När hela världen blir ett enda stort Google

Nätverket som organisation och måltavla för attacker är några av de viktigaste frågorna när det nätverksbaserade försvaret (NBF) ska byggas. På senare år har fenomenet nätverk vuxit till en tvärvetenskaplig gren där olika relationer studeras, både biologiska och tekniska. Ett av de mer lyckade, moderna nätverken är sökmotorn Google, vars styrka är att den prioriterar sidor med många länkar.

Av Christian Carling och Henrik Carlsen

Efter en del krånglande och dröjsmål blev det ändå som många hade trott: börsintroduktionen av sökmotorföretaget Google på Nasdaq blev den största introduktionen någonsin. På mindre än fem år har Google blivit den ledande sökmotorn och en av de allra mest använda tjänsterna på Internet. Varje dag besvarar Google mer än 100 miljoner sökförfrågningar.

De flesta som använder Google känner förmodligen inte till den bärande tanke som gjort Google till en så framgångsrik söktjänst. Idén är enkel: Skapa en sökmotor som rankar webbsidor inte bara efter innehåll, utan också tar hänsyn till hur de olika sidorna förhåller sig till varandra. Webbsidor som många andra sidor länkar till kommer högt upp på resultatlistan efter en sökning med Google. Uppenbarligen synes det som om denna strukturella information - det vill säga hur sidorna är länkade till varandra - ger ett mervärde som användarna uppskattar.

Under samma korta period som Google funnits har studiet av nätverk som system utvecklats starkt. Ur många separata vetenskapsområden har det utvecklats en framväxande tvärvetenskaplig disciplin där vitt skilda fenomen studeras: sociala relationer mellan människor (eller djur), sammankopplade tekniska system som internet eller infrastrukturen för elkraftförsörjning, länkad information som i exemplet ovan med Google, kopplingar i biologiska system (neurala nätverk, ”vem äter vem i djurriket”) eller kopplingar i företagsvärlden där produkter, tjänster, leverantörer och underleverantörer tillsammans kan utgöra ett komplext nätverk.

I denna tvärvetenskapliga miljö har en fördjupad och delvis förnyad förståelse växt fram kring generella problemställningar från en rad områden. En viktig förklaring till områdets snabbt växande popularitet är att de metoder som gemensamt utvecklas kan appliceras inom så vitt skilda fält. Omvänt gagnas den gemensamma teoriutvecklingen av experimentellt inflöde från olika områden.

Vi har under några år följt denna utveckling för att finna kopplingar till de utmaningar som Försvarsmakten står inför idag.

Det hänger på relationen
Den centrala utgångspunkten när man studerar nätverkssystem är att ”relationerna spelar huvudrollen”. För att förstå hur ett komplext, sammankopplat system fun-gerar, förändras, fallerar och förstörs är det viktigare att studera hur systemets delar är relaterade till varandra, och mindre viktigt hur de enskilda delarna fungerar var för sig. I någon mån spelar det inte ens någon roll vad systemet består av; den senaste tidens forskning visar att många komplexa nätverkssystem har stora likheter i översiktlig struktur och dynamik, oavsett vad de består av.

I arbetet att följa den här utvecklingen har följande perspektiv på nätverk använts:

Nätverk som organisation och resurs. Att öka ett systems eller en organisations effektivitet genom att länka samman dess delar på nya sätt. Paradexemplet i detta sammanhang är förstås det nätverksbaserade försvaret (NBF).

Nätverk som hot. Terroristgrupper och andra kriminella är redan i hög grad organiserade som nätverk. Hotet är därför av ny art.

Nätverk som måltavla för attacker. De samhällsvärden som ska försvaras utgörs i hög grad av komplexa infrastrukturnätverk. När nätverken är den centrala resursen för försvaret, kommer de också att vara primära mål för attacker.

Nätverk som verktyg. Har forskare och analytiker de rätta verktygen för att förstå utvecklingen som beskrivs av de tre övriga perspektiven?

Det är på det sistnämnda området vi gjort mest eget arbete, genom att försöka hämta nya verktyg och metoder från olika fält inom nätverksforskningen, och tillämpa dem på problemställningar i vår dagliga verksamhet. Till stor del handlar det om att använda enkla datorverktyg för visualisering och analys av stora datamängder.

