自适应网络异步元胞自动机病毒传播模型

自适应网络病毒传播重点研究节点传播动力学和网络动力学之间的相互作用和反馈.考虑到病毒在网络中传播存在时延,文中使用异步元胞自动机和健康节点规避病毒传播的断边重连行为建立一种具有传播时延的自适应网络病毒传播模型.对所建模型的仿真结果表明,重连行为和传播时延的联合作用使节点状态演化不同步进行,病毒的传播速率变缓,爆发规模降低.这种基于异步元胞自动机建立的传播模型很好表达了自适应网络中的网络传播时延,病毒传播和网络结构演化的相互作用和反馈.     

复杂网络上病毒传播的元胞自动机模拟

针对病毒在复杂网络拓扑结构中传播行为的多样性特点,运用元胞自动机模拟病毒传播过程,并采用“易染-感染-免疫”模型和“易染-感染-易染”模型构造元胞自动机模拟方法。实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟复杂网络中病毒的传播过程。     

复杂网络上病毒传播的元胞自动机模拟

针对病毒在复杂网络拓扑结构中传播行为的多样性特点,运用元胞自动机模拟病毒传播过程,并采用"易染-感染-免疫"模型和"易染-感染-易染"模型构造元胞自动机模拟方法.实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟复杂网络中病毒的传播过程.     

基于元胞自动机的小世界网络病毒传播研究

人际网络具有小世界特征,拥有高聚类系数、短平均路径等特点。为研究病毒在小世界网络中的传播动力学及全局预警下节点的自主抑制行为,本文基于元胞自动机理论,提出一种小世界网络上的元胞自动机病毒传播模型。结合云模型,模型中节点在病毒传播过程中拥有断开与重连的自适应性,拥有节点危害性认识能力,可参照全局预警,运用层次分析法,对高危节点主动避让。仿真结果表明,该模型可较好模拟病毒的实际传播,通过全局预警可促使节点对高危节点进行规避,以延缓病毒传播。     

基于元胞自动机的自适应网络断边重连策略研究*

为了有效控制自适应复杂网络中病毒的传播,本文对自适应网络的重连策略进行了系统的研究。基于先前研究中网络断边后,随机地或根据节点度、欧几里德距离进行重连的策略,提出了基于最短路径和节点度的重连策略。首先根据元胞自动机理论建立自适应复杂网络的病毒传播模型。在此基础上,分别在WS小世界网络和BA无标度网络中对Random-RE策略、Degree-RE策略、SP-RE策略、SP-Degree-RE策略和Degree-SP-RE策略进行比较分析。实验结果表明, SP-Degree策略能够有效破坏具有小世界特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好;而Degree-SP策略能够有效破坏无标度特征网络的传输性和连通性,对其抑制病毒传播效果最好。     

考虑交通流量的SIR-CA病毒传播模型

基于一维元胞自动机,考虑网络交通流量不均衡的特点,提出新的susceptible-infected-removed(SIR)病毒传播模型,研究病毒在复杂网络中的传播行为.研究表明,对于某些被治愈个体难以获得免疫能力的传染病,随着网络交通流量增大,病毒在网络中传播速度明显加快,并在更短的时间内达到稳定的更高的感染规模.研究还发现,对于某些被感染的个体一旦被治愈就立即获得了永久的免疫能力的传染病,增大网络通信流量可以加速病毒的消亡,提高网络中免疫节点的比例.     

二部无标度网络上病毒传播模型和免疫策略研究

针对计算机网络上的病毒传播问题,提出一种二部无标度网络,其节点分为客户机和服务器两类。在二部无标度网络上应用易感-感染-易感(SIS)传播模型,采用率方程的方法研究二部无标度网络上病毒的状态转移和临界行为,得出客户机感染密度与服务器感染密度的关系式。在SIS模型的基础上利用免疫策略,针对相同的网络拓扑和病毒传播模型,分析比较免疫策略的免疫功能,并给出支持理论结果的数值模拟,结果验证了随机免疫、节点度免疫与相识点免疫策略都具有防御病毒传播的功能,并且防疫能力依次增强。     

复杂网络病毒传播元胞自动机模型及研究

为了研究免疫有效时间对复杂网络中病毒传播的影响,基于元胞自动机建立复杂网络不完全免疫的病毒传播模型,并分别在最近邻耦合网络、Erdos-Renyi随机网络、Watts-Strogatz小世界网络和Barabasi-Albert无标度网络中进行仿真研究。结果表明：节点免疫有效时间的增大,能够有效地遏制复杂网络病毒传播范围并增大病毒传播阈值。     

多局域世界复杂网络中的病毒传播研究

对多局域世界(MLW)演化模型的构造算法进行改进,以元胞自动机(CA)为工具,研究MLW复杂网络中的病毒传播特性。结果表明,CA能较好反映病毒传播过程中的概率事件和个体之间的交互行为,MLW复杂网络的传播临界值与传染率、病毒爆发率有关,初始感染源的选择对病毒的爆发有重要作用,病毒的传播和消亡速度与传染率以及攻击模式有关。     

