网络蠕虫仿真研究

针对蠕虫传播解析模型在参数选取上的限制和仿真保真度上的不足,提出了蠕虫传播特性的仿真模型,确定了蠕虫仿真的参数.在网络仿真平台上构建了一个高保真度的、完全数据包级别的蠕虫仿真系统.利用系统,对网络蠕虫的传播特性进行了仿真分析,实验分析了链路延时、链路带宽、传输层协议、感染包大小对蠕虫传播的影响.仿真实验结果证明仿真系统是有效的,与解析模型相比,仿真系统能够设置更多的参数,考虑的更加全面,所得结果更加符合实际情况.系统可以为网络蠕虫研究提供重要支持.     

基于日模式的蠕虫传播模型研究

通过对Conficker蠕虫在互联网传播期间的流量数据进行分析, 发现蠕虫传播过程体现出以24 h为周期的规律性振荡特性, 即日模式。为了能更准确地描述蠕虫的传播过程, 在经典蠕虫传播模型的基础上, 结合蠕虫传播的日模式特性, 提出了蠕虫传播的日模式模型。同时提出了一个仿真算法, 通过仿真实验验证了模型的正确性和有效性, 进一步表明了日模式因素的存在, 日模式特性的存在为找到抑制蠕虫传播的方法提供了一定的帮助。     

拓扑相关蠕虫仿真分析

从蠕虫传播的漏洞主机发现、代码传播以及代码启动3个方面提出了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真模型,设计了基于有向图的SmallWorld拓扑结构生成算法,并通过选择性抽象在NS2上实现了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真系统.最后,通过该仿真系统实验分析了逻辑拓扑结构和蠕虫代码启动方式对蠕虫传播的影响.仿真实验结果表明,该仿真系统可以为拓扑相关蠕虫研究提供重要的支持.     

蠕虫预警及非线性传播模型优化

目前已有一些蠕虫检测系统利用蠕虫传播特性进行检测,误报率高,不能对大范围网络进行检测。为此,首先对蠕虫传播模型进行了分析和优化,提出了新蠕虫分布式传播模型。针对该模型提出了分布式蠕虫检测技术,亦即采用基于规则的检测方法监控网络蠕虫,控制台管理和协调多个检测端的工作。实验结果表明,该方法能够很好地预警蠕虫的传播行为并进行监控和报警,具有高检测率和低误报率。     

基于SSFNet的蠕虫传播细粒度建模与仿真

流行病模型由于未考虑网络的各种因素,保真度较低.混合级建模能够对部分子网进行包级别的建模,但对蠕虫行为仍采用宏观建模,难以表现蠕虫本身的流量及其与背景流量间的互作用.针对现有方法的缺陷,本次研究设计并实现了保真度更高的基于SSFNet的蠕虫传播细粒度建模与仿真方法.该方法对蠕虫的主要功能模块进行了细节建模,能够反映网络拓扑、背景流量,以及扫描策略等因素,既有效地模拟了蠕虫在一定拓扑中的扩散,又能体现蠕虫传播给网络带来的影响.     

一种基于P2P网络的蠕虫传播模型研究

P2P蠕虫是利用P2P机制进行传播的恶意代码.本文针对基于P2P(peer-to-peer)的大规模网络,对P2P蠕虫的传播展开相关研究.首先介绍三个基本的蠕虫传播模型,分析了引入良性蠕虫后的四种情况.然后根据几个P2P蠕虫的扫描策略之一,提出了基于P2P系统的网络对抗蠕虫传播模型,并进行了初步的模拟分析.     

基于免疫主机的蠕虫非线性传播新模型优化

基于Two-Factor传播模型提出了一种新的QSIRV传播模型,该模型更合理地考虑了被免疫主机的失效性。通过仿真得出,QSIRV模型较Two-Factor模型能够更好地描述蠕虫的传播规律以及传播过程中网络流量和蠕虫流量之间的相互影响,尤其是对免疫后的主机数目变化的仿真更是符合实际情况,同时考虑了已隔离、免疫及被感染主机的数量的影响以及人们对蠕虫传播的警惕性的提高。对QSIRV模型进行了进一步的改进。仿真结果验证,改进后的模型可以更快地遏制蠕虫传播。     