Ett exempel på detta är det metodstöd som FOI bistår med i ansträngningarna att analysera den Europeiska försvarsforskningen inom sexnationssamarbetet, där Europas ledande nationer inom försvarsmateriel och -forskning ingår.

Nätverk och hierarki
Ofta görs en distinktion mellan nätverk och hierarki. Revolutionärer har i alla tider propagerat för att gamla hierarkier måste rivas ner, och modet för dagen föreskriver i stället nätverk överallt. I teoretisk mening är en hierarki bara en särskild typ av nätverk, men alla har ändå en bild av vad som skiljer en hierarki från ett nätverk.

Lite schematiskt kan sägas att i gamla tider var det sociala nätverk som var den rådande strukturen i den privata sfären, medan det offentliga livet organiserades med hierarkier. Nu tenderar de två sfärerna att bli allt mer sammankopplade. Vad som också händer är att sociala nätverk tenderar att variera mer över tiden och att människor ingår i många olika nätverk.

Hierarkier är trots allt i många situationer en oslagbart effektiv lösning, och ofta uppstår de spontant. I praktiken visar sig de flesta verkliga system ofta vara blandformer mellan idealtyperna hierarkier och platta nätverk. Internet är återigen ett bra exempel. Peer-to-peer-nätverk (P2P) är distribuerade system som organiseras spontant mellan likvärdiga användare, utan någon central kontroll. Den fysiska infrastrukturen som P2P-trafiken färdas över är däremot tydligt hierarkisk, med internationella långdistanslänkar, nationella stomnät, regionala subnät, ända ner till ditt lokala nätverk. Ironiskt nog är de flesta populära fildelningsnätverk av denna typ av effektivitetsskäl är uppdelade i två typer av noder: vanliga användare och ”supernoder”. Liksom djuren på Orwells farm finner vi alltså att alla P2P-klienter är lika, men en del är mer lika än andra…

Nätverksvärlden är liten…
Sociala nätverk är ofta bra för att exemplifiera olika nätverksfenomen. Devisen ingen är längre bort än sex handslag har kommit att stå för att världen trots allt är ganska liten. Med ett förvånat tonläge kan man få höra att det finns en vänskapskedja mellan dig och Kofi Annan som inkluderar endast sex personer. Kanske än mer förvånande, och sällan nämnt, är att det gäller även mellan dig och en jordbrukare i västra Kina.

Frasen six degrees of separation kom att bli populär efter ett känt experiment som utfördes av den amerikanske socialpsykologen Stanley Milgram på 1960-talet. Det statistiska underlaget i Milgrams arbete är relativt bristfälligt, men nyligen genomfördes en betydligt större e-postbaserad studie med 60 000 deltagare. Även om en del förbehåll har tillkommit i denna moderna forskning, kvarstår det faktum att korta kedjor existerar mellan de flesta människor.

Milgrams experimentet visade inte bara att det existerar korta kedjor mellan människor, utan att det också är möjligt att hitta dem. Bara för att det existerar korta vänskapskedjor mellan människor är det inte alls säkert att de går att hitta. Man kanske har ett vagt hum om sina vänners vänner, men sen? Hur kan man, utan vetskap om hela nätverkets utseende, veta hur man ska navigera? Om man inte känner till nätverkets struktur går det inte att navigera på ett sätt som är optimalt för att hitta de korta kedjorna. Den enda rimliga förklaringen är att nätverket självt måste ha någon egenskap som gör det möjligt att navigera i det, trots lite information.

… men hur ser den ut då?
Hur ser då komplexa, framväxande nätverk som internet och World-Wide-Web egentligen ut? Båda har vuxit explosionsartat under det senaste decenniet och någon ”karta” över hela nätverket har inte funnits förrän flera forskargrupper oberoende av varandra för cirka fem år sedan började kartlägga systemen.

I båda fallen visade sig systemen vara starkt heterogena: majoriteten av alla noder har endast en eller få länkar, medan ett fåtal har ett mycket stort antal länkar. Fördelningen av länkar beskrivs alltså inte av vad som brukar kallas en normalfördelning, det vill säga att det finns ett typiskt antal länkar per nod och att de allra flesta noder har ett länktal som inte skiljer sig så mycket från det typiska värdet. Detta faktum har, som vi ska se, en avgörande betydelse för hur nätverket reagerar på störningar och angrepp och hur information sprids i ett sådant nätverk.

