基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播特性分析

研究P2P网络中良性蠕虫和恶意蠕虫在对抗传播过程中的特性,可为制定合理的蠕虫对抗策略提供科学依据.提出一种基于随机进程代数的P2P网络蠕虫对抗传播的建模与分析方法.首先,分析了传播过程中蠕虫之间的对抗交互行为以及网络节点的状态转换过程;然后,利用PEPA语法建立了恶意蠕虫初始传播阶段与蠕虫对抗阶段的随机进程代数模型;最后,采用随机进程代数的流近似方法,推导得到能够描述蠕虫传播特性的微分方程组,通过求解该方程组,分析得到P2P蠕虫的对抗传播特性.试验结果表明,良性蠕虫可以有效遏制P2P网络中的恶意蠕虫传播,但需要根据当前的网络条件制定科学的传播策略,以减少良性蠕虫自身的传播对网络性能的影响.

基于良性蠕虫对抗P2P蠕虫的策略研究

随着P2P软件的推广与普及,P2P蠕虫已成为P2P网络安全的主要威胁之一,P2P蠕虫基于hit-list攻击邻居节点,具有隐蔽性好、攻击性强等特点。基于混合型良性蠕虫概念设计出自动优先趋进优质节点(APTHQN)的对抗策略,合理利用优质节点的拓扑优势,有效适应了P2P网络的动态性。实验仿真结果表明,采用此策略的良性蠕虫在保持较少的网络资源消耗同时,高效地抑制了P2P蠕虫的传播。

一种P2P网络中基于良性蠕虫遏制反应式蠕虫的策略

针对P2P网络的反应式蠕虫,提出基于良性蠕虫的优先传播恶性感染节点的邻居节点(PRIN)遏制策略.蠕虫传播模型给出后,分析了PRIN策略的特点和可行性,并进行仿真实验.实验结果表明,与传统策略相比,PRIN策略进一步提高了蠕虫遏制效果,1‰数量的良性蠕虫即可有效遏制反应式蠕虫的传播,并在策略具体实施上忽略了良性蠕虫驻留节点类型的影响,降低了策略实施的复杂性.

良性蠕虫的B+地址树扩散策略

为提高良性蠕虫对抗恶意蠕虫时的效率,提出一种良性蠕虫的B+地址树扩散策略。在传递的信息中带有控制信息,主动扩散并行信息,以便使良性蠕虫处于可控的扩散状态。根据B+地址树设计动态生成算法,利用Scilab进行扩散模拟测试。测试结果表明,与已有策略相比,该策略的良性蠕虫扩散速度更快,对网络的影响更小。

离散时间下混合型良性蠕虫的建模仿真分析

为了更好地刻画良性蠕虫的传播过程,采用了离散时间模型。在离散时间下,考虑恶性蠕虫和良性蠕虫传播对网络的影响,对混合型良性蠕虫的传播过程进行分析和数学建模,通过仿真验证传播模型,并引入泰勒公式对关键参数进行分析比较。理论分析和仿真实验表明,在混合型良性蠕虫释放时间和网络性能一定的条件下,存在一个临界值使得切换时间最佳,而网络敏感度足够小时,不同的切换时间对感染类主机数量的变化几乎没有影响。

工业控制网络中的良性蠕虫传播模型

随着工业化和信息化的不断融合,工控系统的物理隔离逐渐被打破,越来越多的恶意软件已经威胁到了工控网络的安全。面对着针对工控网络的各种恶意攻击,良性蠕虫为我们提供了一种新的对抗策略。所以如何建立一个在工控网络中的良性蠕虫传播模型就是我们要解决的关键问题。根据良性蠕虫的基本特点,在工控网络中建立了3种不同的SUIR模型,并对其无病平衡点和地方病平衡点的稳定性进行了推导证明。此外,我们对这3种不同的模型做了数值实验,实验结果表明兼备打补丁和主动查杀功能的良性蠕虫防御效果最好。最后我们对模型进行了仿真模拟,仿真实验的结果与数值实验拟合程度较好,可以证明我们对模型理论分析的正确性。

基于CDC的良性蠕虫的离散传播模型

根据建立CDC的思想,分析了基于CDC的良性蠕虫的特征。更进一步,分别在有时间延迟条件下以及没有时间延迟条件下对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程进行了建模分析。最后,通过仿真实验对于模型进行了验证,总结了影响基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫传播的2个主要因素。

P2P蠕虫遏制方法的研究与建模

传统的蠕虫遏制方法无法及时地遏制P2P蠕虫。针对该问题,提出一种基于P2P良性蠕虫的快速遏制方法。P2P良性蠕虫利用P2P软件漏洞进行自动传播,能够清除恶性蠕虫并修补软件漏洞,从而彻底阻断恶性蠕虫的传播渠道。对该遏制方法进行数学建模,给出相应的离散差分数学模型。仿真实验验证,该方法遏制效果好且对网络资源消耗少。

