通過深入分析P2P網絡中的主動型惡意代碼的特征,提出一種適合于P2P網絡環(huán)境的主動型惡意代碼與免疫疫苗的對抗傳播模型.模型根據Peer節(jié)點受主動型惡意代碼及免疫疫苗的雙重影響情況將節(jié)點細分為易感染、已感染、已免疫和失效這4種典型狀態(tài),并指出了節(jié)點在不同狀態(tài)之間的轉換規(guī)律.對所提出對抗傳播模型及其相關參數展開細致的仿真實驗,實驗結果說明所提出的模型與實際情況相符,證明了模型的正確合理性.

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【部分圖文】：

圖１Ｐ２Ｐ網絡中受主動型惡意代碼和免疫疫苗影響的Ｐｅｅｒ狀態(tài)轉換Ｆｉｇ．１Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｌｏｏｐｏｆｐｅｅｒｓｔａｔｕｓｉｍｐａｃｔｅｄｂｙｐｒｏａｃｔｉｖｅ

已感染狀態(tài)（ｉｎｆｅｃｔｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｉ））；③失效Ｐｅｅｒ（ｄｉｓａｂｌｅｄｐｅｅｒ），節(jié)點處于被惡意代碼感染徹底崩潰與網絡暫時斷開的失效狀態(tài)（稱為失效狀態(tài)（ｄｉｓａｂｌｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｄ））；④已免疫Ｐｅｅｒ（ｈｅａｌｅｄｓｔａｔｕｓ），節(jié)點處于清除病毒且獲得免疫疫苗修....

圖５不同μＩＳ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變化的影響Ｆｉｇ．５ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＳｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ

圖４不同μＩＤ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變化的影響Ｆｉｇ．４ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＤｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ２．４μＩＳ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變化的影響圖５不同μＩＳ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變....

圖６不同μＩＨ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變化的影響Ｆｉｇ．６ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＨｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ３結束語

ｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ圖５顯示了在其它因素相同的情況下，不同μＩＳ對Ｐ２Ｐ網絡感染主機比例變化的影響情況．可以看出，已感染惡意代碼的Ｐｅｅｒ節(jié)點清除惡意代碼并恢復的速率越快，惡意代碼能感染的最大感染主機比例越低．然而出現(xiàn)的另外一個情況是，系統(tǒng)整體恢復正常的進程也將延....

本文編號：3976445