【摘要】：隨著互聯網的迅速發(fā)展以及網絡復雜性的不斷增加,網絡安全問題日益嚴重。由于惡意軟件傳播速度快、破壞力強、影響范圍大等特點,因此如何有效地遏制惡意軟件的傳播已經成為非常迫切的問題。由于傳統(tǒng)的惡意軟件傳播模型大都做了許多假設,忽略了一些影響惡意軟件傳播的網絡因素和人為因素,因此提出更準確地惡意軟件傳播模型,發(fā)現其傳播的特點是一個富有實際意義的工作。通過研究惡意軟件的特點以及傳統(tǒng)的惡意軟件傳播模型,本文在SIV模型的基礎上,采用基于混合入侵檢測系統(tǒng)的隔離策略,提出了基于持續(xù)隔離策略的SIQV模型。然后對SIQV模型進行了理論分析,分析其平衡點的穩(wěn)定性,同時對其進行數值模擬和仿真實驗,驗證隔離策略的有效性。目前常用的一些惡意軟件優(yōu)化掃描方法有基于目標列表的掃描、路由掃描、分治掃描等等。考慮到采用不同掃描策略的惡意軟件感染率不相同,而且相同惡意軟件在不同階段感染率也不同,因此本文要建立一個基于變化感染率的惡意軟件傳播模型。同時由于新的惡意軟件的出現導致已打臨時補丁的主機會失去免疫,而在此過程中會經歷一段時間,產生時延�；谝陨蟽牲c實際因素,本文建立基于變化感染率的惡意軟件時延傳播模型,即SIQVD模型。通過理論分析,分析模型的穩(wěn)定性以及發(fā)生穩(wěn)定性切換的臨界條件。理論分析和數值模擬表明SIQVD模型存在一個時延臨界值%,當時延小于它時,系統(tǒng)是穩(wěn)定而易于控制的,感染主機數量大幅下降；而當時延大于它時,系統(tǒng)出現失穩(wěn)現象,導致惡意軟件的傳播難以控制。同時本文對SIQVD模型的變化感染率進行了數值模擬,數值模擬表明我們可以通過控制影響感染率的因素將感染主機的數量控制在一定的規(guī)模中。最后,本文對兩種惡意軟件傳播模型進行了仿真實驗。仿真實驗曲線和數值模擬曲線很好的擬合,驗證了理論分析和數值模擬的正確性。
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

1 蘇飛;林昭文;馬嚴;楊曉明;;IPv6網絡環(huán)境下的蠕蟲傳播模型研究[J];通信學報;2011年09期

2 孫鑫;劉衍珩;朱建啟;李飛鵬;;社交網絡蠕蟲仿真建模研究[J];計算機學報;2011年07期

3 曹瑩瑩;王紹棣;王汝傳;張偉;;惡意代碼傳播效果的控制技術研究[J];計算機技術與發(fā)展;2010年08期

4 周翰遜;趙宏;聞英友;;分而治之的混合型良性蠕蟲的建模與分析[J];計算機研究與發(fā)展;2009年07期

，

本文編號：2559443