SIRA型计算机病毒模型的修正与分析
发布时间：2021-04-03 21:57
随着互联网的飞速发展,涉及网络和数据的服务与应用呈现爆发式增长,与此同时越来越多的网络安全风险和问题不断暴露出来。计算机病毒自我复制和传播能力强、破坏力大,从而引起人们的忌惮,被公认为网络安全的头号敌人。鉴于计算机病毒与生物病毒在传播机制上的相似性,人们常常借助传染病动力学建模思想来研究它,以探索其传播行为,从而在宏观上加深对它的认识。人们早期提出的数学模型主要有SIS模型,SIR模型,SEIR模型,SIRA模型等。后来的研究者对上述模型进一步精细化,例如考虑到用户意识、病毒分层免疫和时滞等对计算机病毒传播的影响,从而对其加以修正。本文研究用户意识和分级免疫机制对SIRA模型的影响,对所得模型进行理论分析和数值仿真。首先,考虑到计算机用户自身对病毒主观上有防御意识,其效果可以类比于传染病防治中的疫苗接种。基于这方面的认识,我们在SIRA模型中引进线性用户意识强度函数,获得带有用户意识的SIRA模型。从理论上论证了带有用户意识的SIRA模型解的非负性,以及无毒平衡点和有毒平衡点的稳定性,并对理论结果进行了数值仿真。研究结果表明随着用户意识的提高系统的稳定性相应得到提高。其次,考虑到在杀毒...
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究方法
1.4 研究现状
1.5 研究内容
1.5.1 相关模型
1.5.2 本文模型
1.5.3 本文工作
第二章 预备知识
2.1 动力系统
2.2 稳定性理论
第三章 带有用户意识的SIRA计算机病毒模型
3.1 带有用户意识的SIRA模型
3.1.1 模型介绍
3.1.2 条件假设
3.1.3 模型建立
3.2 解的非负性
3.3 稳定性分析
3.4 数值仿真
3.4.1 稳定性仿真
3.4.2 对比分析
3.5 本章小结
第四章 带有分级免疫率的SIRA计算机病毒模型
4.1 带有分级免疫率的SIRA模型
4.1.1 模型介绍
4.1.2 条件假设
4.1.3 模型建立
4.2 解的非负性
4.3 稳定性分析
4.4 数值仿真
4.4.1 稳定性仿真
4.4.2 对比分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 结语
5.2 展望
参考文献
附录
致谢
在读期间发表的学术论文及研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]计算机网络安全与漏洞防范技术研究[J]. 石俊涛,范玉红,刘尚慧,许艳芳. 软件. 2020(02)
[2]传播动力学模型回顾与展望[J]. 王玉,陈姗姗,傅新楚. 应用数学与计算数学学报. 2018(02)
[3]悖论视角下的计算机病毒问题[J]. 刘辰. 湖南科技大学学报(社会科学版). 2018(01)
[4]一类具有不同传染率的计算机病毒传播模型的稳定性分析[J]. 许云霞,雷学红. 江西科学. 2017(04)
[5]非连续免疫策略对一类计算机病毒模型的影响[J]. 李迅,张道祥,昂蓉蓉. 杭州师范大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]网络环境下的计算机病毒及其防范技术[J]. 江燕英. 信息安全与技术. 2015(10)
[7]一类具时滞的SEIQRS计算机病毒模型的稳定性分析[J]. 杨斌,杨志春. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2014(05)
[8]基于两阶段免疫接种的SIRS计算机病毒传播模型[J]. 叶晓梦,杨小帆. 计算机应用. 2013(03)
[9]基于计算机病毒的生物病毒相似性比较[J]. 王身相,孙汉顺. 中小企业管理与科技(上旬刊). 2012(04)
[10]带有用户意识的计算机多病毒传播模型[J]. 李红伟,杨小帆. 计算机工程. 2012(01)
博士论文
[1]三种新型计算机病毒传播模型：理论研究与应用策略[D]. 杨茂斌.重庆大学 2012
[2]计算机病毒和HIV病毒最优控制模型[D]. 张春明.重庆大学 2011
[3]计算机病毒的传播模型及其求源问题研究[D]. 韩兰胜.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]两类时滞计算机病毒模型的分岔研究[D]. 欧玉芹.广西大学 2019
[2]网络中的计算机病毒建模与分析[D]. 李杏.浙江海洋大学 2019
[3]计算机病毒传播模型的研究与稳定性分析[D]. 蔡秀梅.重庆理工大学 2019
