一种基于网络拓扑的蠕虫病毒仿真模型研究

近年来频繁暴发的大规模计算机网络病毒对Internet的安全造成了严重威胁。为了有效地研究网络病毒的扩散、检测与控制,掌握病毒在Internet上的行为过程,本文综合运用拓扑学与计算机仿真的基础理论,设计对一类典型病毒——蠕虫的网络攻击行为进行模拟仿真。在系统设计方面借鉴了传统扩散模型的定性分析方法,以真实的网络拓扑结构为输入,模拟三种不同的扩散机制作用下的蠕虫病毒扩散过程。实验结果表明,通过该模型可以实现对指定计算机网络病毒的更加客观的定量描述。     

网络病毒的传播及预防模型研究

研究网络病毒的传播模型,可以深刻理解病毒扩散对网络造成危害的现象,为反病毒技术研究提供理论基础.通过网络环境下病毒传播数学模型的建立和分析,得出了遏制网络病毒迅速扩散的重要环节和策略.对比传统病毒,在网络环境中,网络病毒疫情的蔓延更加迅速、破坏力也更强.建立有效的预防体系,是尽早发现新型网络病毒,并控制其蔓延的有力举措.     

无标度网络环境下E-mail病毒的传播模型

提出无标度网络环境下E-mail病毒的传播模型。通过对模型的求解,得到E-mail用户感染密度随传播率、恢复率和网络平均度变化的计算表达式。实验表明,在反病毒技术未出现前,用户感染密度最终将达到一个稳定状态,并通过实验证明了传播率与网络平均度是影响E-mail病毒蔓延的关键性因素。     

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.     

网络入侵联机感染扩散过程的研究与仿真

在网络病毒扩散估计的研究中,对网络入侵联机感染扩散过程的研究有利于控制病毒入侵过程.在网络入侵影响下,网络联机感染扩散过程具有较强随机性和不可控扩散性的特点,不只是呈现简单的扩散叠加特征.利用传统感染扩散过程评估模型进行网络入侵联机感染扩散过程估计,存在无法在网络建模中有效界定网络入侵强度的难点,因为入侵强度无法预判,都是假设网络入侵强度在一定时间处在一定的权值内,存在较大误差,将会导致联机感染扩散过程估计的结果不准确.提出一种基于多级模糊概率的网络入侵联机感染扩散过程估计方法.利用数据融合方法针对网络入侵和联机感染扩散过程的相关参数进行实时融合,以实时叠加的方式准确掌握入侵强度特征.根据强度特征设定网络入侵因子进行模糊概率评估,利用模糊概率方法建立多级模糊概率的联机感染扩散过程模型.实验结果表明,利用上述方法进行网络入侵联机感染扩散过程估计,能够提高估计的准确性.     

一种计算机网络病毒传播数学模型

研究计算机病毒在网络上进行传播的数学模型,可以深刻理解病毒扩散对网络造成危害的现象,为反病毒技术研究提供理论基础.本文通过在典型网络环境下病毒传播数学模型的建立和分析,得出了遏制网络病毒迅速扩散的重要环节和策略.     

教您预防E-mail病毒

目前,在Internet上使用E-mail的日益增多。然而,各种各样的电脑病毒也不断出现。对一些通过网络和E-mail方式传播的病毒,必须给予充分的注意,提高防范意识。在Internet上通过E-mail方式传染的病毒有各种表现形式,其中许多还带有欺骗性的主题。 对于E-mail病毒,也不要谈虎     

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.     

考虑社交网络用户行为的网络病毒传播建模

针对已有病毒传播模型都没有考虑不同社交网络间的用户交互行为对网络病毒传播规律的影响,建立了考虑不同社交网络用户交互行为的微分方程动力学模型。利用稳定性理论分析了模型反映的网络病毒传播动力学性态,得到了控制网络病毒传播的基本再生数的精确数学表达式。进一步,采用龙格-库塔数值方法,通过仿真实验,验证了理论分析的正确性。研究结果表明,基本再生数是网络病毒扩散基本态势的直接决定因素,当基本再生数的值小于等于1时,随着时间演化,网络病毒的扩散会被彻底控制。另外还发现,分散用户到不同社交网络更有利于缓解网络病毒的扩散。     

广播网络病毒进化模型算法研究

病毒进化优化对计算机或生物病毒在网络系统中的扩散过程进行研究,是在有限网络资源情况下对病毒进化速度进行控制和研究网络用户如何被感染的行为。病毒进化优化通过连通图上的动态概率系统来建模,传统的病毒进化模型中对于病毒的进化模型进行描述时,需要解决一个以非负矩阵的谱半径为优化目标的非凸优化问题。基于此,提出了两类新的近似算法：第一种算法基于连续凸近似,为次优算法,但计算速度较快;第二种为基于分支定界的全局最优计算方法,通过非负矩阵的关键不等式获取全局最优解。通过和传统的进化模型进行仿真实验,仿真实验结果表明,新的算法能够使病毒进化过程收敛到全局最优值,并且在不同网络环境下均具有快速的收敛性能。     

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。     

网络环境下计算机病毒传播模型的分析与仿真

针对计算机病毒传播模型的多样性、复杂性问题,本文提出了一种新的计算机病毒传播模型,该模型以网络连接率和病毒治愈率为研究参数,着重刻画在普通网络环境下病毒的传播模型,其目的是解决传统传播模型无法全局反映病毒传播的过程与特点。仿真结果表明模型能有效地反映病毒的传播特征,从而为计算机病毒的防范提供了科学依据。     