蠕虫软件仿真技术研究与进展

蠕虫传播特性研究已经成为蠕虫研究的重要内容。首先从仿真规模和准确度两个方面衡量了现有各种蠕虫传播特性研究技术，并指出软件仿真技术的优势所在。然后从网络建模和蠕虫建模两个方面对蠕虫软件仿真技术做了分析，接着按照网络建模方式将现有系统分为高度抽象的软件仿真系统、数据包级的软件仿真系统和大规模分布式软件仿真系统。最后给出了网络蠕虫软件仿真研究的趋势与展望。该研究能够为蠕虫研究者蠕虫设计软件仿真系统和有效的蠕虫检测和防御机制提供指导。     

即时通信蠕虫传播建模

基于对即时通信蠕虫和即时通信网络特点的分析,使用离散时间方法,提出一个即时通信蠕虫离散数学传播模型。开发即时通信蠕虫传播仿真软件用于验证模型的正确性。基于仿真软件进行的大量仿真实验表明,该蠕虫传播模型是正确的,可以用于分析蠕虫的传播行为并预测传播趋势。     

一种网络蠕虫的动态传播模型

研究蠕虫病毒的传播模型是为了更好地揭示蠕虫传播的规律,预测蠕虫爆发的规模。由于对影响蠕虫传播的因素考虑得不够周详,现有的传播模型还不能很好地模拟蠕虫的传播。针对网络蠕虫的具体传播过程,提出一种模型将网络环境变化和用户免疫过程对蠕虫传播的影响考虑进来,定义了新的感染率函数和免疫率函数,提出了蠕虫传播的动态模型。仿真实验表明,该模型能够较好地预测蠕虫的传播,具有一定的有效性。     

网络蠕虫传播模型的分析与仿真研究

研究网络安全问题,网络蠕虫是当前网络安全的重要威胁。网络蠕虫传播途径多样化、隐蔽性强、感染速度快等特点。蠕虫模型以简单传染病模型进行传播,无法准确描述网络蠕虫复杂变化特点,网络蠕虫检测正确率比较低。为了提高网络蠕虫检测正确率,提出一种改进的网络蠕虫传播模型。在网络蠕虫传播模型引入动态隔离策略,有效切断网络蠕虫传播途径,采用自适应的动态感染率和恢复率,降低网络蠕虫造成的不利影响。仿真结果表明,相对于经典网络蠕虫传播模型,改进模型有效地加低了网络蠕虫的传播速度,提高网络蠕虫检测正确率和整个网络安全性,为网络蠕虫传播研究提供重要指导。     

Modeling and Simulation Study of the Propagation and Defense of Internet E-mail Worms

As many people rely on e-mail communications for business and everyday life, Internet e-mail worms constitute one of the major security threats for our society. Unlike scanning worms such as Code Red or Slammer, e-mail worms spread over a logical network defined by e-mail address relationships, making traditional epidemic models invalid for modeling the propagation of e-mail worms. In addition, we show that the topological epidemic models presented by M. Boguna, et al. (2000) largely overestimate epidemic spreading speed in topological networks due to their implicit homogeneous mixing assumption. For this reason, we rely on simulations to study e-mail worm propagation in this paper. We present an e-mail worm simulation model that accounts for the behaviors of e-mail users, including e-mail checking time and the probability of opening an e-mail attachment. Our observations of e-mail lists suggest that an Internet e-mail network follows a heavy-tailed distribution in terms of node degrees, and we model it as a power-law network. To study the topological impact, we compare e-mail worm propagation on power-law topology with worm propagation on two other topologies: small-world topology and random-graph topology. The impact of the power-law topology on the spread of e-mail worms is mixed: E-mail worms spread more quickly on a power-law topology than on a small-world topology or a random-graph topology, but immunization defense is more effective on a power-law topology.     

