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        一類考慮移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的時(shí)滯SIRS網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型Hopf分岔研究

        2021-09-10 05:32:32張子振鄒俊宸
        關(guān)鍵詞:模型

        張子振,鄒俊宸

        (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,安徽蚌埠 233030)

        先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了世界各地分散資源的整合,使得人們能夠通過網(wǎng)絡(luò)及時(shí)共享和訪問有價(jià)值的資源[1].近年來,迅速普及的社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)網(wǎng)站,給我們的日常生活和工作帶來了許多便利.與此同時(shí),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒的威脅日益嚴(yán)重,它們不僅試圖破壞或刪除計(jì)算機(jī)設(shè)備上的數(shù)據(jù),甚至?xí)艟W(wǎng)絡(luò)服務(wù)器,竊取個(gè)人與企業(yè)的敏感信息,導(dǎo)致難以估計(jì)的經(jīng)濟(jì)損失[2].近年來,基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型,是研究網(wǎng)絡(luò)病毒傳播規(guī)律的一種重要途徑,并且已經(jīng)取得了不少研究成果.Zhu 等[3]研究了一類具有反饋控制的時(shí)滯反應(yīng)擴(kuò)散SIRS(Susceptible Infectious Recovered Susceptible)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型的Hopf 分岔,Keshri 等[4-5]研究了兩類不同形式的SEIR(Susceptible Exposed Infectious Recovered)模型的穩(wěn)定性.Upadhyay 等[6]提出了一類具有免疫策略的SIV(Susceptible Infectious Vaccinated)無線傳感網(wǎng)絡(luò)蠕蟲傳播模型,并研究了模型的全局穩(wěn)定性和Hopf 分岔.Xiao 等[7]提出了一類具有隔離策略的SEIQR(Susceptible Exposed Infectious Quarantined Recovered)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)蠕蟲傳播模型,并研究了模型的局部和全局穩(wěn)定性.

        以上研究均未考慮移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播的影響.隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)快速發(fā)展,我們的日常生活和工作,都離不開計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的支持,同時(shí)也離不開諸如U 盤和移動(dòng)硬盤等移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的支持.因此,移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的使用,在一定程度上也會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播.基于此,Gan 等[8]提出了下列考慮移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)影響的SIRS 網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型:

        其中,S(t)、I(t)和R(t)分別表示易感節(jié)點(diǎn)、感染節(jié)點(diǎn)和恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)在時(shí)刻t的數(shù)量,b為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的輸入率,p為輸入到網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的直接免疫率,q為輸入到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的感染率,β為易感節(jié)點(diǎn)的感染率,μ為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的移出率,α1為易感節(jié)點(diǎn)由于免疫措施而具有的免疫率,α2為恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)失去免疫的概率,γ1為感染節(jié)點(diǎn)由于反病毒軟件作用而轉(zhuǎn)化為恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的概率,γ2為感染節(jié)點(diǎn)由于重做操作系統(tǒng)而轉(zhuǎn)化為易感節(jié)點(diǎn)的概率,θ為易感節(jié)點(diǎn)由于移動(dòng)設(shè)備的使用而被感染的概率.

        顯然,模型(1)假設(shè)恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)是瞬時(shí)失去免疫的.在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)世界中,因?yàn)榘惭b有反病毒軟件,恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)往往具有一定的臨時(shí)免疫力,并且新網(wǎng)絡(luò)病毒的出現(xiàn)往往也需要一定的時(shí)間周期.因此在模型(1)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步考慮恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的臨時(shí)免疫期時(shí)滯,研究如下時(shí)滯模型:

        其中,τ為恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的臨時(shí)免疫期時(shí)滯.本文主要研究臨時(shí)免疫期時(shí)滯τ對(duì)模型(2)穩(wěn)定性的影響.

        1 Hopf 分岔的存在性

        根據(jù)文獻(xiàn)[9]中的Hopf 分岔存在性定理,可以得到下列結(jié)論.

