网络化软件异常行为分析及牵制控制研究

发布时间：2017-05-06 15:08

  本文关键词：网络化软件异常行为分析及牵制控制研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：互联网技术的普及引发了软件产业的重大变革,使得软件工程进入了网络化软件的新时代。在如今错综复杂的网络环境下,网络化软件的自身行为、结构及多重复杂性的相互融合,使得此新型软件系统的安全性、可靠性等一些可信属性面临极大挑战。因此,对网络化软件异常行为的分析与控制刻不容缓。将软件和复杂网络相结合,用复杂网络的视角来研究网络化软件主要集中在对网络化软件的网络特征实证研究与统计分析上,对网络化软件异常行为的分析与控制却鲜有涉及。本文应用复杂网络中的理论和方法,深入分析了网络化软件异常行为的传播特征,并提出了一种针对网络化软件系统的牵制控制算法,具体研究内容包括如下两个方面:(1)针对传统软件行为分析理论并不能用于分析网络化软件方面的交互行为问题,本文依据复杂网络中对病毒传播行为的研究,利用SIR模型,对网络化软件系统中的异常行为传播过程进行理论分析和数值模拟,并对影响病毒传播因素的感染几率、度分布、集聚系数等参数进行分析比较,得出这些参数对网络化软件系统中的异常行为的传播影响具有相同的效果。(2)针对由软件系统自身的缺陷和漏洞引发的网络化软件系统异常行为,提出了一种基于NNVD(network node value degree)的网络化软件局部控制免疫算法。该算法从异常源点出发,然后对异常源点周围的各邻居节点的重要程度进行计算,选出重要度大的节点依次进行免疫。在异常源点周围一定的距离范围内对异常源点进行局域控制,从而控制异常行为在网络化软件系统中的蔓延。最后,通过仿真实验对本文的算法进行认证,证明了该算法的准确性和有效性。
【关键词】：网络化软件 复杂网络 异常行为 牵制控制
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.5;O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文的主要研究内容13
• 1.4 论文的组织结构13-15
• 第二章 相关基础知识15-33
• 2.1 网络化软件15-17
• 2.1.1 网络化软件定义15-16
• 2.1.2 网络化软件特征16-17
• 2.2 复杂网络17-30
• 2.2.1 复杂网络的基本概念17-20
• 2.2.2 复杂网络模型20-25
• 2.2.3 复杂网络传播模型25-30
• 2.3 复杂网络中的免疫策略30-32
• 2.3.1 随机免疫30
• 2.3.2 目标免疫30-31
• 2.3.3 熟人免疫31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 网络化软件中的异常行为传播研究33-44
• 3.1 概述33-34
• 3.2 相关研究34-36
• 3.3 异常行为传播理论36-40
• 3.3.1 随机行走理论36-37
• 3.3.2 病毒传播模型37-38
• 3.3.3 异常行为传播分析38-40
• 3.4 实验分析40-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 网络化软件异常行为牵制控制44-55
• 4.1 概述44-45
• 4.2 相关研究45-46
• 4.3 网络化软件异常控制46-52
• 4.3.1 异常行为传播参数46-48
• 4.3.2 相关参数定义48-50
• 4.3.3 基于NNVD的局部免疫算法50-52
• 4.4 实验结果及分析52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 总结55-57
• 5.1 论文总结和创新点55-56
• 5.2 课题未来展望56-57
• 参考文献57-62
• 攻读学位期间主要的研究成果62-63
• 致谢63

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本文编号：348621