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计算机病毒传播动力学模型研究 版权信息
- ISBN：9787030704030
- 条形码：9787030704030 ; 978-7-03-070403-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
计算机病毒传播动力学模型研究 内容简介
本书是一部全面论述计算机病毒网络传播动力学行为的专著。全书共6章，首先，从反病毒策略角度出发，针对反制措施竞争策略提出了一类具有反制措施的SICS模型，从理论上研究了这种新型反病毒策略对抑制病毒传播的有效性。接着，提出了两类具有接种率和感染率的SIRS模型，研究了一般非线性感染率和一般非线性接种率对计算机病毒传播的影响。然后，为了探究移动存储介质对计算机病毒传播的影响，又提出了两类具有移动存储介质感染率的传播模型。*后，考虑到网络的动态性，研究了三类具有外部仓室的SIES模型。从全互联网络到复杂网络再到任意网络，进行了全方位探究。
计算机病毒传播动力学模型研究 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究历史与现状 7
1.3 本书的组织结构 12
参考文献 13
第2章 预备知识 21
2.1 动力系统概述 21
2.2 微分动力系统的稳定性理论 26
2.3 本书模型的基本术语 29
参考文献 30
第3章 一类具有反制措施的SICS模型 31
3.1 模型描述 31
3.2 平衡点 33
3.3 平衡点的局部稳定性 34
3.4 平衡点的全局稳定性 36
3.5 数值实验 40
3.6 本章小结 43
参考文献 43
第4章 两类具有感染率和接种率的SIRS模型 44
4.1 一类具有线性感染率和线性接种率的SIRS模型 45
4.1.1 模型描述 45
4.1.2 基本再生数及平衡点 46
4.1.3 无毒平衡点的全局稳定性 47
4.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 47
4.1.5 数值实验 50
4.2 一类具有一般非线性感染率和一般非线性接种率的SIRS模型 51
4.2.1 模型描述 51
4.2.2 基本再生数及平衡点 53
4.2.3 无毒平衡点的全局稳定性 54
4.2.4 有毒平衡点的全局稳定性 55
4.2.5 数值实验 57
4.3 控制讨论 59
4.4 本章小结 62
参考文献 63
第5章 两类具有移动存储介质感染率的SIRS和SLBRS模型 64
5.1 一类基于外部有毒机影响的SIRS模型 65
5.1.1 模型描述 65
5.1.2 平衡点 66
5.1.3 有毒平衡点的局部稳定性 67
5.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 68
5.1.5 数值实验 69
5.2 一类基于杀毒软件影响的SLBRS模型 73
5.2.1 模型描述 73
5.2.2 平衡点 75
5.2.3 有毒平衡点的局部稳定性 76
5.2.4 有毒平衡点的全局稳定性 77
5.2.5 数值实验 78
5.3 控制讨论 82
5.4 本章小结 84
参考文献 84
第6章 三类具有外部仓室的SIES模型 85
6.1 一类基于全互联网络的SIES模型 85
6.1.1 模型描述 86
6.1.2 平衡点 87
6.1.3 有毒平衡点的局部稳定性 87
6.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 88
6.1.5 数值实验 89
6.2 一类基于复杂网络的SIES模型 90
6.2.1 模型描述 90
6.2.2 平衡点 92
6.2.3 正向不变性 94
6.2.4 有毒平衡点的全局吸引性 96
6.2.5 数值实验 98
6.3 一类基于任意网络的SIES模型 100
6.3.1 模型描述 100
6.3.2 平衡点 101
6.3.3 无毒平衡点的全局稳定性 102
6.3.4 有毒平衡点的全局吸引性 104
6.3.5 数值实验 105
6.4 控制讨论 108
6.5 本章小结 109
参考文献 110