        定理1 對(duì)于模型(2),如果條件(H1)和(H2)都成立,那么當(dāng)τ∈ [ 0,τ0)時(shí),模型(2)局部漸近穩(wěn)定;當(dāng)τ>τ0時(shí),模型(2)失去穩(wěn)定并在有病毒平衡點(diǎn)E*(S*,I*,R*)處產(chǎn)生分岔周期解.

        2 數(shù)值仿真

        令p=0.5,q=0.2,b=5,μ=0.01,θ=0.001,β= 0.004 887,α1= 0.006,α2=0.8,γ1= 0.889 5,γ2= 0.01,可以得到如下模型(2)的示例模型,

        方程(4)可以寫成

        方程(11)存在唯一正根I*= 147.883 9.從而,可以得到示例模型(2)的唯一病毒平衡點(diǎn)E*(184.4671,147.883 9,166.8531).

        進(jìn)而計(jì)算得到ω0= 0.7901,τ0= 1.672 8.

        選取τ= 1.627 5 <τ0= 1.672 8,根據(jù)定理1 可知,示例模型(10)局部漸近穩(wěn)定.仿真效果如圖1 所示.

        圖1 當(dāng) τ= 1.627 5 <τ0= 1.672 8,示例模型(10)的仿真效果圖

        我們選取τ= 1.679 8 >τ0= 1.668 8,此時(shí)示例模型(10)失去穩(wěn)定,并且在E*(184.4671,147.883 9,166.8531)附近產(chǎn)生一簇分岔周期解.仿真效果如圖2 所示.

        圖2 當(dāng) τ= 1.679 8 >τ0= 1.668 8,示例模型(10)的仿真效果圖

        當(dāng)τ= 1.627 5,θ取不同值(其他參數(shù)取值如示例模型(10)中不變)時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡如圖3 所示.

        圖3 當(dāng) τ = 1.627 5,θ 取不同值時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡

        由圖3 仿真效果可知,θ的取值越大,感染節(jié)點(diǎn)的數(shù)量會(huì)增大.因此,對(duì)于移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的使用,要進(jìn)行適當(dāng)控制,滿足需求即可.

        當(dāng)τ= 1.627 5,p取不同值(其他參數(shù)取值如示例模型(10)中不變)時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡如圖4 所示.

        圖4 當(dāng) τ = 1.627 5, p 取不同值時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡

        根據(jù)圖4 仿真效果可知,當(dāng)p的取值越大,感染節(jié)點(diǎn)的數(shù)量會(huì)減少.

        當(dāng)τ= 1.627 5,q取不同值(其他參數(shù)取值如示例模型(10)中不變)時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡如圖5 所示.

        圖5 說明隨著q的值不斷增大,感染節(jié)點(diǎn)的數(shù)量會(huì)增多.因此,在網(wǎng)絡(luò)用戶的計(jì)算機(jī)接入網(wǎng)絡(luò)之前,要盡量安裝新版的反病毒軟件,以保證接入網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算機(jī)具有較強(qiáng)的免疫力.

        圖5 當(dāng) τ = 1.627 5,q 取不同值時(shí),感染節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)軌跡

        3 結(jié) 論

        在文獻(xiàn)[8]的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步考慮到恢復(fù)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的臨時(shí)免疫期,引入臨時(shí)免疫期時(shí)滯,研究考慮移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的時(shí)滯SIRS 網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型.相對(duì)于文獻(xiàn)[8]中的模型,本文提出的模型更加具有一般性.研究結(jié)果表明,當(dāng)時(shí)滯τ的取值足夠小時(shí),模型處于理想的穩(wěn)定狀態(tài).此時(shí)便于控制網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播.當(dāng)時(shí)滯τ的取值超過臨界點(diǎn)τ0時(shí),模型就會(huì)失去穩(wěn)定性,產(chǎn)生Hopf分岔,此時(shí)將不利于網(wǎng)絡(luò)病毒傳播的控制.此外,根據(jù)仿真結(jié)果我們發(fā)現(xiàn),適當(dāng)控制移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)的使用,加強(qiáng)接入網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算機(jī)的免疫力,可以有效控制網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播.

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