
以城市無人進攻作戰為例,其包含的節點類型包括指控單元、作戰單元、偵察單元、保障單元等,邊關系包括指揮控制關系、通信關系、保障關系、協作關系、偵察關系等。而為了更直觀地描述現代聯合復雜火力對抗打擊中的目標體系,將目標節點按功能作用劃分為偵察情報節點、指揮控制節點、火力打擊節點、信息傳輸節點、后勤保障節點等5類,然后在此基礎上構建具備各自內在運行機制的偵察情報網、指揮控制網、火力打擊網、信息傳輸網及后裝保障網等多層次、多功能的簇網體系模型,而戰場的態勢更新信息就可以抽象表示為關聯網結構的節點和邊的增減情況[9]。
1.3 網絡關鍵指標參數
(1)超度
超度即與節點相連邊的數量。一般來講,節點的超度越大,代表該節點與其他節點交互的越多,意味著這個節點在整個網絡中的地位越重要。
(2)聚類系數
(3)特征向量中心性
(4)網絡彈性
(5)網絡抗毀性
最大連通子圖指網絡受到攻擊,被分為若干個子網絡后的最大連通分量,而最大連通子圖比例指網絡受到攻擊后,網絡最大連通子圖的節點數與初始網絡節點數的比值[13]。本文中采用最大連通子圖比例的倒數來量化復雜網絡的抗毀性,計算公式為
2 城市無人進攻作戰信息系統網絡模型構建與評估指標體系
對城市無人進攻作戰信息系統進行特性分析的前提是構建抽象的網絡模型。
2.1 城市無人進攻作戰信息系統網絡模型構建
信息系統要素構成包括節點、節點間的連邊及信息傳遞關系。
系統各類節點及功能特性描述如下:
(1)偵察情報類節點:偵察無人機可以偵察獲取情報,預警無人機可以實時傳輸偵察情報,地面特種小隊可以近距離偵察獲取情報。
(2)指揮控制類節點:基本指揮所具有接收上級賦予的任務、決策,并為下級下達作戰指令的職能;前進指揮所接受基本指揮所的指揮,細化方案,指揮武器裝備;預備指揮所接受基本指揮所的指揮,細化方案,指揮武器裝備。
(3)火力攻擊類作戰節點:實施地面火力打擊和空中火力打擊[14]。
(4)信息傳輸類節點:完成信息傳輸。
(5)后裝保障節點:為信息系統提供協調保障。
在此基礎上給出城市無人進攻作戰信息系統網絡拓撲構建過程[15]。
第一步:建立一個兩層模型。包括指揮層體系與控制層體系。
第二步:將涉及的各要素按照其特性抽象放置于結構層中的各個網中。前進指揮所、基本指揮所、后方指揮所、預備指揮所、保障部和參謀部放置于指揮層中。各類打擊力量放置于控制層中。
第三步:將結構層中各網各節點的信息關系交互相連。
第四步:根據系統特性完善相應的網絡結構。
城市無人進攻作戰信息系統協同指揮系統網絡拓撲構建過程如圖1所示。
根據上述步驟,得到城市無人進攻作戰背景下信息系統網絡示意圖如圖2所示。
同時根據各要素之間的關系,將其區分為各要素集群之間的協同關系和指控關系,抽象出網絡拓撲如圖3所示。
2.2 動靜結合的評估指標體系構建
在構建評價指標體系時,研究人員采用靜態特性與動態特性相結合的方法綜合考量,并在靜態特性和動態特性下分別確定2~3個分指標。在選擇底層指標時,各指標之間相互獨立,要符合特殊信息系統任務特性,也要考慮指標計算的時間復雜度,綜合多種因素考慮,最終形成一個三級五項評價指標體系。在該體系中,節點的靜態特性及動態特性為一級指標,靜態特性細分為超度、聚類系數、特征向量中心性三個二級指標;動態特性下細分為網絡彈性、網絡抗毀性兩個二級指標,這些指標共同組成了評價指標體系,如圖4所示。
2.3 指標權值計算
本研究采用分析軟件對上述評估指標體系的指標進行權重計算。以節點重要性作為準則,其下屬的靜態特性和動態特性兩個一級指標分別為次準則,對兩個一級指標相對于次準則的重要程度進行兩兩比較,得到一個在上述準則下各元素重要性的判斷矩陣,在分析過程中,先根據系統特性大致確定相對重要度的比值,后由專家分析模式對比值進行修正,根據修正后的結果確定兩個一級指標的權重值,從而得到如表1所示的判斷矩陣和各指標對應的權重值。
同理,以靜態特性(動態特性)為準則,其下屬的任意一個二級指標為次準則,再對其他的二級指標相對于次準則的重要程度進行兩兩比較,對于靜態特性,先是由系統特性確定每一對指標兩兩之間的重要程度,后由專家分析模式對比值進行修正,根據修正后的結果確定同一個一級指標下的每個二級指標分別占該一級指標的權重值。然后重復前述步驟,對系統的動態特性進行分析,進而分別得到關于靜態特性層面和動態特性層面的各要素重要性的判斷矩陣和各指標對應的權重值,如表2和表3所示。
說明:在表2、表3中,前三列為相對重要度矩陣,括號內的值為修正值。
最后在生成上述三個判斷矩陣后,對計算出的權重進行歸一化處理,得到了評價指標體系的一個歸一化權重,如圖5所示。
3 仿真分析與重要度評估
