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節(jié)點配置下計算機多病毒傳播淺析

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節(jié)點配置下計算機多病毒傳播淺析

摘要:以計算機病毒表現(xiàn)性質(zhì)為背景,考慮到網(wǎng)絡(luò)中計算機病毒的破壞性和計算機節(jié)點配置的差異,將被病毒感染的計算機節(jié)點分為高程度感染節(jié)點和低程度感染節(jié)點,且具有不同的恢復(fù)率,基于平均場理論,本文提出了一個SHLR(SusceptibleHighinfectedLowinfectedRecovery)病毒傳播模型。計算模型的基本再生數(shù)和平衡點,利用Hurwitz原理判據(jù)證明了部分平衡點的局部穩(wěn)定性,驗證當(dāng)基本再生數(shù)小于1時,無毒平衡點局部漸進穩(wěn)定,當(dāng)基本再生數(shù)大于1時,有毒平衡點局部漸進穩(wěn)定。仿真結(jié)果和理論分析相一致,并得出控制病毒傳播的預(yù)防措施。實驗結(jié)果表明,提高計算機系統(tǒng)配置,可適當(dāng)抑制病毒在網(wǎng)絡(luò)中的傳播。

關(guān)鍵詞:HLR模型;基本再生數(shù);平衡點;局部穩(wěn)定性

現(xiàn)如今是計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)飛速發(fā)展的時代,病毒程序也得到發(fā)展,其與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相同,也在不斷地更新?lián)Q代,病毒形式不斷地變換,從而出現(xiàn)了感染力強、形式多樣的新型病毒,它們?nèi)肭钟嬎銠C系統(tǒng)的形式和途徑也多種多樣,目前為止,計算機病毒的種類繁多,常見的計算機病毒有黑客[1]、木馬病毒[2]等。病毒感染造成的數(shù)據(jù)丟失,這些病毒對于計算機用戶的個人信息安全及網(wǎng)絡(luò)安全造成了嚴(yán)重威脅[3-4]。研究人員已經(jīng)進行了相關(guān)的研究,揭示了病毒傳播的內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)病毒的性質(zhì),文獻[7]根據(jù)病毒具有潛在性,考慮了帶有用戶意識的計算機多病毒傳播u-SEIR模型。文獻[9]進而將網(wǎng)絡(luò)中用戶行為分為用戶的安全意識,用戶對信息的興趣度和鏈接來源3個重要因素,探究了對病毒傳播的影響。文獻[8]認(rèn)為在病毒傳播過程中,被治愈的個體不一定具有免疫力,考慮了個體差異性對病毒傳播的影響。文獻[10]根據(jù)病毒具有爆發(fā)性,研究了具有分級治愈率的病毒傳播問題。文獻[16]通過考慮用戶意識,網(wǎng)絡(luò)延遲等因素,提出了SEIRS-QV模型。以上文獻都研究了影響病毒傳播的不同因素,且都假定計算機被病毒感染的程度相同。實際上,計算機被病毒感染的程度各有不同。造成不同感染程度的主要原因可以概括為以下幾點:(1)由于病毒的多樣性,計算機病毒在傳播過程中,不同病毒滿足其激發(fā)條件時,會對計算機造成不同程度的影響,輕則降低計算機的工作效率,重則可導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰[5]。(2)病毒的攻擊具有針對性,并不是每個系統(tǒng)都會受到同種病毒的攻擊,例如,有的網(wǎng)絡(luò)病毒只會攻擊感染IBM、PC工作站,有的只感染Unix系統(tǒng)[3]。(3)我們也會發(fā)現(xiàn),由于個體網(wǎng)絡(luò)行為的差異,病毒的攻擊感染也會受用戶意識的影響,例如有的用戶在進行系統(tǒng)軟件下載時未進行軟件殺毒,因此會存在被惡意軟件綁定的情況,從而造成病毒入侵。(4)計算機的系統(tǒng)配置也會影響計算機的感染程度,例如勒索病毒在傳播時,由于Win7、Xp等老舊系統(tǒng)無法及時修復(fù)漏洞,因此會成為勒索病毒攻擊的重災(zāi)區(qū)。對于像iOS這樣的系統(tǒng),雖然系統(tǒng)相對封閉,但是也有中毒的可能,卻難以成為高程度感染節(jié)點。綜上所述,本文根據(jù)以上因素從病毒暴發(fā)程度的不同將傳統(tǒng)的感染節(jié)點分為了高程度感染節(jié)點和低程度感染節(jié)點,進一步刻畫病毒傳播過程。運用微分動力學(xué)理論,對系統(tǒng)進行了理論分析,并運用系統(tǒng)數(shù)值仿真來驗證了理論分析的正確性。