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究历史与现状 7
1.3 本书的组织结构 12
参考文献 13
第2章 预备知识 21
2.1 动力系统概述 21
2.2 微分动力系统的稳定性理论 26
2.3 本书模型的基本术语 29
参考文献 30
第3章 一类具有反制措施的SICS模型 31
3.1 模型描述 31
3.2 平衡点 33
3.3 平衡点的局部稳定性 34
3.4 平衡点的全局稳定性 36
3.5 数值实验 40
3.6 本章小结 43
参考文献 43
第4章 两类具有感染率和接种率的SIRS模型 44
4.1 一类具有线性感染率和线性接种率的SIRS模型 45
4.1.1 模型描述 45
4.1.2 基本再生数及平衡点 46
4.1.3 无毒平衡点的全局稳定性 47
4.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 47
4.1.5 数值实验 50
4.2 一类具有一般非线性感染率和一般非线性接种率的SIRS模型 51
4.2.1 模型描述 51
4.2.2 基本再生数及平衡点 53
4.2.3 无毒平衡点的全局稳定性 54
4.2.4 有毒平衡点的全局稳定性 55
4.2.5 数值实验 57
4.3 控制讨论 59
4.4 本章小结 62
参考文献 63
第5章 两类具有移动存储介质感染率的SIRS和SLBRS模型 64
5.1 一类基于外部有毒机影响的SIRS模型 65
5.1.1 模型描述 65
5.1.2 平衡点 66
5.1.3 有毒平衡点的局部稳定性 67
5.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 68
5.1.5 数值实验 69
5.2 一类基于杀毒软件影响的SLBRS模型 73
5.2.1 模型描述 73
5.2.2 平衡点 75
5.2.3 有毒平衡点的局部稳定性 76
5.2.4 有毒平衡点的全局稳定性 77
5.2.5 数值实验 78
5.3 控制讨论 82
5.4 本章小结 84
参考文献 84
第6章 三类具有外部仓室的SIES模型 85
6.1 一类基于全互联网络的SIES模型 85
6.1.1 模型描述 86
6.1.2 平衡点 87
6.1.3 有毒平衡点的局部稳定性 87
6.1.4 有毒平衡点的全局稳定性 88
6.1.5 数值实验 89
6.2 一类基于复杂网络的SIES模型 90
6.2.1 模型描述 90
6.2.2 平衡点 92
6.2.3 正向不变性 94
6.2.4 有毒平衡点的全局吸引性 96
6.2.5 数值实验 98
6.3 一类基于任意网络的SIES模型 100
6.3.1 模型描述 100
6.3.2 平衡点 101
6.3.3 无毒平衡点的全局稳定性 102
6.3.4 有毒平衡点的全局吸引性 104
6.3.5 数值实验 105
6.4 控制讨论 108
6.5 本章小结 109
参考文献 110
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计算机病毒传播动力学模型研究 节选
第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1946年，**台电子数字计算机—ENIAC（图1.1）在美国宾夕法尼亚大学莫尔电工学院的实验室里诞生。这标志着人类开始步入信息时代。1968年，互联网在美国诞生，并于次年被正式投入运行（图1.2）。自此计算机之间可以通过网络进行相互通信。从此，计算机在人类生活工作中扮演着越来越重要的角色。它极大地促进了人类社会的进步，改善了人们的日常生活工作环境。现如今人类生活中方方面面都早已离不开计算机。计算机也被视作20世纪人类*伟大的发明之一。 图1.1 **台电子数字计算机（ENIAC） 图1.2 互联网部分路由路径可视化 图1.3 Brain病毒 然而，凡事有利必有弊，随着时间的车轮不断向前滚动，到1986年，世界上出现了首例公认的计算机病毒—Brain病毒（图1.3）。Brain病毒是由巴基斯坦的Basit和Amjad为了抵抗他人盗用其公司软件的盗版行为而开发的。这种病毒只能依靠软盘来充当传播的媒介，并且只有他们开发的软件在被非法复制时才会被触发，产生的后果就是把非法复制者计算机的硬盘空间全部强行占用。