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。     

一种无尺度网络上垃圾邮件蠕虫的传播模型

用有向图描述了电子邮件网络的结构,并分析了电子邮件网络的无尺度特性。在此基础上,通过用户检查邮件的频率和打开邮件附件的概率建立了一种电子邮件蠕虫的传播模型。分别仿真了电子邮件蠕虫在无尺度网络和随机网络中的传播,结果表明,邮件蠕虫在无尺度网络中的传播速度比在随机网络中更快,与理论分析相一致。     

微博病毒传播模型研究

利用有向无标度网络描述微博用户的关系,在此基础上建立微博病毒传播模型,研究用户点击率、转发率以及对信息的反应速度等因素对病毒传播的影响。实验结果表明,用户点击恶意链接的行为能促使病毒传播,转发警告信息的行为能抑制病毒扩散,对信息做出反应经历的时间越短,病毒及警告信息传播得越快,并且越早对病毒采取抵制措施,病毒爆发的范围越小。     

加权无标度网络病毒传播和局部免疫策略研究

为了进一步描述现实生活中复杂网络的病毒传播问题,改进加权无标度网络模型的传统构造方法,考虑流量带宽和个体抵抗力两个重要因子,利用平均场理论模拟仿真病毒传播过程,对实验数据进行分析,验证该模型的有效性.现实生活中往往只能了解复杂网络的局部拓扑信息,传统病毒免疫策略大多基于全局拓扑信息,在仅了解局部信息的前提下,提出加权无标度网络中基于局部最优的病毒免疫策略,通过动态模拟病毒传播的免疫仿真实验,与随机免疫策略和目标免疫策略对病毒传播影响进行比较,验证局部最优免疫策略的有效性.     

无标度网络上电子邮件蠕虫的传播与仿真

电子邮件蠕虫是引起因特网中垃圾邮件泛滥的原因之一,严重威胁着因特网。该文提出了一种无标度网络上电子邮件蠕虫的传播模型,它通过用户检查邮件的频率和打开邮件附件的概率来描述邮件用户的行为,仿真了蠕虫在无标度网络和随机网络中的传播。结果表明,蠕虫在无标度网络中的传播速度比在随机网络中快得多,对进一步研究蠕虫的防御具有重要的意义。     

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.     

电子邮件病毒传播网络的建模与分析

为了深入了解电子邮件病毒传播网络的演化规律,通过分析电子邮件病毒传播网络的生长过程的特点及方式,把电子邮件病毒的传播过程抽象成一个网络的生长,建立了基于局部优先连接机制的电子邮件病毒传播网络的动态演化模型,该模型在考虑网络动态增长的同时,兼顾了网络内部边的动态演化,更细致、真实地刻画了电子邮件病毒传播网络的动态演化特性,仿真结果表明,该模型所生成的网络具有无标度特性、小世界以及高聚集性。     

无尺度网络下具有免疫特征的僵尸网络传播模型*

结合无尺度的特性,考虑僵尸网络传播过程中部分主机的免疫特性,提出一种无尺度网络下具有免疫特征的僵尸网络传播模型。该模型基于Internet的实际情况,重点考虑了无尺度网络的拓扑结构,并结合了僵尸网络中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中被移除而具有免疫特征的情况。通过MATLAB进行仿真,仿真结果表明,这种传播模型更符合真实网络中僵尸网络的传播规律。     

基于异质移动网络的破坏性病毒传播模型

针对现有研究没有考虑移动网络节点异质性与没有构建破坏性病毒传播模型的问题,提出一个基于异质移动网络的破坏性病毒传播模型。通过考虑移动网络节点的异质性,进一步将易感染状态划分为新系统状态和旧系统状态,并结合破坏性病毒的潜伏与爆发特性将感染状态划分为潜伏状态和爆发状态。计算了模型的平衡点与传播阈值,并指出当传播阈值大于1时,模型在正平衡点处不稳定;当传播阈值小于1时,模型在正平衡点处局部渐近稳定。在NW小世界网络和BA无标度网络上进行仿真对比实验,仿真结果表明,两个网络的病毒传播速度不同,NW网络存在病毒完全消除的情况,而BA网络中的病毒不会被完全清除。     

动态演化的互联网病毒建模与分析

互联网是一个不断生长的无标度网络,在其生长过程中伴随着计算机病毒的传播。基于此,兼顾静态和动态网络上的病毒传播过程,建立了含有拓扑结构演化的计算机病毒传播模型,研究了网络增长速度、网络平均度以及计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明,网络演化速度越快,病毒传播也越快。同时平均度较高的网络更有助于病毒的传播。此外,病毒在爆发期间主要集中在连接度较大的计算机上。所得结论对控制病毒传播意义重大。     

基于无尺度网络的僵尸网络传播模型

主流传播模型不能准确反映僵尸程序在Internet中的传播特性。针对该问题,提出一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型。该模型考虑了Internet网络的增长特性和择优连接特性,能够反映实际网络中的无尺度特性,更符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。