[4]自适应防御策略对病毒传播规律影响的建模与分析[D]. 李龙起.重庆邮电大学 2018
[5]两类分段计算机病毒传播模型的稳定性分析[D]. 宁敏.广西大学 2017
[6]三种新型计算机病毒传播模型[D]. 陈静云.重庆大学 2014
[7]计算机网络信息安全及应对策略研究[D]. 衷奇.南昌大学 2010
[8]基于人工免疫系统的病毒检测研究[D]. 李鹏.解放军信息工程大学 2008
本文编号：3117158
【文章来源】：浙江海洋大学浙江省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究方法
1.4 研究现状
1.5 研究内容
1.5.1 相关模型
1.5.2 本文模型
1.5.3 本文工作
第二章 预备知识
2.1 动力系统
2.2 稳定性理论
第三章 带有用户意识的SIRA计算机病毒模型
3.1 带有用户意识的SIRA模型
3.1.1 模型介绍
3.1.2 条件假设
3.1.3 模型建立
3.2 解的非负性
3.3 稳定性分析
3.4 数值仿真
3.4.1 稳定性仿真
3.4.2 对比分析
3.5 本章小结
第四章 带有分级免疫率的SIRA计算机病毒模型
4.1 带有分级免疫率的SIRA模型
4.1.1 模型介绍
4.1.2 条件假设
4.1.3 模型建立
4.2 解的非负性
4.3 稳定性分析
4.4 数值仿真
4.4.1 稳定性仿真
4.4.2 对比分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 结语
5.2 展望
参考文献
附录
致谢
在读期间发表的学术论文及研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]计算机网络安全与漏洞防范技术研究[J]. 石俊涛,范玉红,刘尚慧,许艳芳. 软件. 2020(02)
[2]传播动力学模型回顾与展望[J]. 王玉,陈姗姗,傅新楚. 应用数学与计算数学学报. 2018(02)
[3]悖论视角下的计算机病毒问题[J]. 刘辰. 湖南科技大学学报(社会科学版). 2018(01)
[4]一类具有不同传染率的计算机病毒传播模型的稳定性分析[J]. 许云霞,雷学红. 江西科学. 2017(04)
[5]非连续免疫策略对一类计算机病毒模型的影响[J]. 李迅,张道祥,昂蓉蓉. 杭州师范大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]网络环境下的计算机病毒及其防范技术[J]. 江燕英. 信息安全与技术. 2015(10)
[7]一类具时滞的SEIQRS计算机病毒模型的稳定性分析[J]. 杨斌,杨志春. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2014(05)
[8]基于两阶段免疫接种的SIRS计算机病毒传播模型[J]. 叶晓梦,杨小帆. 计算机应用. 2013(03)
[9]基于计算机病毒的生物病毒相似性比较[J]. 王身相,孙汉顺. 中小企业管理与科技(上旬刊). 2012(04)
[10]带有用户意识的计算机多病毒传播模型[J]. 李红伟,杨小帆. 计算机工程. 2012(01)
博士论文
[1]三种新型计算机病毒传播模型：理论研究与应用策略[D]. 杨茂斌.重庆大学 2012
[2]计算机病毒和HIV病毒最优控制模型[D]. 张春明.重庆大学 2011
[3]计算机病毒的传播模型及其求源问题研究[D]. 韩兰胜.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]两类时滞计算机病毒模型的分岔研究[D]. 欧玉芹.广西大学 2019
[2]网络中的计算机病毒建模与分析[D]. 李杏.浙江海洋大学 2019
[3]计算机病毒传播模型的研究与稳定性分析[D]. 蔡秀梅.重庆理工大学 2019
[4]自适应防御策略对病毒传播规律影响的建模与分析[D]. 李龙起.重庆邮电大学 2018
[5]两类分段计算机病毒传播模型的稳定性分析[D]. 宁敏.广西大学 2017
[6]三种新型计算机病毒传播模型[D]. 陈静云.重庆大学 2014
[7]计算机网络信息安全及应对策略研究[D]. 衷奇.南昌大学 2010
[8]基于人工免疫系统的病毒检测研究[D]. 李鹏.解放军信息工程大学 2008
本文编号：3117158
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/3117158.html