1SHLR模型

1.1模型的建立

根據(jù)病毒的破壞性分類和計算機本身配置的不同,本文將感染節(jié)點進一步劃分為高程度感染節(jié)點和低程度感染節(jié)點,對計算機病毒傳播時的節(jié)點狀態(tài)分為以下四個類別,易感狀態(tài)(沒裝反病毒軟件或者存在系統(tǒng)漏洞)S(t)、高程度感染狀態(tài)(計算機被惡性病毒感染)H(t)、低程度感染狀態(tài))L(t)和恢復(fù)狀態(tài)(數(shù)據(jù)恢復(fù),系統(tǒng)穩(wěn)定)R(t),其中S(t)、H(t)、L(t)、R(t)分別表示t時刻各個狀態(tài)的節(jié)數(shù)量,用表示節(jié)點的總數(shù)量,則可假定S(t)+H(t)+I(t)+R(t)≡N(t)(1)病毒轉(zhuǎn)換規(guī)則假設(shè)如下:(1)單位時間內(nèi)進入系統(tǒng)的計算機節(jié)點都是易感節(jié)點,且以a的速率進入系統(tǒng),所有不同狀態(tài)節(jié)點會以相同的概率μ移出系統(tǒng)。(2)在病毒傳播過程中,由于病毒的針對性和多樣性和系統(tǒng)配置的不同,易感節(jié)點分別以α和β的感染率轉(zhuǎn)化為高程度感染節(jié)點和低程度感染節(jié)點。(3)由于計算機節(jié)點被感染的程度不同,因此成為恢復(fù)節(jié)點的概率也不相同,高程度感染節(jié)點和低程度感染節(jié)點分別以1λ和2λ的恢復(fù)率變?yōu)榛謴?fù)狀態(tài),且12λ<λ。(4)低程度感染節(jié)點在受到其他病毒或同種病毒交叉感染時會以γ的概率轉(zhuǎn)化為高程度感染節(jié)點。根據(jù)假設(shè)條件,可以得出病毒傳播狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖如圖1所示。由圖1和傳播動力學(xué)理論,建立如下的動力學(xué)系統(tǒng)模型:根據(jù)式(1)和(2)可知,dNaNdt=−μ,則()limsup/tNtaμ→∞≤。由于式(2)中前三個方程與最后一個方程無關(guān),現(xiàn)只考慮前三個方程,可以寫為如下形式:Ω={(S,H,I):0≤S,H,I≤a/μ,S+H+L≤a/μ}。

1.2基本再生數(shù)和平衡點

(1)借助傳染病動力學(xué)中基本再生數(shù)的定義,該病毒傳播模型的基本再生數(shù)可定義為單個病毒感染節(jié)點在平均感染期內(nèi)所感染的節(jié)點的數(shù)量。根據(jù)文獻[14]提供的方法可以得到該病毒傳播模型的基本再生數(shù):

2系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

2.1無毒平衡點的局部穩(wěn)定性

定理1當(dāng)0R<1時,0E在Ω內(nèi)局部漸進穩(wěn)定。證明式(3)的Jacobi矩陣為:1Δ>0,2Δ>0,3Δ>0,則0M為正定矩陣;由00M=−J得0J的特征值全為負(fù),由Hurwitz判據(jù)文獻[15]可得0E局部漸進穩(wěn)定。

2.2有毒平衡點的局部穩(wěn)定性

定理2當(dāng)0R>1時,E1在Ω內(nèi)局部漸進穩(wěn)定。證明式(5)在1E處對應(yīng)的矩陣為:為正定矩陣,由11M=−J得1J的特征值全為負(fù),根據(jù)Hurwitz判據(jù)文獻[15]可得1E局部漸進穩(wěn)定。

