对等网络主动型恶意代码与免疫疫苗的对抗传播模型

发布时间：2024-05-18 04:20

　　通过深入分析P2P网络中的主动型恶意代码的特征,提出一种适合于P2P网络环境的主动型恶意代码与免疫疫苗的对抗传播模型.模型根据Peer节点受主动型恶意代码及免疫疫苗的双重影响情况将节点细分为易感染、已感染、已免疫和失效这4种典型状态,并指出了节点在不同状态之间的转换规律.对所提出对抗传播模型及其相关参数展开细致的仿真实验,实验结果说明所提出的模型与实际情况相符,证明了模型的正确合理性.

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【部分图文】：

图１Ｐ２Ｐ网络中受主动型恶意代码和免疫疫苗影响的Ｐｅｅｒ状态转换Ｆｉｇ．１Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｌｏｏｐｏｆｐｅｅｒｓｔａｔｕｓｉｍｐａｃｔｅｄｂｙｐｒｏａｃｔｉｖｅ

已感染状态（ｉｎｆｅｃｔｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｉ））；③失效Ｐｅｅｒ（ｄｉｓａｂｌｅｄｐｅｅｒ），节点处于被恶意代码感染彻底崩溃与网络暂时断开的失效状态（称为失效状态（ｄｉｓａｂｌｅｄｓｔａｔｕｓ，Ｄ））；④已免疫Ｐｅｅｒ（ｈｅａｌｅｄｓｔａｔｕｓ），节点处于清除病毒且获得免疫疫苗修....

图５不同μＩＳ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变化的影响Ｆｉｇ．５ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＳｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ

图４不同μＩＤ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变化的影响Ｆｉｇ．４ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＤｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ２．４μＩＳ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变化的影响图５不同μＩＳ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变....

图６不同μＩＨ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变化的影响Ｆｉｇ．６ＩｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆμＩＨｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆＰ２Ｐｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ３结束语

ｔｗｏｒｋｉｎｆｅｃｔｅｄｈｏｓｔｓ图５显示了在其它因素相同的情况下，不同μＩＳ对Ｐ２Ｐ网络感染主机比例变化的影响情况．可以看出，已感染恶意代码的Ｐｅｅｒ节点清除恶意代码并恢复的速率越快，恶意代码能感染的最大感染主机比例越低．然而出现的另外一个情况是，系统整体恢复正常的进程也将延....

本文编号：3976445