Liknande studier har senare gjorts på ett stort urval av nätverk från en mängd olika områden: ekologiska näringskedjor, biokemiska reaktionsnätverk i celler, olika former av sociala nätverk med mera. Gång på gång återkom samma mönster: de flesta noder har få länkar till andra, ett fåtal har oerhört många.

Gemensamt för alla dessa exempel är att de är nätverk som vuxit successivt över tiden, somliga under ett fåtal år, andra under miljoner år av naturlig evolution. Tanken att det är något i tillväxtprocessen i sig som leder fram till detta återkommande mönster ligger därför nära till hands då man vill skapa en modell för hur dessa nätverk ser ut.

Fysikerna Albert-Lazlo Barabási och Reka Albert formulerade 1999 en enkel modell för växande nätverk. Utgångspunkten är en process där nya noder kontinuerligt läggs till ett existerande nätverk. Om det etableras en länk mellan en ny nod och en gammal nod bestäms av hur många länkar varje nod i nätverket redan har: Om en nod redan har många länkar ökar sannolikheten för att denna nod får ytterligare en länk. Noder som av slumpen tidigt fått fler länkar än genomsnittet kommer alltså att fortsätta att ”gynnas” i den fortsatta utvecklingen. Resultatet är ett nätverk med än struktur som överraskande väl överensstämmer med verkliga nätverk.Denna enkla modell har sedan vidareutvecklats och förfinats av många andra.

Attacker och smittspridning
Frågor kring hur olika typer av nätverk klarar att motstå attacker, och hur robusta de är mot olika typer av fel är förstås centrala i militära sammanhang. Många naturligt förekommande nätverk - av den heterogena typen som beskrevs ovan - uppvisar ett tydligt mönster när det gäller robusthet: de är tåliga mot slumpmässigt uppkomna fel, men väldigt känsliga för riktade attacker.

Egentligen är det inte så konstigt. Om vi slumpmässigt tar bort noder i ett nätverk där det stora flertalet noder endast har ett fåtal länkar, kommer högst sannolikt just dessa att slås ut. Om vi å andra sidan får välja fritt vilka noder vi ska ta bort, väljer vi givetvis de få som är länkade till ett mycket stort antal andra noder. Om dessa noder slås ut kommer en stor del av kommunikationen att hämmas.

En annan intressant aspekt är hur spridning sker på nätverk, exempelvis infektionsspridning eller spridning av datavirus. Om man antar att alla noder, människor eller datorer i de två exemplen, har i genomsnitt lika stora lokala kontaktnät uppkommer en så kallad epidemisk tröskel. Om sannolikheten att smittas ligger under denna tröskel kan inte spridning ske till hela populationen, i annat fall riskerar alla att smittas.

Internet och många sociala nätverk beskrivs bättre med en heterogen nätverksstruktur. När man tar hänsyn till detta finner man att tröskeln försvinner. Det finns alltså alltid en stor risk att smittan får fäste i hela nätverket.

Smittspridning för in oss på det kanske viktigaste - och svåraste - området inom nätverksteori. Man brukar prata om ett nätverks struktur, det vill säga hur noder och länkar är kopplade till varande, och processer som sker på denna struktur. Att sprida datavirus eller brev, som i Milgrams experiment, är exempel på processer på nätverk. Strukturen hos det underliggande nätverk där dessa processer pågår, påverkar givetvis hur processen sker. Vilken nätverksstruktur gör att sökning kan ske snabbt? Vilka egenskaper hos sociala nätverk gör att människor verkligen hittar varandra? Att söka en fördjupad förståelse av kopplingen mellan nätverksstrukturer och processer på nätverk är den största drivkraften inom dagens nätverksforskning.

Christian Carling och Henrik Carlsen forskar vid avdelningen för försvarsanalys och har sedan 2002 följt nätverksforskningens utveckling inom det så kallade Metanetprojketet.

Från Framsyn nr 4-2004 - www.foi.se/framsyn