一种改进的良性蠕虫传播模型

文章提出了一种改进的良性蠕虫传播模型,并详细分析了不同策略下恶性蠕虫与良性蠕虫的状态转换,传播动力学方程、以及恶性蠕虫和良性蠕虫的传播趋势。

良性蠕虫在工控耦合网络中的应用研究

随着恶意软件已经是互联网所面对的最为严重的威胁之一。同时,随着工业控制系统的发展,工控网络与互联网的界限正在逐渐被打破。因此,工控网络也面临着日益严重的安全问题。在面对工控系统的各种跨网络攻击时,以往在互联网中的对抗策略效果往往并不明显。而良性蠕虫则为我们提供了一种新的恶意软件对抗策略。基于良性蠕虫的功能,文中在工控耦合网络(工控网络—互联网)中建立恶意软件传播模型。复杂网络的结构特点会影响恶意软件的传播。因此在传染病动力学基础上,文中分析了传播模型的稳定性。此外,数值实验的结果验证了模型的可靠性。仿真模拟的结果与数值实验结果高度拟合,这也证明了文中理论分析的正确性。

混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫过程的建模与分析

由于良性蠕虫可以主动免疫主机,因此使用良性蠕虫来对抗蠕虫传播正成为一种新的应急响应技术.提出了混合的结构化良性蠕虫,设计了它的工作机制以及部署情况.基于传染病模型原理,用数学模型刻画了混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫的传播过程.最后,对于该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫传播的四个因素:探针探测和探针的蠕虫检测的响应时间,探针的蠕虫检测率和探测率.混合的结构化良性蠕虫对抗蠕虫的传播模型可以使得人们更好地理解良性蠕虫对抗蠕虫的效果.

分而治之的混合型良性蠕虫的建模与分析

由于良性蠕虫可以主动地防御蠕虫的传播,因此引起了蠕虫研究领域专家的广泛关注.通过分析分而治之的混合型良性蠕虫的特点,将其划分为3个子类.在有延迟以及无延迟的情况下,推导了分而治之的混合型良性蠕虫的3个子类的数学传播模型,这些传播模型描述了分而治之的混合型良性蠕虫对抗蠕虫传播的过程.最后,仿真实验验证了传播模型,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合的分而治之的混合型良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.

主动良性蠕虫和混合良性蠕虫的建模与分析

自从1988年Morris蠕虫爆发以来,网络蠕虫就在不断地威胁着网络的安全.传统防范措施已不再适用于蠕虫的防治,使用良性蠕虫来对抗蠕虫正成为一种新的应急响应技术.良性蠕虫的思想就是将恶意的蠕虫转化成良性的蠕虫,而且该良性蠕虫还可以运用相同的感染机制免疫主机.这种方法可以主动地防御恶意蠕虫并且在没有传统的蠕虫防御框架下仍具有潜在的部署能力.首先,分别将主动良性蠕虫和混合良性蠕虫划分成3个子类;然后,基于两因素模型分别对主动良性蠕虫和混合良性蠕虫的3个子类进行建模,推导了在有延迟以及无延迟的情况下6类良性蠕虫的传播模型;最后,通过仿真实验验证了传播模型.更进一步,基于仿真结果讨论了每种良性蠕虫抑制恶意蠕虫的效果,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合型的混合良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.

基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的建模与分析

根据建立CDC(center for disease control)的思想,设计了基于CDC的良性蠕虫的部署以及响应机制.并且对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的过程进行了数学建模.最后,对该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响CDC良性蠕虫对抗蠕虫传播的两个因素:响应时间和探针的蠕虫检测率.基于CDC的良性蠕虫的传播模型可以使得人们更好地理解以及预测良性蠕虫对抗蠕虫的速度以及规模.

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。

良性网络蠕虫研究与进展

较为全面论述目前良性网络蠕虫的研究概况,给出良性网络蠕虫的完整定义,良性网络蠕虫的功能结构和扫描、扩散策略,分析可控性策略,讨论传播模型,对良性网络蠕虫的研究发展和应用前景进行乐观地展望。

一类恶意蠕虫和良性蠕虫的交互传播模型研究

良性蠕虫策略已经成为一种新的网络蠕虫控制策略,本文建立了一类混合良性蠕虫和恶意蠕虫交互传播的动力学模型,得到了平衡点的全局渐近稳定性条件.数值模拟结果不仅验证了理论结果,而且表明了良性蠕虫策略能有效控制恶意蠕虫的传播.

良性与恶性蠕虫模型在气象物联网中的应用分析

根据气象物联网的特征,结合生物学传染病动力学模型,考虑多个现实影响因素,如节点的出生率、自然死亡率、因病死亡率以及节点的移动性,构建了一个新颖的混合良性蠕虫对抗双恶性蠕虫的传播模型。针对气象物联网的传播特性,研究良性蠕虫对抗恶性蠕虫的技术,提出了一个新颖的在气象物联网中混合良性蠕虫对抗双恶性蠕虫的传播模型。依托物联网平台,利用研究和刻画蠕虫传播机理的有效工具数学模型分析了多蠕虫在气象物联网上的传播机理,基于传染病动力学理论分析了网络系统在达到不同平衡状态下的平衡点。理论和数值仿真结果表明,该模型可较为准确地刻画良性蠕虫与双蠕虫在网络上的对抗传播过程。