通過(guò)深入分析P2P網(wǎng)絡(luò)中的主動(dòng)型惡意代碼的特征,提出一種適合于P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的主動(dòng)型惡意代碼與免疫疫苗的對(duì)抗傳播模型.模型根據(jù)Peer節(jié)點(diǎn)受主動(dòng)型惡意代碼及免疫疫苗的雙重影響情況將節(jié)點(diǎn)細(xì)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(diǎn)在不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換規(guī)律.對(duì)所提出對(duì)抗傳播模型及其相關(guān)參數(shù)展開(kāi)細(xì)致的仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明所提出的模型與實(shí)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(wǎng)絡(luò)中受主動(dòng)型惡意代碼和免疫疫苗影響的Ｐｅｅｒ狀態(tài)轉(zhuǎn)換Ｆｉｇ．１Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｌｏｏｐｏｆｐｅｅｒｓｔａｔｕｓｉｍｐａｃｔｅｄｂｙｐｒｏａｃｔｉｖｅ

已感染狀態(tài)（ｉｎｆｅｃｔｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｉ））；③失效Ｐｅｅｒ（ｄｉｓａｂｌｅｄｐｅｅｒ），節(jié)點(diǎn)處于被惡意代碼感染徹底崩潰與網(wǎng)絡(luò)暫時(shí)斷開(kāi)的失效狀態(tài)（稱(chēng)為失效狀態(tài)（ｄｉｓａｂｌｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｄ））；④已免疫Ｐｅｅｒ（ｈｅａｌｅｄｓｔａｔｕｓ），節(jié)點(diǎn)處于清除病毒且獲得免疫疫苗修....

圖５不同μＩＳ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)比例變化的影響Ｆｉｇ．５ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＳｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ

圖４不同μＩＤ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)比例變化的影響Ｆｉｇ．４ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＤｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ２．４μＩＳ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)比例變化的影響圖５不同μＩＳ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)比例變....

圖６不同μＩＨ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)比例變化的影響Ｆｉｇ．６ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＨｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ３結(jié)束語(yǔ)

ｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ圖５顯示了在其它因素相同的情況下，不同μＩＳ對(duì)Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)感染主機(jī)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(diǎn)清除惡意代碼并恢復(fù)的速率越快，惡意代碼能感染的最大感染主機(jī)比例越低．然而出現(xiàn)的另外一個(gè)情況是，系統(tǒng)整體恢復(fù)正常的進(jìn)程也將延....

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