3系統(tǒng)仿真分析

為了驗證本文提出的模型及其理論分析是否正確,進一步刻畫病毒傳播一般規(guī)律和各個模型參數(shù)對病毒傳播的影響,進行系統(tǒng)仿真。

3.1系統(tǒng)總體變化趨勢

(1)假設(shè)所有的節(jié)點滿足可行域,各個節(jié)點狀態(tài)的初始值分別為S(0)=97,H(0)=1,L(0)=2,R(0)=0,N(0)=100,模擬計算機病毒傳播過程演變。取系統(tǒng)各個參數(shù)分別為a=0.00001,α=0.01,α=0.01,γ=0.04,1λ=0.05,2λ=0.06,μ=0.00001,傳播閾值0R=max{0.19,0.20}=0.20<1,由定理1可知,無毒平衡點漸進穩(wěn)定,此時無毒平衡點為0E=(1,0,0,99),各個狀態(tài)模擬結(jié)果如圖2所示。如圖2可知,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)有病毒傳播時,易感狀態(tài)節(jié)點由于病毒入侵迅速變化為不同程度的感染節(jié)點,高程度感染節(jié)點H由初始值H(0)=1開始增加,最終達到峰值H(13)=23后又緩慢減小,低程度感染節(jié)點L由初始值L(0)=2較為迅速增加,最終達到峰值L(4.9)=73后又逐漸減小,最終全部減小到零。即當(dāng)0R<1時,病毒的傳播先增加后減小,最后消失。(2)假設(shè)所有的節(jié)點滿足可行域,另取各個節(jié)點狀態(tài)的初始值分別為S(0)=3,H(0)=1,L(0)=2,R(0)=0,N(0)=6,模擬計算機病毒傳播過程演變。0R=max{1.13,0.57}=1.13>1,由定理2可知,有毒平衡點漸進穩(wěn)定,此時有毒平衡點為1E=(0.95,0.90,0,3.65),各個狀態(tài)模擬結(jié)果如圖3所示。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)有病毒傳播時,易感狀態(tài)節(jié)點由于病毒的入侵迅速變化為不同程度的感染節(jié)點,H和L節(jié)點開始迅速增加達到峰值后又逐漸減小,最終高程度感染節(jié)點H不會消失,穩(wěn)定在H(9)=0.5的狀態(tài),而低程度感染節(jié)點L最終全部消失為0,仿真結(jié)果滿足有毒平衡點的條件。

3.2模型參數(shù)對H+L節(jié)點的影響

圖4考查了易感節(jié)點輸入率對病毒傳播的影響。實驗表明,易感節(jié)點輸入量越大,最終成為感染節(jié)點的數(shù)量越多,降低α的值可以控制病毒的傳播。圖5考查了高程度感染節(jié)點恢復(fù)率1λ對病毒傳播的影響。實驗表明,系統(tǒng)前期感染節(jié)點H+L的數(shù)量會有較小程度的增加,后期系統(tǒng)中H+L節(jié)點的數(shù)量會隨1λ的增加而減少,并且當(dāng)1λ越大時,感染節(jié)點的數(shù)量減少得越快。因此,可以得出通過對感染節(jié)點及時進行漏洞修護或者重裝系統(tǒng),使計算機回到恢復(fù)狀態(tài)。圖6考查了α感染率對病毒傳播的影響。實驗表明,H+L節(jié)點的數(shù)量會隨α的增加而增加,降低α的值可以有效控制感染節(jié)點的增加。因此,可經(jīng)常查殺病毒,清理數(shù)據(jù),使計算機系統(tǒng)較為安全,從而降低計算機系統(tǒng)被感染的概率。圖7考查了低程度感染節(jié)點向高程度感染節(jié)點的轉(zhuǎn)化率γ對病毒傳播的影響。實驗表明,H+L節(jié)點的數(shù)量會隨γ的增加而增加。適當(dāng)減小的值,采取一定措施控制低程度感染節(jié)點向高程度感染節(jié)點的轉(zhuǎn)化,可減少感染節(jié)點在病毒傳播中的數(shù)量。因此,當(dāng)發(fā)現(xiàn)計算機的工作效率下降或者有中毒的可能時,用戶應(yīng)該增強意識,進行病毒查殺,漏洞修復(fù),讓破壞性強的病毒不容易入侵,降低計算機成為高程度感染節(jié)點的概率,控制病毒在網(wǎng)絡(luò)中的傳播。

4結(jié)論

本文通過考慮病毒多樣性和計算機本身的不同抗攻擊能力,根據(jù)流行病建模理論,將傳統(tǒng)意義上的感染節(jié)點進一步分為了高程度感染和低程度感染節(jié)點。并且建立了SHLR病毒傳播模型。計算機了系統(tǒng)平衡的基本再生數(shù)0R,無毒平衡點0E和有毒平衡點1E、2E,根據(jù)基本再生數(shù)0R得出了系統(tǒng)局部穩(wěn)定性的條件。最后進行了仿真分析,與理論分析結(jié)果一致,表明當(dāng)0R<1時,病毒最終將會消失;當(dāng)0R>1時,病毒始終不會消失,將會穩(wěn)定在某一水平值。實驗結(jié)果表明,降低α和γ的值,增加和2λ的值,都可以抑制病毒的傳播,如果某些病毒表現(xiàn)出來的性狀對系統(tǒng)的攻擊性不大,意識不強的用戶將會難以注意,不能立即采取措施,從而提高了計算機轉(zhuǎn)向高程度感染節(jié)點的概率。因此可得出一些措施建議,例如定時查殺病毒,更新系統(tǒng),進行漏洞修復(fù),盡量避免病毒的入侵,當(dāng)系統(tǒng)表現(xiàn)出了一些中毒性狀時,及時進行系統(tǒng)檢查,避免受到更高程度的攻擊。本模型進一步以參數(shù)建模的方式刻畫了病毒傳播的過程,探究更多動態(tài)因素對病毒傳播的影響將會成為下一步研究工作。

作者:李蘭圖 張力及 王嵐 包致婷 單位:重慶工程學(xué)院計算機與物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院

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