邮件病毒传播模型及其分析

通过分析电子邮件病毒的传播特性及影响因素,将电子邮件病毒的感染率定义为一个与多种影响因素有关的函数,并提出了相应的邮件病毒传播模型.在所提模型的基础上,分析了邮件病毒传播高潮到来的时刻及其对病毒控制的影响,并从理论上推导出反病毒程序出现后,病毒传播不会继续发生扩散的条件.仿真实验结果表明,该模型及其分析的合理性为理解邮件病毒的传播过程及制定相应的病毒控制策略提供了理论支持.     

计算机网络病毒传播模型SIRH

计算机网络病毒传播模型是研究计算机网络病毒的手段和工具。SIR模型是仿照生物流行病传播机制而建立的病毒传播模型。本文从计算机网络病毒传播的实际情况出发,通过分析SIR模型的不足,提出了一种在计算机网络中具有病毒防范、病毒免疫措施的网络病毒传播模型。SIRH考虑了网络病毒重复感染这种人为因素对网络病毒传播的影响。仿真实验验证了SIRH的有效合理性。     

基于改进SIR模型的网络安全态势分析

为研究计算机病毒传播对网络系统安全态势的影响, 分析了SIR流行病传播模型与计算机网络安全之间的联系, 提出了一种用于网络安全态势预测的SIPM模型. SIPM模型中加入了节点对不同病毒传播的记忆功能, 支持多种病毒同时在网络中独立进行传播, 并在SIR模型基础上改进了动力学传播方程, 允许单独设置病毒对不同设备节点的感染能力和设备节点对不同病毒的抵御能力, 进而更加贴近真实网络环境. 实验分析使用了典型校园网络架构进行模拟仿真, 结果表明该模型可以从多个方面进行网络安全态势的分析与预测.     

网络中的计算机病毒传播模型

通过分析SIR模型的不足,提出了一种在有反病毒措施传播的网络中的计算机病毒传播模型（Virus Propagation Model with Antivirus Measure Propagation,VPM_AMP）模型.通过对两个模型的数值解的比较,发现VPM_AMP模型比SIR模型更能反映实际网络中病毒的传播情况.VPM_AMP模型有助于更好地理解和预测现实计算机网络中病毒传播的规模与速度.     

计算机病毒网络传播模型稳定性与控制

本文首先分析了计算机病毒网络传播模型的稳定性,例如SIS模型、SIR模型、SEIR模型等,随后文章有提出了促进计算机网络病毒传播有效控制的具体措施,包括电子邮件控制法、局域网中的病毒控制措施、互联网中的病毒控制方法等,希望能给相关人士提供一些参考.     

电子邮件病毒传播的元胞自动机建模与分析*

为研究电子邮件病毒在有向无标度网络上的传播行为,基于元胞自动机理论,提出一个电子邮件病毒传播的元胞自动机模型。在该模型下,仿真分析多种因素对电子邮件病毒传播行为的影响,结果表明：在给定的有向无标度网络中,病毒传播速度和传播规模随着电子邮件病毒附件打开概率增加而增大,网络的有向性增加病毒传播规模对于免疫概率的敏感性,病毒传播演化主要与节点入度相关。研究还表明,病毒先感染入度大的节点,后感染入度小的节点,而节点感染病毒先后顺序与节点出度没有明显关系。     

探析计算机病毒的网络传播与病毒防御技术

由于当前使用计算机的频率越来越高,对计算机病毒的网络传播与防御研究也势在必行.本文首先介绍当前计算机病毒的现状,其后进一步研究计算机网络病毒传播模式.最后则从计算机单机病毒、局域网络病毒、广域网络病毒与电子邮件病毒等四个方面提出具体防御措施.希望本文研究的内容能够帮助大量网络用户做好网络病毒防御工作,进一步维护网络安全.     

手机病毒传播模型的建立与分析

随着手机业务迅速发展与手机终端处理能力的不断增强,手机已经越来越像一个小型计算机,可以安装并执行程序。因此,作为一种新的网络犯罪模式,在计算机中传播的病毒也不可避免地渗透到手机通讯中,移动业务的安全问题逐渐凸显。本文以SIR模型为基础,推演出更符合手机病毒传播特点的模型,以便更好地对移动网络安全问题进行分析和研究。     

适应网络病毒传播的SIS离散模型

为有效地模拟病毒在适应网络中的传播,分析了当前适应网络病毒传播研究的现状,结合适应网络中存在的节点动力学和网络动力学相互作用、相互反馈的机制,提出了一种基于计算机仿真技术的适应网络病毒传播的SIS(susceptibleinfected-susceptible)离散模型.通过对所建模型进行仿真和分析,实验结果表明,病毒在适应网络中传播具有双稳态性;由于节点规避病毒传播而改变网络连接的行为,使得网络的度分布发生变化,该行为对病毒在网络中的传播具有抑制作用.     

P2P文件共享网中病毒传播建模

鉴于病毒在P2P文件共享网中的巨大危害性,对P2P文件共享网和P2P病毒的传播特点进行了深入的分析,并在此基础上提出了P2P病毒的传播模型。为了考查模型中各参数对病毒传播的影响,使用了专门的数字分析软件进行了大规模仿真实验。不同参数对病毒传播有着不同影响这一仿真实验结果表明,可以通过控制那些影响大的参数来抑制病毒传播。