基于无标度网络的蠕虫传播预测研究

发布时间：2017-11-08 19:01

  本文关键词：基于无标度网络的蠕虫传播预测研究

  更多相关文章： 复杂网络 蠕虫传播 节点特征 SVR模型 预测

【摘要】：每次网络蠕虫病毒在互联网的爆发,都造成相当严重的网络瘫痪和巨大的财产损失,现已成为互联网最具威胁的攻击方式之一。大量研究表明蠕虫传播是一个Markov过程,其传播趋势只与当前复杂网络状态和网络拓扑结构有关,因此为了达到良好的预测效果,现行国内外对蠕虫传播预测工作都集中在研究并改进Markov链模型,但是网络蠕虫病毒其种类之多、传播速度之快使得复杂网络状态变化极快,导致有效的防御机会转瞬即逝,因此不具备极佳的指导意义和实际的应用价值。基于无标度网络的节点特征,利用非线性SVR模型对网络蠕虫传播趋势进行预测是一个以不变以万变的预测方式。一般地,真实复杂网络具有结构极其复杂、网络不断进化、连接非常多样以及多重复杂性的融合等特征,使得复杂网络具体形态难以把握,但是其唯一不变的是“小世界”性和无标度性等,公司运维人员以及网络安全工作者在审定自身网络所具备的特征时在蠕虫爆发初期就可以对蠕虫传播趋势做出较精准预判,从而从容应对蠕虫攻击。这一研究对蠕虫传播防御有着实际的工程指导意义,为网络蠕虫病毒研究提供了新思路。具体研究内容如下:第一部分,复杂网络是蠕虫传播的媒介,通过分析常见复杂网络演化模型(规则网络模型、ER随机图模型、WS小世界网络模型、BA无标度网络模型)和提取度分布、单源最短距离、网络集群系数、富裕系数以及紧密中心系数等网络节点特征,来刻画网络中每一个节点所在位置和地位。第二部分,蠕虫传播行为是本课题的研究对象,文中分析了SI模型、SIS模型和SIR模型三类蠕虫传播模型的动力学过程,并通过在复杂网络下仿真证明了蠕虫传播模型的可靠性;仿真实验表明节点度值越大越有利于蠕虫传播,并且节点到蠕虫感染源爆发地(单源最短距离)越远,则总体上感染时间越晚。第三部分,对网络蠕虫传播趋势的预测是研究的目的,利用非线性SVR模型对其传播趋势进行预测,并作出了结果检验与分析。通过分析比较线性回归预测模型和SVR模型,建立非线性SVR预测模型对无标度网络下蠕虫传播趋势作出了较精准的预测,并最终通过误差检验分析发现非线性SVR模型对高维数据的回归预测的优越性。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1158392