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        預(yù)先免疫的SIR計算機病毒模型的分析與仿真

        2021-05-19 09:40:42楊永鋒許生虎
        甘肅科技縱橫 2021年4期
        關(guān)鍵詞:反病毒臺數(shù)計算機病毒

        楊永鋒,許生虎

        (隴東學(xué)院信息工程學(xué)院,甘肅 慶陽745000)

        0 引言

        一直以來,計算機病毒都是人們在自動化辦公或網(wǎng)絡(luò)生活中的??停@種人為惡意編制的程序?qū)τ嬎銠C資源有極強的破壞性,其自我復(fù)制的特性加速了其在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的傳播。它們或占用內(nèi)存空間,讓計算機運行速度變慢,或堵塞網(wǎng)絡(luò)而使網(wǎng)速變慢。一些木馬病毒可竊取機密文件、用戶的隱私,有些計算機病毒可導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失、系統(tǒng)崩潰,甚至癱瘓整個網(wǎng)絡(luò)等。計算機網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了自由通信,當(dāng)其迅猛發(fā)展起來時,計算機病毒也能夠通過這一便捷的途徑從一臺計算機傳到和他互聯(lián)的眾多計算機擴散開來。如果沒有任何防護措施,計算機病毒就會感染網(wǎng)絡(luò)中的計算機,其傳播速度快,而且感染的范圍大。面對計算機病毒的快速傳播,一直以來人們都在探索防御和消殺計算機病毒的策略,想辦法切斷計算機病毒在網(wǎng)絡(luò)上的傳播路徑。那么就迫切需要探究計算機病毒傳播的規(guī)律和路徑,從而為控制其在網(wǎng)絡(luò)上的傳播提供決策支持,這已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中的研究熱點。Kephart等人參照生物病毒的傳播特性,首次借用傳染病模型分析計算機病毒的傳播行為。馮麗萍等人建立的基于SIR計算機病毒傳播模型指出使用防病毒軟件能夠恢復(fù)部分受感染的計算機,每單位時間從受感染的計算機中恢復(fù)的計算機數(shù)量是衡量防病毒軟件的能力。本論述考慮了一些網(wǎng)絡(luò)用戶主動采取安裝殺毒軟件、修復(fù)系統(tǒng)漏洞等防病毒措施,使計算機從易感染狀態(tài)直接變?yōu)槊庖郀顟B(tài),在局域網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的仿真結(jié)果表明加強防病毒措施是控制病毒傳播的有效策略。

        1 模型的建立

        在描述計算機病毒傳播的SIR(Susceptible Infectious Removed)模型中,S(t)表示t時刻還沒有感染而又容易感染病毒的計算機臺數(shù);用I(t)表示t時刻已經(jīng)感染病毒且能夠傳染計算機病毒的計算機臺數(shù);而用R(t)表示t時刻對計算機病毒有免疫力的計算機臺數(shù)。因此把所研究網(wǎng)絡(luò)中的計算機分為三類:易感染類、已感染類、免疫類。假設(shè)初始狀態(tài)是網(wǎng)絡(luò)中的所有計算機屬于易感染類,當(dāng)計算機病毒在網(wǎng)絡(luò)中傳播時,計算機的類別也會發(fā)生相應(yīng)變化:

        (1)對屬于易感染類的計算機,可通過安裝有效殺毒軟件、防火墻以及打補丁、堵漏洞等反病毒措施能獲得免疫,則該計算機會以一定概率從易感染類轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哳?;如果發(fā)生了與已感染類的計算機通信,會以一定的概率感染計算機病毒,轉(zhuǎn)變?yōu)橐迅腥绢悺?/p>

        (2)每個時間段,可以通過查殺病毒、打補丁等免疫措施使易感染類的計算機以一定概率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哳悺?/p>

        (3)每個時間段,計算機都可能由于各種人為或自然因素與網(wǎng)絡(luò)斷開,且3類計算機斷網(wǎng)的概率一樣。

        (4)每個時間段,采用查殺病毒等反病毒措施使已感染類的計算機的病毒被消滅,從而以一定的概率轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哳悺?/p>

        圖1 是所建立的病毒傳播模型圖,其中采用矩形表示計算機類別,帶箭頭的直線表示計算機類別之間轉(zhuǎn)換的可能路徑,直線上的數(shù)學(xué)符號表示類別轉(zhuǎn)換概率參數(shù),其中:α表示由于實施反病毒措施而使易感染類的計算機轉(zhuǎn)換為免疫類的轉(zhuǎn)換率,β表示計算機病毒的傳染率,γ表示由于采取了反病毒措施而使計算機從已感染類轉(zhuǎn)變?yōu)槊庖哳惖霓D(zhuǎn)換率,n表示新計算機的接入數(shù),μ表示計算機從網(wǎng)絡(luò)中斷開連接的斷開率,p表示預(yù)先采取了反病毒措施后新接入網(wǎng)絡(luò)計算機的免疫率。

        圖1 病毒傳播模型圖

        根據(jù)圖1,得到常微分方程組:

        2 模型分析

        2.1 平衡點分析

        由于模型中前兩個微分方程與R沒有關(guān)系,為了處理的簡便,(1)上式可寫為

        獲得平衡點,令

        2.2 平衡點的穩(wěn)定性分析

        由于方程組(2)在p0的特征行列式為,所以其特征值分別為λ1=-(μ+α),λ2=-(μ+γ)。所以當(dāng)R1≤1時,p0在D內(nèi)全局漸近穩(wěn)定,而當(dāng)R1>1時,方程組有兩個特征值,一個特征值大于0,而另一個特征值小于0,所以p1在D內(nèi)局部漸近穩(wěn)定。

