Resumen

Los modelos epidemiológicos intercambian la precisión del modelado por la reducción de la complejidad. Este artículo propone agrupar vértices en grafos dirigidos basados en la conectividad y llevar a cabo análisis de propagación de epidemias en base a grupos, reduciendo sustancialmente la complejidad del modelado mientras se preserva la precisión del mismo. Se desarrolla un modelo Markov SIS continuo basado en grupos. La matriz de adyacencia de la red también se colapsa de acuerdo con el agrupamiento, para evaluar la matriz Jacobiana del modelo Markov continuo basado en grupos. Al adoptar la aproximación de campo medio en los grupos de nodos y enlaces, la complejidad del modelo se reduce significativamente en comparación con los modelos epidemiológicos topológicos previos. Se deduce un umbral epidémico basado en el radio espectral de la matriz de adyacencia colapsada. Se demuestra que el umbral epidémico depende de la estructura de la red e independiente de la escala de la red. Los resultados de simulación validan el um

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Modelos epidémicos; Reducción de la complejidad; Grafos dirigidos; Conectividad; Modelo SIS de Markov de tiempo continuo; Umbral epidémico
• Keywords:Epidemic models; Complexity reduction; Directed graphs; Connectivity; Continuous-time Markov SIS model; Epidemic threshold