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SEIPQR模型的工控蠕虫防御策略

随着社会的发展和技术的进步,计算机病毒也发生了进化,变得越来越复杂,越来越隐蔽。其中蠕虫病毒更是最早的计算机病毒发展进化成为可以在工控系统上感染并进行传播的工控蠕虫病毒,极大影响工业生产的安全。单一的网络隔离或者打补丁免疫,已经跟不上蠕虫病毒的传播速度。针对该现状,分析蠕虫病毒在工控系统上的传播方式以及特点,在原有网络隔离和补丁的基础上提出一种针对工控蠕虫的防御策略,以达到有效防御蠕虫病毒的目的。该防御策略基于传染病模型的基本思想提出了一个模拟蠕虫传播趋势的数学模型 SEIPQR。该模型包含易感染（susceptible）状态、暴露（exposed）状态、打补丁（patched）状态、感染（infected）状态、隔离（quarantine）状态以及免疫（recovered）状态 6 种状态,创建模型的 6 种状态转换图,对状态转换图得到微积分方程组,在系统设备数量一定的情况下,对方程组进行变换,通过求解基本再生数R0的方法对方程组进行求解,并分析当暴露主机和感染主机的数量为0时模型的6种方程表达式,根据Routh-Hurwitz准则得出当R₀＜1时,系统是渐进稳定的;当R₀＞1时,系统是不稳定的。通过数值仿真对比在不同打补丁概率、不同隔离率以及不同感染率3种情况下SEIPQR模型的动力学特性,并得到模型的无病平衡点和地方病平衡点。数据仿真结果表明,在整个系统感染蠕虫病毒时,对易感染设备及时地打补丁以及进行网络隔离可以有效抑制工控蠕虫的传播。     

移动无线传感器网络中抑制病毒传播模型

为了更好地控制病毒在移动无线传感器网络中的传播,根据传染病学理论建立了改进的病毒传播的动力学模型。该模型不仅在网络中加入死亡节点,还增加了病毒节点在传播过程中的通信半径以及移动和停留两种状态。之后针对该模型建立微分方程组,并进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的控制和消亡条件,进而分析了节点通信半径、移动速度、密度、易感节点免疫率、感染节点病毒查杀率和节点死亡率等对移动无线传感器网络中病毒传播的影响。最后通过仿真实验表明,调整该模型中的参数可以有效地遏制病毒在移动无线传感器网络中的传播。     

基于Qmail的邮件过滤系统的设计与实现

对垃圾邮件的过滤能力是邮件服务器性能的重要标识之一,在MTA层次可以实现真正意义上的邮件过滤,并且可以有效防止邮件病毒。本文介绍了邮件过滤的基本原理,基于Qmail邮件服务器,用perl语言实现了一个邮件过滤系统应用实例。     

基于平均场理论的手机蓝牙病毒传播模型

目前的手机蓝牙病毒传播模型大多未考虑手机节点的空间特性和随机移动特性。为此,引入节点感染率、节点免疫率、节点密度3个参数,提出一个基于平均场理论的蓝牙病毒传播模型,并仿真分析各参数对病毒传播的影响。实验结果表明,该模型更接近真实环境下手机蓝牙病毒的传播规律,能准确模拟病毒的传播过程。     

Generating labor requirements and rosters for mail handlers using simulation and optimization

In this research, we introduce a dual-purpose simulation model that integrates two decision support systems used by the US Postal Service to configure and staff their mail processing and distribution centers (P&DCs). The first system is designed to optimize the daily equipment schedules and the second to optimize the size and composition of the permanent workforce. Large-scale integer programs are solved in both cases. Because some compromise is needed in the time granularity, it is important to have an independent means of validating the results. This is the first purpose of our simulation model. The second involves the generation and validation of labor requirements for a category of workers known as mail handlers. While there is a one-to-one relationship between machine operators and the equipment schedule derived from the mail arrival profiles, no such relationship exists for those responsible for moving the mail between workstations. Neither productivity measures nor formal work rules exist. To resolve this shortcoming, we use simulation again, but this time to estimate mail handler requirements and then to determine whether the weekly schedules derived from the staff optimizer are adequate to meet the facility's service standards. Holistically speaking, the simulation serves as a bridge between the two optimization systems. The procedure is demonstrated with data provided by the Dallas P&DC.     

开放源码邮件系统病毒防护的研究与实现

介绍了开放源码电子邮件系统的基本工作原理，针对日益猖獗的病毒泛滥问题，对比分析了各种病毒防护过滤技术，着重就邮件病毒扫描原理及其实现方案进行了探讨，并选择非常流行的开放源码邮件软件sendmail进行了具体的病毒防护配置。     

改进的SIR计算机病毒传播模型

通过分析已有网络病毒模型的不足,结合现实情况,根据生物学中的传染病模型提出了一种改进的具有预先免疫措施的SIR计算机病毒传播模型,该模型充分考虑了网络中节点数量变化对病毒传播的影响。此外,利用微分方程理论分析了模型的动力学行为。数值模拟结果表明,提高预先免疫率和控制节点流动可以有效控制病毒在网络中的传播。