在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今天,網(wǎng)絡(luò)在給人類提供巨大方便的同時(shí),也為計(jì)算機(jī)病毒的傳播提供了土壤。雖然殺毒軟件,補(bǔ)丁程序,防火墻等技術(shù)是對(duì)抗計(jì)算機(jī)病毒的有效手段,但是當(dāng)新型病毒爆發(fā)時(shí),這些技術(shù)卻顯得束手無策,為對(duì)抗計(jì)算機(jī)病毒,減少網(wǎng)絡(luò)安全事件的發(fā)生,我們有必要對(duì)病毒的傳播機(jī)理進(jìn)行深入的了解,期望能為能夠?yàn)橛?jì)算機(jī)病毒的防治工作提供一些理論參考。本學(xué)位論文主要進(jìn)行了以下兩方面研究。（1）在經(jīng)典SIRS（易感-感染-免疫-易感）的基礎(chǔ)上,本文提出了一種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化的改進(jìn)SIRS模型,通過對(duì)模型的理論推導(dǎo)得出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化對(duì)計(jì)算機(jī)病毒的傳播有著至關(guān)重要的影響。并運(yùn)用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論分析得到閾值條件,當(dāng)系統(tǒng)滿足閾值條件時(shí),計(jì)算機(jī)病毒最終消失;不滿足閾值條件時(shí)計(jì)算機(jī)病毒將始終存在于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中。同時(shí)也表明了本文改進(jìn)的SIRS模型更貼近現(xiàn)實(shí)情況中計(jì)算機(jī)病毒的傳播過程。給計(jì)算機(jī)病毒的防控提供了具有參考價(jià)值的理論依據(jù)。（2）針對(duì)機(jī)理模型在刻畫病毒傳播過程中的不足,本文結(jié)合猩紅熱2012²017年發(fā)病率數(shù)據(jù),分別建立了基于SIS模型近似解析解的改進(jìn)模型,NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的... 

【文章來源】：遼寧石油化工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

NAR模型工作流程圖

23的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型，并取得了良好的效果，文獻(xiàn)[42],[43],運(yùn)用MATLAB并結(jié)合相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)，均取得了相應(yīng)的效果，相較于文獻(xiàn)[41]-[43]中均采用單一實(shí)驗(yàn)方式，本文采用Netlogo，與MATLABA相結(jié)合的方式來驗(yàn)證本文理論分析所得結(jié)果。3.4.1改進(jìn)SIRS模型無病平衡點(diǎn)仿真本小節(jié)實(shí)驗(yàn)采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)仿真建模工具netlogo來構(gòu)建仿真系統(tǒng)，設(shè)置不同turtles的顏色來表示計(jì)算機(jī)的不同狀態(tài)[44]。統(tǒng)計(jì)在每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上處于不同狀態(tài)的計(jì)算機(jī)數(shù)量畫出統(tǒng)計(jì)圖。仿真中，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為300，平均度分別為3和6，假設(shè)0.1，0.7初始感染節(jié)點(diǎn)均為180個(gè),此時(shí)K(0)1，根據(jù)引理1，計(jì)算機(jī)病毒將從網(wǎng)絡(luò)中消失。(a)k為3時(shí)sirs模型無病平衡點(diǎn)實(shí)際仿真（b)k為6時(shí)sirs模型無病平衡點(diǎn)實(shí)際仿真圖3.4SIRS無病平衡點(diǎn)仿真Fig.3.4SimulationofSIRSatdisease-freeequilibriumpoint

24對(duì)比圖3.4中(a)和(b)不難發(fā)現(xiàn)，在同樣滿足引理1的情況下，較為稀疏的網(wǎng)絡(luò)由于計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系不是那么密切，當(dāng)病毒在網(wǎng)絡(luò)中傳播時(shí)，可以有效的抑制病毒在網(wǎng)絡(luò)上的傳播，而聯(lián)系較為密切的網(wǎng)絡(luò)，由于計(jì)算機(jī)之間的聯(lián)系較為密切，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中爆發(fā)病毒時(shí)，計(jì)算機(jī)病毒可以在網(wǎng)絡(luò)中迅速蔓延，并駐留較長時(shí)間。3.4.2SIRS地方病平衡點(diǎn)仿真仿真中，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為300，平均度分別為3和6，0.1，0.7初始感染節(jié)點(diǎn)均為3個(gè),此時(shí)K(0)1，根據(jù)引理2，計(jì)算機(jī)病毒將不會(huì)從網(wǎng)絡(luò)中消失。(a)K為10時(shí)sirs模型地方病平衡點(diǎn)實(shí)際仿真（b）K為15時(shí)sirs模型地方病平衡點(diǎn)實(shí)際仿真圖3.5SIRS地方病平衡點(diǎn)仿真與數(shù)值模擬Fig.3.5SimulationaofSIRSatendemicequilibriumpoint

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]幾類傳染病微分方程模型的傳播動(dòng)力學(xué)分析[D]. 陳思行.桂林電子科技大學(xué) 2018
[2]三類傳染病模型的若干問題研究[D]. 任雪.東北林業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于SIR社交網(wǎng)絡(luò)的謠言傳播模型研究[D]. 余莎莎.南京郵電大學(xué) 2017
[4]一類計(jì)算機(jī)病毒SIR模型的傳播動(dòng)力學(xué)[D]. 郭曉菲.安徽師范大學(xué) 2017
[5]云計(jì)算下基于認(rèn)知的學(xué)習(xí)質(zhì)量評(píng)價(jià)優(yōu)化算法的研究[D]. 孫麗娜.沈陽師范大學(xué) 2017
[6]幾類傳染病模型的動(dòng)力學(xué)研究[D]. 韓怡茹.西安電子科技大學(xué) 2017
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和NAR動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的期貨跨品種套利策略對(duì)比研究[D]. 梁仁方.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[8]基于NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測及應(yīng)用[D]. 袁魯山.大連理工大學(xué) 2016
[9]具有風(fēng)險(xiǎn)預(yù)知的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)傳染病模型研究[D]. 張喜娟.中北大學(xué) 2010



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