HIV传播的动态混合无标度网络生成算法

研究人类免疫缺陷病毒(HIV)的传播机理,提出一种HIV传播中基于配置模型的动态混合无标度网络生成算法。根据HIV在男性和男性、男性和女性之间的传播规律分别构造同性和异性无标度网络,将其放在同一系统中形成混合传播网络,并添加网络的动态变化特性,以反映真实社会网络的演化过程。基于配置模型的复杂网络生成算法可快速、灵活和鲁棒地生成给定网络尺寸和幂律度分布指数的复杂网络,而且网络中的边可断开和重连,弥补了经典 BA 模型的不足。仿真结果表明,该算法能正确、有效地反映HIV混合传播网络的特性。     

病毒在无标度网络上的传播及控制仿真研究*

网络病毒的爆发给计算机用户带来巨大的损失,同时互联网被认为是无标度网络,因此研究病毒在无标度网络上的传播及控制很有意义。通过构建一个BA无标度网络模型,对病毒的传播行为及影响因素进行了仿真分析。研究表明,采取恰当的策略可以有效地控制、预防病毒传播。     

无标度网络中谣言传播的研究

在网络化高度发展的今天,网络谣言传播泛滥,控制网络谣言传播逐渐成为一个值得关注的问题。文中通过分析现实世界中网络谣言的传播特性和方式,提出一种新的谣言传播模型-HKASI模型,建立基于HKASI模型的动力学方程组。在无标度网络中仿真谣言的传播演化过程,分析模型特性,求出无标度网络谣言传播各状态的临界值,选取不同概率仿真比较模型中的参数对各个传播状态的影响,得出在无标度网络中谣言扩散的高速性,以及通过提高公民求证意识可以有效阻止网络谣言传播的结论。     

无标度网络中谣言传播的研究

在网络化高度发展的今天,网络谣言传播泛滥,控制网络谣言传播逐渐成为一个值得关注的问题。本文通过分析现实世界中网络谣言的传播特性和方式,提出一种新的谣言传播模型——HKASI模型,建立基于HKASI模型的动力学方程组。在无标度网络中仿真谣言的传播演化过程,分析模型特性,求出无标度网络谣言传播各状态的临界值,选取不同概率仿真比较模型中的参数对各个传播状态的影响,得出在无标度网络中谣言扩散的高速性,以及通过提高公民求证意识可以有效阻止网络谣言传播的结论。     

网络病毒传播模型与分析

互联网是一个不断生长与消亡的具有小世界与无标度特性的网络。基于此,在聚类系数可变的无标度网络上建立病毒传播模型。研究节点消亡速度、网络平均度、计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明:节点的消亡速度越快,越能减缓病毒的爆发速度;网络的平均度越大,病毒传播越快;病毒爆发常发生在连接度较高的计算机上。这些结论对于防范病毒在互联网上的传播,具有重要的现实意义。     

复杂网络中即时通信蠕虫病毒传播的研究

即时通信网络是在实际的Internet网络拓扑之上构建一层虚拟的网络拓扑,它遵循幂率分布。针对复杂网络的特点,在对即时通信网络拓扑结构进行分析的基础上,提出了一种即时通信蠕虫病毒的群体生灭模型。该模型以分析蠕虫病毒群体的概率分布来演化即时通信网络上蠕虫病毒的传播规律。模型分析表明即时通信蠕虫病毒的群体生灭模型分析结果与无标度网络上病毒的传播特性具有较好的一致性。     

具有社团结构的加权网络的病毒传播研究

文中根据Barrat等提出的BBV网络的建模思想,考虑网络社团结构特性,构建一种具有社团结构的加权无标度网络模型,利用SI传染病模型,研究该网络模型中权值增长系数和网络社团强度对病毒传播行为的影响。结果表明,权值增长系数增大时,病毒由感染源社团扩散到其他社团的时间变长,进而抑制了网络中的病毒传播。另外,研究还表明,在加权无标度网络中,较弱的社团强度能抑制病毒的传播,这与无权网络中的结论正好相反。     

基于加权网络的僵尸网络传播模型研究

主要研究不同网络拓扑下的僵尸网络Botnet传播行为,重点研究基于两种加权网络下的僵尸网络传播特性。基于经典加权网络(BBV网络)的演化规则,在随机权重的基础上,提出随机增量的加权演化模型;通过模型仿真,发现基于随机加权的网络与其它两种网络拓扑下僵尸网络相比,表现出更强的健壮性,这与建模时的理论分析完全一致。仿真结果表明,与无标度网络下的传播模型相比,基于加权网络的传播模型更符合僵尸网络在实际网络中的传播特性。     