基于上述構建的指標體系及確權方法,研究人員針對城市無人進攻作戰信息系統各節點進行仿真分析,并計算各節點重要度,實現關鍵穴位挖掘。
3.1 城市無人進攻作戰信息系統各指標分析
(1)超度分析
在城市無人進攻作戰信息系統中,超度值越大代表該節點與其他節點的交互越多,是關鍵節點,需要對其進行重點防護。根據網絡拓撲模型,計算各節點超度及其平均值,通過分析計算,該網絡結構中各節點的超度分布情況如圖6所示。
一般而言,節點超度值越大,說明節點越重要。由圖6可知,超度值大的節點較少,大部分節點的超度值較低,說明在指揮控制網絡中關鍵節點較少,這些關鍵節點(如基本指揮所、前進指揮所)也是作戰中需要重點實施防護的對象。
(2)聚類系數分析
在城市無人進攻作戰背景下信息系統中,聚類系數越大則系統各節點聚集越緊密,各節點信息流轉的便捷性、時效性越強。通過分析計算,該網絡結構中各節點的聚類系數分布情況如圖7所示。
由圖7得出的結果可知,大多數節點聚類系數值為1,僅在少部分節點存在跳變。在參考值較小的節點中,以0號、1號和5號節點為代表,由于與各集群之間的關系為上下級指控關系,導致節點聚集較為分散,信息流轉不夠便捷。而各集群之間的各個節點可以相互連通,聚集程度相對較高,信息流轉更靈活。
(3)特征向量中心性分析
通過分析計算,該網絡結構中各節點的特征向量中心性分布情況如圖8所示。
由圖8可知,大部分節點的特征向量中心性參考值在0~0.2之間,說明它們與其他節點的聯系較少,在圖8中可以體現為各力量集群之間的協同。而0號和3號節點參考值較大,說明與其直接或間接建立聯系的節點數量較多,體現了其在特殊信息系統中的關鍵性。
(4)網絡彈性分析
在城市無人進攻作戰背景下的信息系統中,研究人員希望構建一個無論是何種節點在遭受摧毀時對網絡整體影響較小、恢復能力較快的彈性系統。
以各節點為單位,進行網絡彈性分析[16],假設該系統有k個節點通過刪除此節點,再對余下的(k-1)個節點組成的網絡進行分析,發現網絡彈性的變化過程。
通過分析計算,該網絡結構中各節點的網絡彈性分布情況如圖9所示。
在實際應用中,需要增強網絡彈性,來減小單個節點受到攻擊時對整體作戰的影響。因此,在現實作戰中,需要采取相應的措施,提高網絡的彈性和韌性,保證網絡的可靠性和穩定性。
(5)網絡抗毀性分析
通過分析計算,該網絡結構中各節點的網絡抗毀性分布情況如圖10所示。
由圖10可知,處在0~5號節點的參考值高于其他集群節點,可以體現出指揮控制類節點抗毀性較強,在實際運營過程中,應對這類節點進行重點保護,采取有效的防護措施來應對敵方力量的精準打擊。
3.2 重要度排序
通過整合各指標數值和指標權重,得到各節點的總參考值如圖11所示。
由圖11可知,0、1、3、4、5號節點(即除了后方指揮部的各類指揮部)總參考值較大,可認為是系統中的關鍵穴位,在實際運用中應重點保護。
綜合以上數值分析結果,可以得出,超度值、介數值、集體影響力越大的節點越重要,需要進行重點保護。同時,提升聚類系數可以使各節點連接更緊密,提升網絡彈性和網絡抗毀性可以增強整個網絡的穩定性。
4 結束語
系統體系節點的網絡分析是復雜網絡研究的重點,對“關鍵穴位”的研究分析及綜合重要性排序,能從一定維度上依據評估指標分辨出具有重大影響力的節點,并且對未來特殊信息系統的結構特征分析和網絡演化提供一定支持。
“關鍵穴位”的挖掘,既是現代信息化社會的熱點話題,也是一個難點話題,未來的相關理論及實踐研究更需要網絡科學的各個領域各個學科的融合,共同努力,逐漸完善。
參考文獻:
[1] 張忠倩, 梅建明. 改革中的白俄羅斯情報系統:結構、特征及內在邏輯[J]. 情報雜志, 2024, 43(3): 1-9.ZHANG Z Q, MEI J M. Belarusian intelligence system in reform: structure, characteristics and inner logic[J]. Journal of Intelligence, 2024, 43(3): 1-9.
[2] 王維平, 李小波, 楊松, 等. 智能化多無人集群作戰體系動態適變機制設計方法[J]. 系統工程理論與實踐, 2021, 41(5): 1 096-1 106.WANG W P, LI X B, YANG S, et al. A design method of dynamic adaption mechanism for intelligent multi-unmanned-cluster combat system-of-systems[J]. Systems Engineering-Theory & Practice, 2021, 41(5): 1 096-1 106.
