UNIX环境下两种进程守护机制的比较分析

UNIX系统上的应用程序有时是一些常驻内存的服务进程.在无人职守的环境下,需要采用某种守护机制,以确保任何进程运行异常时,能尽快恢复到正常的服务运行状态.本文对UNIX环境下的守护进程进行了研究,分析和总结了两种常用的进程守护机制:即采用INETD进行守护和创建轻量级守护进程实现守护,并对其原理及特点做了深入分析.     

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.     

忆阻及其应用研究综述

忆阻由蔡少棠教授从对称性角度预言提出,自惠普实验室2008年制作出第一款忆阻开始, 其已成为自动化等相关领域最热门研究方向之一. 本文回顾了忆阻的起源,探讨了忆阻的分类及其制造技术,分析了忆阻的多个数学模型和仿真模型以及仿真模型的实现方法, 总结了忆阻在人工神经网络、保密通信、存储器、模拟电路、人工智能计算机、生物行为模拟等方面的研究现状, 并对其应用前景进行展望.     

电子邮件病毒传播模型的研究

由于当今世界互联网的开放性和计算机软件的脆弱性,导致以电子邮件等作为病毒载体来传播的问题愈发严重,电子邮件病毒传播模型的研究对邮件病毒的抑制有指导性的作用.文中从三个不同角度提出三个不同的反映计算机邮件病毒传播方式的模型来进行分析研究,一个是SIR改进型的通用传播模型,然后是基于无尺度网络拓扑结构的SIR模型,最后是笔者提出的一个数学模型并对该模型的进行仿真试验,结果表明与理论分析相一致.通过这三个模型的介绍,可以制定相关的病毒阻隔策略,以利用最小的资源切断邮件病毒在网络上的传播链.     

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.     

煤矿井下避灾模型研究

为了研究井下矿工面对灾害时的避灾情况,利用基于Agent的建模仿真方法在RePast仿真平台上建立了煤矿井下避灾模型,并根据井下矿工的实际情况抽象出了Agent的种类.通过对井下矿工面对灾害时的行为模式进行分析,提取出了Agent在面对灾害时的行为决策.通过将Agent的行为决策进行量化,在仿真平台上对矿工的避灾路线实现了仿真.仿真结果表明：该模型能够实时动态地显示矿工的避灾情况,灾害发生时,利用该模型生成的避灾路线能够提高Agent避灾成功的比例.     

突破封锁，轻松制服进程守护型病毒

与普通的病毒进程不同,进程守护型病毒一般由两个甚至多个病毒进程组成,不同的病毒进程会不间断检测对方是否已经被清除,如果一个病毒进程被消除,另外的病毒进程就会重新创建对方,而一般的任务管理器一次只能结束一个进程,无法突破病毒的这种自我保护技术。本期专题将带您了解一下如何才能突破封锁,与进程守护型病毒作斗争。     

计算机病毒的演化与控制

为了更有效地预防和控制计算机病毒,提出了一个传播模型,并利用该模型分析病毒的演化.运用动力学方法分析了模型的平衡态和稳定性,并进行了仿真验证.在理论分析的基础上,利用蒙特卡罗算法仿真了病毒对传播率的演化选择.仿真结果表明,复杂的生态环境更有利于小传播率病毒的传播.对具有演化优势的病毒,进一步仿真了防病毒技术出现的时间延迟和系统重装周期对该类病毒的影响,结果表明,减少时间延迟和有选择地延长系统重装周期有助于遏制小传播率病毒的传播,并且,理论分析为选择系统重装周期提供了指导.     

基于进化半监督模糊聚类算法的病毒检测研究

现有的计算机病毒检测技术很难检测出未知病毒,在病毒防御中处于被动.复杂的病毒形式,迫切需要一种具有自学习能力,能主动分类、识别和检测未知病毒的方法.分析现有的病毒检测技术,研究进化半监督模糊聚类算法在病毒检测中的应用,探讨其关键技术,在此基础上给出一种病毒检测模型,并通过计算机仿真进行验证,实验结果表明新的方法对未知病毒检测是有效的.     

基于日志分析的Android系统恶意行为检测

针对Android平台恶意软件泛滥的问题,提出一种基于日志分析的Android系统的恶意行为检测模型。模型采用进程守护和广播监听的方式收集日志信息并通过Boyer-Moore算法匹配、识别恶意行为。以Android 4.0平台为测试环境进行软件行为检测,实验结果表明,该检测模型能够检测出90.0%的恶意行为,证明模型对Android系统恶意行为检测的有效性和可行性。