无标度网络中基于最短路径免疫策略的病毒传播研究

传统病毒免疫策略大多基于网络的全局拓扑信息。然而现实生活中的大部分复杂网络仅仅只能了解其局部 拓扑信息。鉴于许多实际复杂网络具有无标度特性,研究了在无标度复杂演化网络中基于网络局部拓扑信息最短路 径免疫策略的病毒传播现象。利用平均场理论建立含个体抵杭力重要因素的无标度网络病毒传播模型,并引入基于 最短路径的免疫策略。比较了随机免疫、目标免疫和最短路径免疫3种策略对无标度复杂网络病毒传播的影响,结果 表明了基于最短路径免疫策略的有效性。     

无标度网络上带人工免疫的SIRS模型的动力学行为及其免疫控制策略

在典型的SIRS模型的基础上,提出了一种无标度网络中带人工免疫的SIRS类传染病模型.运用平均场理论方法分析了所提模型的动力学行为,研究了在两种不同的人工免疫策略下病毒在一种特定的无标度网络上的传播情况,并模拟了两种免疫策略对病毒传播的影响.模拟结果表明,通过人工免疫可以有效降低稳态感染比例,提高系统的传播阈值,从而有效控制病毒在复杂网络上的传播.     

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。     

IM蠕虫检测方案的设计与实现

针对日益增多的IM蠕虫，提出一种基于IM蠕虫传播特性的检测方案，在网关处监测所有的IM消息，通过统计可疑消息的增长情况来检测蠕虫，采用动态队列减少存储量，并利用用户验证模块对可疑消息进行确认，提高检测的准确性。实验表明，该方案在保证检测成功率的基础上，能有效减轻服务器负担，节约存储资源，并且减少了对正常通信的影响。     

SIRS蠕虫传播模型及其分析

提出SIRS蠕虫传播模型并对其稳定性进行分析,当R0<1时,网络最终将处于“无病”状态,当R0>1时,将出现蠕虫“地方病”。利用CAIDA提供的蠕虫数据进行检验,结果表明模型与实际数据吻合。基于该模型,分析了主机不能保持免疫力、感染蠕虫后及时关机或断开网络、主机主动免疫等不同策略对蠕虫控制的影响。     

大规模蠕虫在线追踪培养皿

提出了一个用于反向追踪大规模网络蠕虫传播的虚拟实验环境，能够用于网络蠕虫检测和防御实验。实验环境使用虚拟机技术，虚拟大量主机和网络设备参加，尽量符合网络实际。在可控的范围内，使用真实的感染代码引发大规模蠕虫的爆发，观测蠕虫的传播过程。实验环境中可以发现蠕虫的传播特性，实时收集网络蠕虫的流量数据和感染过程。     

即时通信蠕虫研究与发展

随着即时通信(instant messaging)应用的日益广泛和用户数量的迅速增加,即时通信蠕虫(IM蠕虫)的发生频率也相应提高,传播范围变广以及危害程度加深,其正成为网络安全的重要威胁.首先综合论述IM蠕虫的研究概况;然后剖析IM蠕虫的基本定义、功能结构和工作机理以及IM蠕虫与其他网络蠕虫的区别与联系;讨论IM蠕虫的网络拓扑和传播模型;归纳目前防范IM蠕虫的最新技术;最后给出IM蠕虫研究的若干热点问题与展望.     

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。     

MIPv4网络中的蠕虫传播模型

基于MIPv4网络环境,构建一种新型蠕虫——MIPv4-Worm,给出MIPv4节点接触频率的计算方法,对MIPv4网络中蠕虫的传播策略进行了分析和研究,建立MIPv4网络蠕虫传播模型(MWM)。该模型显示了各参数对蠕虫传播的影响。MIPv4-Worm传播的仿真实验表明,该模型较好地模拟了MIPv4网络中蠕虫的传播规律,为采取有效措施防止MIPv4中蠕虫的大范围传播提供了理论依据。     

基于动态检测隔离机制的网络蠕虫传播模型与分析

提出一种基于动态检测隔离机制的通用网络蠕虫传播模型,该模型定义了蠕虫在隔离阶段的可疑状态,显式地刻画了蠕虫动态检测隔离过程;并利用动态蠕虫感染率和动态主机移除率、主机自动免疫率分别描述了蠕虫传播造成的网络拥塞现象和人类在对抗蠕虫病毒过程中的主观能动性.分析表明,基于动态检测隔离机制系统可有效降低蠕虫传播速度,减少被感染主机数,延迟蠕虫传播峰值出现的时间.     

结构化对等网中的P2P蠕虫传播模型研究

基于结构化对等网路由表构造方法,抽象出描述P2P节点空间结构特征的命题并加以证明,将命题结论引入蠕虫传播规律的推导过程,使其转化成新问题并加以解决.建立了P2P蠕虫在三种典型结构化对等网中的传播模型,给出刻画P2P蠕虫传播能力的函数,并揭示了覆盖网拓扑对蠕虫传播的负面影响.所有模型都通过了仿真实验的验证.