[3] 張滿超, 冒亞安. 網絡信息體系理念再認識與發展思考[J]. 指揮信息系統與技術, 2021, 12(6): 14-19.ZHANG M C, MAO Y A. Review of networking information-centric SoS concept and opinions on its development[J]. Command Information System and Technology, 2021, 12(6): 14-19.
[4] 董思琦. 面向流特征的局部因果結構學習方法研究[D]. 秦皇島: 燕山大學, 2023.DONG S Q. Research on local causal structure learning method for streaming features[D]. Qinhuangdao: Yanshan University, 2023.
[5] 王浩能, 琚智杰, 任東彥. 海軍戰略轉型背景下衛勤保障任務特點與人員素質要求[J]. 中國軍轉民, 2024, 10(8): 9-10.WANG H N, JU Z J, REN D Y. "Characteristics of medical support tasks and personnel quality requirements under the background of naval strategic transformation[J]. Defence Industry Conversion in China, 2024, 10(8): 9-10.
[6] 潘愉鍇,余文浩,唐震,等.基于單位屬性的動態重構網絡節點重要度評估[J/OL].現代防御技術,1-13[2024-06-02].PAN Y K, YU W H, TANG Z, et al. Evaluation of node importance in dynamic reconfiguration network based on unit attribute[J/OL]. Modern Defense Technology,1-13[2024-06-02].
[7] 丁玉坤, 葉艾. 外國陸軍城市作戰無人系統發展與運用分析[J]. 艦船電子工程, 2022, 42(5): 7-9.DING Y K, YE A. Analysis on the development and application of foreign army urban combat unmanned system[J]. Ship Electronic Engineering, 2022, 42(5): 7-9.
[8] 武青平, 李高宇. 無人化智能化戰爭形態下的作戰體系建設問題思考[J]. 軍事文摘, 2021(21): 31-34.WU Q P, LI G Y. "Reflections on the construction of combat system under the form of unmanned intelligent war[J]. Military Digest, 2021(21): 31-34.
[9] 施憶, 禹明剛. 基于超網絡的空地協同指揮系統特性分析[J]. 指揮信息系統與技術, 2023, 14(6): 78-85.SHI Y, YU M G. Characteristic analysis of air-ground coordination command system based on hyper-network[J]. Command Information System and Technology, 2023, 14(6): 78-85.
[10]王瑛, 張澤, 張瀅, 等. 基于多屬性決策的PCAS-SNIF關鍵節點分析[J]. 空軍工程大學學報(自然科學版), 2021, 22(6): 90-96.WANG Y, ZHANG Z, ZHANG Y, et al. An analysis of key nodes of PCAS-SNIF based on multi-attribute decision-making[J]. Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition), 2021, 22(6): 90-96.
[11]陳超. 基于復雜網絡特征向量中心性與聚類系數的鏈路預測算法研究[D]. 天津: 天津理工大學, 2023.CHEN C. Research on link prediction algorithm based on complex network feature vector centrality and clustering coefficients[D]. Tianjin: Tianjin University of Technology, 2023.
[12]張澤, 王瑛, 岳龍飛, 等. 基于超網絡的近距空中支援信息流轉模式構建[J]. 火力與指揮控制, 2021, 46(11): 20-29.ZHANG Z, WANG Y, YUE L F, et al. Construction of information flow mode for close range air support based on super-network[J]. Fire Control & Command Control, 2021, 46(11): 20-29.
[13]姜敏勤, 石小晶, 楊鈺, 等. 基于節點重要度動態評估的復雜網絡級聯失效分析[J]. 科學技術與工程, 2023, 23(31): 13 482-13 491.JIANG M Q, SHI X J, YANG Y, et al. Complex network cascade failure analysis based on dynamic evaluation of node importance[J]. Science Technology and Engineering, 2023, 23(31): 13 482-13 491.
[14]張紅萍,邵振峰,吳長枝,等.戰場環境信息保障數字孿生建設構想[J].測繪地理信息,2024, 49(4): 83-86.ZHANG H P, SHAO Z F, WU C Z, et al. Construction of digital twin for battlefield environmental information assurance[J]. Surveying, Mapping and Geographic Information,2024, 49(4): 83-86.
[15]錢峰, 張蕾, 趙姝, 等. 利用粗圖訓練圖神經網絡實現網絡對齊[J]. 南京大學學報(自然科學), 2023, 59(6): 947-960.QIAN F, ZHANG L, ZHAO S, et al. Training of graph neural networks on coarsening graphs for network alignment[J]. Journal of Nanjing University(Natural Science), 2023, 59(6): 947-960.
[16]陳山枝, 孫韶輝, 康紹莉, 等. 6G星地融合移動通信關鍵技術[J]. 中國科學: 信息科學, 2024, 54(5): 1 177-1 214.CHEN S Z, SUN S H, KANG S L, et al. Key technologies for 6G integrated satellite-terrestrial mobile communication[J]. Scientia Sinica(Informationis), 2024, 54(5): 1 177-1 214.
(責任編輯:胡前進)