P2P网络中被动型蠕虫传播与免疫建模
【图文】：
大规模仿真.为研究P2P参数的影响,将相关参数的仿真的结果放到同一个图中以便比较.表1给出了模型的参数和变量.在不作特别说明的情况下,参数的取值为表2给出的值,时间单位为分钟.表2实验时参数的取值参数λdλeλrpeidc取值0.020.020.0010.86105·2仿真结果说明从图2~图4容易看出,下载率越大、暴露主机执行感染文件的概率和成功执行感染文件的概率越高,蠕虫传播得越快,进入稳定状态花费的时间越短,稳定时被感染的主机就越多.图5表明恢复率越高,蠕虫传播得就越慢,到达稳定状态需要的时间越多,稳定时被感染的主机越少.直观上讲,蠕虫能够生成的蠕虫文件越多,蠕虫文件使用的文件名越流行,那么蠕虫文件越可能被下载,主机感染的概率就越大.图6表明蠕虫能生成的文件越多,则蠕虫传播得越快,有更高感染峰值.在Kazaa网络中,蠕虫Sanker在共享文件夹中生成的恶意文件数是20,其被著名的网络安全公司赛门铁克记录过的感染节点数不到50个,而能够生成2000个感染文件的蠕虫Benjamin去被记录感染了1000个节点.图7考查了下载种子数对蠕虫传播的影响,表明种子数越多,蠕虫传播得越快,进入稳定状态花费的时间越短,稳定时被感染的主机就越多.从直觉上看,初始感染主机数越多,蠕虫传播得越快,进入稳定状态花费的时间越短,稳定时被感染的主机就越多;图8表明初始感染主机数对蠕虫传播的影响不大,特别是对稳定状态时感染主机的数量没有影响.图9从实验上证明了被动型蠕虫传播进入无蠕虫平衡状态的充分条件.5·3无蠕虫平衡状态充分条件的实验证明为了从实验上证明基于所提出的传播数学模型推导出的蠕虫传播进入无蠕虫平衡状态充分条件的正确性,将图9相关实验对应的R0值依次列举在表3中以便比较和分析.表3图9相关实验对应的R0值的比较λr0.0120.013λd0
谊对姗虫传括的形晌
【作者单位】： 四川师范大学计算机科学学院 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室;电子科技大学计算机科学与工程学院;中国电子科技集团公司第30研究所;
【基金】：国家科技重大专项课题(No.2011ZX03002-002-03) 国家自然科学基金(No.60873075) 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室课题(No.PJ2012002) 广东省产学研重点项目(No.2012B091000054)
【分类号】：TP393.08
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2549781
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