任意の事前分布を用いたネットワーク内ウィルス感染源のベイズ推定

摘要

ネットワークにコンピューターウィルスが広がる現象を、ノードとエッジで構成されるグラフ上でのウィルスの広がりとしてモデル化し、ウィルスに感染したノードの集合から感染源を推定することを考える。従来研究では、感染源となり得るノードについて、感染源となる確率の事前分布が一様である場合を扱い、regular treeに対して、感染したノード集合から感染源を推定する最適な推窟方法を提案している。但し、regular treeとは、ノードの次数が全てのノードに対して等しく、ループ構造を持たない無向グラフである。小文では、事前分布が必ずしも一様でない場合を扱い、regular treeに対して最適な推定法を用いた場合の推定成功率を明らかにしている。また、数値計算によって、推定成功率を従来研究と比較し、推定成功率の改善を確認している。