WSS:一个基于NS2的蠕虫模拟系统

网络蠕虫严重威胁着互联网的安全，然而由于其爆发所具有的突然性和大规模性，使得蠕虫研究面临巨大挑战,本文介绍了一个基于NS2的蠕虫模拟系统-WSS,该系统的建立主要分为三部分：首先通过处理BGP路由表信息来获取模拟中用到的Internet抽象网络，然后以传染病学模型为基础对蠕虫传播进行建模，最后将两者在NS2中相结合实现对蠕虫传播的模拟．实验证明，WSS能够在实验室环境中获取同实际蠕虫爆发时类似的统计数据，在理解蠕虫的宏观行为、预测蠕虫的流量、传播速度及危害等方面有着广泛的应用前景．     

蠕虫在P2P网络中的传播研究

P2P蠕虫是利用P2P机制进行传播的恶意代码。通过P2P节点的共享列表，蠕虫很容易获得攻击目标的信息，所以其爆发时传播速度很快，这种大量的快速传播导致的直接后果是网络阻塞。该文分析蠕虫在P2P网络中的传播原理，在经典病毒传播模型基础上提出了考虑带宽及治愈响应起始时间因素的蠕虫传播模型，从带宽饱和与阻塞两个方面分析带宽对蠕虫传播的影响，在此基础上分析了蠕虫的防御措施。通过模拟实验，该模型能够较真实地描述蠕虫大规模爆发时引起带宽拥塞的情况。     

Modeling and analysis of passive worm propagation in the P2P file-sharing network

A number of worms, named P2P (peer-to-peer) passive worms, have recently surfaced, which propagate in P2P file-sharing networks and have posed heavy threats to these networks. In contrast to the majority of Internet worms, it is by exploiting users’ legitimate activities instead of vulnerabilities of networks in which P2P passive worms propagate. This feature evidently slows down their propagation, which results in them not attracting an adequate amount of attention in literature. Meanwhile, this feature visibly increases the difficulty of detecting them, which makes it very possible for them to become epidemic. In this paper, we propose an analytical model for P2P passive worm propagation by adopting epidemiological approaches so as to identify their behaviors and predict the tendency of their propagation accurately. Compared with a few existing models, dynamic characteristics of P2P networks are taken into account. Based on this proposed model, the sufficient condition for the global stability of the worm free equilibrium is derived by applying epidemiological theories. Large scale simulation experiments have validated both the proposed model and the condition.     

Modeling and Automated Containment of Worms

Self-propagating codes, called worms, such as Code Red, Nimda, and Slammer, have drawn significant attention due to their enormously adverse impact on the Internet. Thus, there is great interest in the research community in modeling the spread of worms and in providing adequate defense mechanisms against them. In this paper, we present a (stochastic) branching process model for characterizing the propagation of Internet worms. The model is developed for uniform scanning worms and then extended to preference scanning worms. This model leads to the development of an automatic worm containment strategy that prevents the spread of a worm beyond its early stage. Specifically, for uniform scanning worms, we are able to 1) provide a precise condition that determines whether the worm spread will eventually stop and 2) obtain the distribution of the total number of hosts that the worm infects. We then extend our results to contain preference scanning worms. Our strategy is based on limiting the number of scans to dark-address space. The limiting value is determined by our analysis. Our automatic worm containment schemes effectively contain both uniform scanning worms and local preference scanning worms, and it is validated through simulations and real trace data to be nonintrusive. We also show that our worm strategy, when used with traditional firewalls, can be deployed incrementally to provide worm containment for the local network and benefit the Internet.     

IPv6网络中的蠕虫传播模型

基于IPv6网络环境,构建了一种新型网络蠕虫—WormIPv6,对其扫描策略进行了分析研究,在此基础上分别建立SEM模型和KM模型,分别仿真WormIPv6的传播趋势。仿真实验结果表明,由于IPv6中巨大的地址空间,IPv6网络对于随机扫描蠕虫有天然的抵抗能力,在IPv6网络中,使用随机扫描策略的蠕虫根本无法传播,网络蠕虫会利用其他扫描策略。     

基于平衡树的良性蠕虫扩散策略

网络蠕虫已对网络系统安全造成重要威胁，传统防范措施已不再适用．使用良性蠕虫来对抗蠕虫正成为一种新的应急响应技术．提出了良性蠕虫基于网络拓扑信息的扩散技术，并重点研究了基于平衡树的良性蠕虫扩散算法、平衡树的动态生成规则和稳定性增强策略．最后给出一个蠕虫对抗模拟实验，结果表明，和已有的传播策略相比，采用扩散平衡树策略的良性蠕虫扩散速度更快，产生流量影响更小．