From 6e42853e3878afb755f149c074cb1edfab2fdc4b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mateusz <wirus006@gmail.com>
Date: Tue, 21 Jun 2022 15:55:33 +0200
Subject: [PATCH] corrections

---
 network_attack_propagation.ipynb | 41 +++++++++++++++-----------------
 network_attack_propagation.py    | 10 ++++----
 2 files changed, 24 insertions(+), 27 deletions(-)

diff --git a/network_attack_propagation.ipynb b/network_attack_propagation.ipynb
index c5fd1a1..09c0b99 100644
--- a/network_attack_propagation.ipynb
+++ b/network_attack_propagation.ipynb
@@ -17,7 +17,8 @@
    "source": [
     "## Problem\n",
     "\n",
-    "Emulacja ataku sieci..."
+    "W jakich topologiach sieci komputerowych potencjalny atak wirusa rozprzestrzeniałby się najszybciej, a w których najwolniej?\n",
+    "Aby rozwiązać ten problem zaprojektowaliśmy symulację ataków wirusa na różne rodzaje topologii sieci."
    ]
   },
   {
@@ -31,29 +32,29 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "collapsed": false,
+    "pycharm": {
+     "name": "#%% md\n"
+    }
+   },
    "source": [
     "## Spacer losowe prosty na grafie\n",
     "Inaczej błądzenie losowe. Obiekt przemieszczający się na grafie losowo wybiera jeden z sąsiednich do obecnego wezłów, żeby się do nich przemieścić. Ruch ten nie zależy od historii ruchów - tylko ostatnie przemieszczenie jest brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji."
-   ],
-   "metadata": {
-    "collapsed": false,
-    "pycharm": {
-     "name": "#%% md\n"
-    }
-   }
+   ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "source": [
-    "## Model\n",
-    "Model sieci reprezentowany jest jako graf nieskierowany. Każdy węzeł reprezentuje w nim urządzenie a krawędzie połączenia między nimi. Węzły zaznaczone na czerwono reprezentują urządzenie zainfekowane przez wirusa, który przemieszcza się do nowych urządzeń spacerem losowym - w każdym kroku wirus wybiera jeden z sąsiadujących węzłów z jednakowym prawdopodobieństwem i próbuje go zainfekować."
-   ],
    "metadata": {
     "collapsed": false,
     "pycharm": {
      "name": "#%% md\n"
     }
-   }
+   },
+   "source": [
+    "## Model\n",
+    "Model sieci reprezentowany jest jako graf nieskierowany. Każdy węzeł reprezentuje w nim urządzenie a krawędzie połączenia między nimi. Węzły zaznaczone na czerwono reprezentują urządzenie zainfekowane przez wirusa, który przemieszcza się do nowych urządzeń spacerem losowym - w każdym kroku wirus wybiera jeden z sąsiadujących węzłów z jednakowym prawdopodobieństwem i próbuje go zainfekować."
+   ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
@@ -65,12 +66,10 @@
    ]
   },
   {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
    "source": [
-    "# kod"
+    "### Przedstawienie kodu"
    ]
   },
   {
@@ -81,12 +80,10 @@
    ]
   },
   {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
    "source": [
-    "# kod"
+    "### Przegląd plików gif"
    ]
   },
   {
@@ -121,4 +118,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/network_attack_propagation.py b/network_attack_propagation.py
index e11c2f9..4a8ce9d 100644
--- a/network_attack_propagation.py
+++ b/network_attack_propagation.py
@@ -206,13 +206,13 @@ def bus_experiment():
     sizes = [0, 8, 15]
     for i in sizes:
         bus, bus_avg_degree, node_count = bus_network(20 + i)
-        do_graph_animation('bus{i}.gif', bus, 90, nx.spiral_layout)
+        do_graph_animation(f'bus{i}.gif', bus, 90, nx.spiral_layout)
         speeds.append(bus.rounds_survived / node_count)
         degrees.append(bus_avg_degree)
         print(f"\n{node_count} NODE STAR")
         print(f"average degree = {bus_avg_degree}")
         print(f"propagation speed = {round(speeds[-1], 2)}")
-        print(f"bus{i} rounds survived = {bus.rounds_survived + 1}")
+        print(f"bus_{i} rounds survived = {bus.rounds_survived + 1}")
 
     summary(degrees, speeds)
 
@@ -222,13 +222,13 @@ def ring_experiment():
     sizes = [0, 8, 15]
     for i in sizes:
         ring, ring_avg_degree, node_count = ring_network(20 + i)
-        do_graph_animation('bus{i}.gif', ring, 90, nx.spiral_layout)
+        do_graph_animation(f'ring{i}.gif', ring, 90, nx.spiral_layout)
         speeds.append(ring.rounds_survived / node_count)
         degrees.append(ring_avg_degree)
         print(f"\n{node_count} NODE STAR")
         print(f"average degree = {ring_avg_degree}")
         print(f"propagation speed = {round(speeds[-1], 2)}")
-        print(f"ring{i} rounds survived = {ring.rounds_survived + 1}")
+        print(f"ring_{i} rounds survived = {ring.rounds_survived + 1}")
 
 def star_experiment():
     degrees = []
@@ -242,7 +242,7 @@ def star_experiment():
         print(f"\n{node_count} NODE STAR")
         print(f"average degree = {star_avg_degree}")
         print(f"propagation speed = {round(speeds[-1], 2)}")
-        print(f"star{i} rounds survived = {star.rounds_survived + 1}")
+        print(f"star_{i} rounds survived = {star.rounds_survived + 1}")
 
     summary(degrees, speeds)