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。     

一类改进的计算机病毒传播模型

通过分析以前模型的不足,结合现实情况,参考生物数学中的传染病模型,提出了一种有反病毒措施的计算机病毒传播时滞模型.通过同以往模型的数值解比较,发现本模型更能反映实际网络中病毒的传播情况,通过本模型能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.     

基于博弈理论的计算机病毒传播模型

已有的计算机病毒传播模型主要采用基于流行病学原理的SIR/SDIR模型。该类模型仅从计算机节点连接率考虑问题,不能准确、量化地反映病毒传播给用户带来的损失。为此,提出基于博弈理论的计算机病毒传播模型,通过分析正常用户和潜在攻击方之间的博弈,给出博弈双方期望收益的表达式。实验结果表明,该传播模型能够较好地模拟计算机病毒的传播趋势。     

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.     

解释型病毒及其防御策略研究

研究解释型病毒的攻击机理,认为其攻击方式和传播对象均与操作系统型病毒不同,传统的计算机病毒定义不能涵盖此类病毒。提出在安全操作系统中增加应用级可执行对象管理器,实现对解释型代码的精确标识,在此基础上提出一种可防止解释型病毒传播的访问控制策略。     

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。     

带有用户意识的计算机多病毒传播模型

为改进计算机系统及网络的安全性和可信度,提出一种带有用户意识的计算机多病毒传播模型。综合考虑人为因素和客观因素对病毒传播的影响,采用稳定性分析和实验仿真的方法,在理论上证明无病毒平衡态是全局稳定的,地方病平衡态是局部渐进稳定的。实验结果表明,在该模型中,通过提高用户意识可以有效地控制计算机病毒的传播。     

基于动态系统仿真的U盘病毒的传播形状分析

计算机病毒的防治,是计算机信息安全研究领域的重要内容。对于计算机病毒传播情况的研究,是计算机病毒防治研究的重要组成部分。U盘病毒是一种具有代表性的常见病毒,文中主要研究U盘病毒的传播特征及瞬态行为,分析病毒到达稳态所需的时间的差异。首先通过U盘病毒的传播特点建立相应的数学模型,用多种参数对U盘病毒传播过程中的影响因素进行描述,并使用基于多主体的建模工具NetLogo对U盘病毒传播的过程进行仿真,分析了在参数改变的情况下U盘病毒的传播特点。     

基于动态系统仿真的U盘病毒的传播形状分析

计算机病毒的防治,是计算机信息安全研究领域的重要内容。对于计算机病毒传播情况的研究,是计算机病毒防治研究的重要组成部分。U盘病毒是一种具有代表性的常见病毒,文中主要研究U盘病毒的传播特征及瞬态行为,分析病毒到达稳态所需的时间的差异。首先通过U盘病毒的传播特点建立相应的数学模型,用多种参数对U盘病毒传播过程中的影响因素进行描述,并使用基于多主体的建模工具NetLogo对U盘病毒传播的过程进行仿真,分析了在参数改变的情况下U盘病毒的传播特点。     

基于两阶段免疫接种的SIRS计算机病毒传播模型

针对现有的带有免疫接种策略的病毒传播模型的不足,根据生物学中的传染病模型提出了带有阶段免疫接种特点的SIRS计算机病毒传播模型。该模型充分考虑了在达到感染阈值时免疫接种概率的变化对于病毒传播的影响。此外,利用动力学稳定性理论分析并证明了病毒平衡点的存在和稳定条件。数值仿真结果表明,提高免疫接种率和设定适当的感染阈值可以有效控制计算机病毒在网络中的传播。     

网络环境下的计算机病毒防治

网络是计算机病毒繁殖的温床，但它也能够做为检测计算机病毒的集合点，从而预防病毒的扩展。本文描述了不同种ＤＯＳ病毒在Ｎｏｖｅｌｌ网上的各种行为，并介绍了两种Ｎｏｖｅｌｌ网络病毒，指出网络管理者（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ）如何使用网络的安全特性以限制病毒的传播，还介绍了病毒防治卡。     

一类时滞网络病毒传播模型的Hopf分支

考虑到杀毒软件查杀病毒需要一定的时间周期,以及免疫主机对网络病毒的临时免疫力,本文基于SIQR网络病毒传播模型提出一类时滞SIQRS网络病毒传播模型。以杀毒软件查杀病毒需要一定的时间周期时滞为分支参数,通过分析相应特征方程根的分布,得到模型有病毒平衡点局部渐近稳定和产生Hopf分支的充分条件。给出一个仿真示例,对理论分析结果的正确性进行了验证。     

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.     

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。     

基于免疫和D-S证据理论的计算机病毒检测方法

针对基于特征码的检查方法不能检测出未知病毒和已知病毒的新变种的问题,提出了一种基于免疫原理和D-S证据理论的计算机病毒检测方法。基于对现有计算机病毒免疫系统的深入剖析,提出了一种新的抗原提呈策略;借助基于免疫原理的计算机病毒检测方法输出的抽象层信息,提出了针对病毒检测的融合方法;通过融合不同抗原提呈基因库的检测结果,可提高基于免疫原理的计算机病毒检测方法的检测性能。实验结果表明:该方法对未知病毒具有良好的检测效果,在较低的误报率下获得了较高的检测率。实验验证了所提出方法的有效性,为病毒检测方法研究提供了一种新的思路。     

一种基于生物免疫系统的计算机抗病毒新技术

当前计算机病毒呈现出两种新的趋势：计算机病毒的制作速度大大提高;互联网的飞速发展促使病毒传播速度更快,传播空间更广。利用现有抗病毒技术已无法遏制计算机病毒的快速繁衍和传播,对当今的信息社会构成严重威胁。研究和探讨了一种新的计算机抗病毒技术,即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术,提出了计算机免疫系统的体系结构。最后论述了计算机抗病毒技术的研究发展现状。     

基于C/S的计算机生物病毒免疫系统

计算机病毒对计算机安全构成的威胁日益突出,传统的病毒检测技术已无法有效地防御病毒,作者在研究了病毒检测技术和现有计算机病毒免疫系统的基础上,提出了基于Client/Server模式的计算机病毒智能免疫系统。     

Formal affordance-based models of computer virus reproduction

We present a novel classification of computer viruses using a formalised notion of reproductive models based on Gibson’s theory of affordances. A computer virus reproduction model consists of: a labelled transition system to represent the states and actions involved in that virus’s reproduction; a notion of entities that are active in the reproductive process, and are present in certain states; a sequence of actions corresponding to the means of reproduction of the virus; and a formalisation of the actions afforded by entities to other entities. Informally, an affordance is an action that one entity allows another to perform. For example, an operating system might afford a computer virus the ability to read data from the disk. We show how computer virus reproduction models can be classified according to whether or not any of their reproductive actions are afforded by other entities. We give examples of reproduction models for three different computer viruses, and show how reproduction model classification can be automated. To demonstrate this we give three examples of how computer viruses can be classified automatically using static and dynamic analysis, and show how classifications can be tailored for different types of anti-virus behaviour monitoring software. Finally, we compare our approach with related work, and give directions for future research.