由此可见，这种病毒造成的危害并不是十分严重，但所产生的影响却非常深刻和深远。 果不其然，随着计算机技术、网络技术及通信技术的不断发展，计算机病毒也不断进化。计算机病毒的种类更多、隐蔽性更强、智能化更高和传播途径更多元化。更重要的是，计算机病毒对人类社会造成的危害也日益严重，不仅让人类社会蒙受了巨大的经济损失（表1.1），还极大地伤害了人类的身心健康[1， 2]。尤其在*近这些年，由于云计算技术、物联网技术和移动通信技术的飞速发展，移动智能终端得到了快速的普及，计算机病毒对人类的威胁势必也会随之增加，甚至可能剥夺人的生命。例如，2010年8月，伊朗的布什尔核电站受到了一种名叫震网（Stuxnet）的计算机病毒的攻击，造成1/5的离心机报废，以及放射性物质的严重泄漏（图1.4）。对于该事件，有人甚至直言其危害不亚于切尔诺贝利核电站事故。此外，国家计算机病毒应急处理中心*新发布的2013年全国信息网络安全状况与计算机和移动终端病毒疫情调查结果显示：我国计算机用户发生过信息网络安全事件的比例较上一年上升17.9%，感染病毒、木马仍然是用户面临的*主要威胁[3]（图1.5）。 表1.1 计算机病毒造成的经济损失表 续表 图1.4 震网 图1.5 国家计算机病毒应急处理中心发布的2013年全国信息网络安全状况与计算机和移动终端病毒疫情调查报告 国家计算机病毒应急处理中心发布的2014年全国信息网络安全状况与计算机和移动终端病毒疫情调查分析报告中公布了历年来计算机病毒感染率曲线图（图1.6）。从图1.6中我们可以很容易看出历年来计算机病毒的感染率都比较高，而且2012～2014年计算机病毒感染率呈现上升的趋势。表1.2给出了著名的杀毒软件公司卡巴斯基关于计算机病毒发布的报道。从表1.2中明显地可以看出计算机病毒的数量急剧上升，对网络安全具有严重的潜在威胁。 图1.6 历年计算机病毒感染比例曲线图 表1.2 卡巴斯基报道 可见，计算机病毒传播能力强、数量多、危害大，俨然成为当今信息社会的重要威胁之一。随着云技术、物联网技术及移动通信技术的快速发展，大量的移动智能终端得到快速普及，计算机病毒对人类的威胁越来越严重。于是，如何控制计算机病毒的传播成为许多学者与公司研究的一个十分重要和有意义的课题。 计算机病毒（computer virus）是指编制或者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者毁坏数据，影响计算机使用，并能自我复制的一组计算机指令或者程序代码[4-14]。目前，控制计算机病毒传播的研究主要分为微观研究和宏观研究[15-17]。微观研究是指通过分析计算机病毒的程序结构特征和行为模式来检测与清除病毒。实际生活中常用的有杀毒软件和防火墙（表1.3），是目前查杀计算机病毒*主要、*直接、*行之有效的方法。 但是，从表1.3中我们不难看出微观研究也具有其自身的局限性，尤其是新版本的杀毒软件、新补丁等总是在新病毒出现之后才会诞生，这说明微观研究方面是具有滞后性的。事实上，微观研究不仅不能预测计算机病毒传播的长期行为，还不能有效地遏制计算机病毒在网络上的快速传播[18]。 表1.3 微观方法 为了弥补上述微观研究方面的不足，受到传统生物流行病动力学仓室模型研究方法的启发[19-23]，计算机病毒传播动力学（computer virus propagation dynamics）研究便应运而生[15]。其基本思想（图1.7）是把网络中的计算机按照不同状态划分成不同的仓室，结合生活实际和计算机病毒传播的特点做出一些合理的基本假设，然后基于假设建立相应的数学模型，并对模型进行数学理论分析和仿真实验分析，*后根据分析理论和仿真实验的结果给出相应的计算机病毒控制的方法与一些具体的控制措施。由于从数学模型的理论分析可以揭示出计算机病毒传播的长期演化行为，故也称计算机病毒传播动力学研究为宏观研究。宏观研究虽不能像微观研究那样能直接查杀计算机病毒，但它具有重要的作用和意义。宏观研究不仅能弥补微观研究的不足，还能使对计算机病毒传播的研究理论化，为微观研究提供理论依据。这些理论依据不仅可以验证一些微观研究的成果，还能给微观研究提供指导。
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