        2.3 病毒控制

        對于P0和P1中的S0和S1,如果S0<S1,僅有一個免疫平衡點P0,并且全局漸進穩(wěn)定;如果S0>S1,P0和P1兩個平很點都存在,并且平衡點P1局部漸近穩(wěn)定。

        證明:由R1的公式很容易推出當(dāng)S0<S1,有R1<1,當(dāng)S0>S1,有R1>1。因此,為達到遏制病毒在網(wǎng)絡(luò)中傳播的目標,應(yīng)盡力使S0<S1。

        3 數(shù)值模擬與分析

        為了驗證提出的計算機病毒傳播模型的性能,評估模型的正確性和模型本身的有效性,在Matlab平臺上進行了仿真實驗。

        (1)設(shè)定第一組參數(shù)的取值:

        即p=0.9;β=0.005;n=1;α=0.005;μ=0.001;γ=0.001;S(0)=1,I(0)=0,R(0)=0。由于開始階段計算機沒有感染病毒,此時受病毒感染的計算機數(shù)量恒為0,易感染類的計算機臺數(shù)先是保持不變,在一段時間后又快速攀升,最終易感染類的計算機臺數(shù)達到18,進入穩(wěn)定狀態(tài)如圖2所示。

        圖2 第一組參數(shù)取值下感染病毒的計算機臺數(shù)

        (2)設(shè)定第二組參數(shù)的取值:p=0.9;β=0.05;n=10;α=0.1;μ=0.01;γ=0.01。S(0)=30,I(0)=40,R(0)=30。此時的R1=41.6,此時的實驗的模擬效果圖如圖3所示。

        圖3 第二組參數(shù)取值下感染病毒的計算機臺數(shù)

        (3)第三組參數(shù)設(shè)定為:

        S(0)=30,I(0)=40,R(0)=30。此時的R1≈4.9。此時的模擬效果圖如圖4所示。

        圖4 第三組參數(shù)取值下感染病毒的計算機臺數(shù)

        從圖3和圖4中可以看到參數(shù)α的調(diào)整影響了計算機病毒在網(wǎng)絡(luò)中的傳播。當(dāng)α=0.1時,最初階段感染計算機病毒的計算機數(shù)量會在網(wǎng)絡(luò)中迅速升高,最大峰值為68臺。峰值過后,由于用戶補漏洞、使用殺毒軟件滅毒等反病毒措施的實施,病毒傳播得到遏制,計算機病毒的傳播速度放緩,被感染的計算機臺數(shù)趨于穩(wěn)定,最終維持到48臺。而當(dāng)參數(shù)α=0.5時,網(wǎng)絡(luò)中感染病毒的計算機最大臺數(shù)達到到64,然后傳播速度先快后慢,被感染的計算機臺數(shù)減少到40后進入穩(wěn)定狀態(tài)。病毒雖然得到了控制,但都進入一個平衡態(tài),沒有滅亡。

        (4)第四組參數(shù)設(shè)定為:

        p=0.99;β=0.05;n=10;α=0.5;μ=0.01;γ=0.01S(0)=30,I(0)=40,R(0)=30。此時的R1=0.125。此時的實驗?zāi)M效果圖如圖5所示。

        圖5 中新接入計算機的免疫率提高到0.99,對應(yīng)只要連入網(wǎng)絡(luò),就要實施嚴格的防病毒措施,在這種情況下,受感染計算機數(shù)顯示快速從40增長到65就進入下降趨勢,一段時間后計算機病毒最終全部消失,就沒有計算機再感染病毒。這說明預(yù)先免疫措施是非常重要的。

        圖5 第三組參數(shù)取值下感染病毒的計算機臺數(shù)

        提高α的值則會有效遏制計算機病毒的傳播,這是由于采取防御措防止病毒入侵計算機。這些防御措施包括:一是安裝防火墻并不斷完善更新,防火墻通過檢查流過它的網(wǎng)絡(luò)信息進而過濾掉可能存在的病毒入侵,這樣可以避免計算機被病毒所感染;二是要安裝入侵檢測系統(tǒng),用來隨時監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)傳輸,以及時探測可疑信息傳遞,增強對新病毒入侵的檢測能力;三是要安裝殺毒軟件,定期查殺計算機上的病毒,及時升級防病毒軟件,要注意保持良好的上網(wǎng)習(xí)慣,從Internet上下載所需要的資料時,應(yīng)及時讓殺毒軟件對它進行病毒掃描,以防止惡意攻擊,四是要修補系統(tǒng)漏洞,升級系統(tǒng)補丁以避免計算機被計算機病毒所感染。

        而降低n的值和增強μ就是降低病毒的傳播力,具體可以采用措施:不需要上網(wǎng)時及時斷開網(wǎng)絡(luò)連接,這樣就斷開計算機病毒傳播的路徑,病毒沒有了傳染的途徑,也就減小了被感染的風(fēng)險。

        4 結(jié)束語

        在生物病毒模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個預(yù)先實施了反病毒措施的計算機病毒傳播模型,模型客觀的反映了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中計算機病毒傳播情況。通過實驗仿真分析了反病毒措施對病毒傳播的影響,實驗結(jié)果表明提前盡早實施反病毒措施可使計算機病毒的傳播力明顯下降,提醒用戶防范計算機病毒的入侵,遏制計算機病毒在網(wǎng)絡(luò)中的傳播,維護網(wǎng)絡(luò)安全。

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