网络蠕虫传播过程的系统动力学模型研究

网络蠕虫传播过程的系统动力学模型研究

论文摘要

随着互联网应用的普及,网络蠕虫对计算机系统安全和网络安全的威胁日益增加,给社会经济带来了巨大损失,网络蠕虫已经成为当今网络安全领域研究的重要课题。网络蠕虫传播模型是分析和预防网络蠕虫的理论基础,但现有的网络蠕虫传播模型却忽略了网络蠕虫传播过程中许多细节因素的影响。随着网络系统变得越来越复杂,使得网络蠕虫传播系统成为一个非线性、动态反馈的复杂系统。系统动力学理论和方法十分适用于研究具有高阶次、非线性和多回路特点的复杂系统,因此本文利用系统动力学理论和方法来研究复杂的网络蠕虫传播系统是一种新的思路,对网络蠕虫传播模型的研究具有一定的指导意义。在网络蠕虫对抗方面,利用良性蠕虫主动对抗网络恶性蠕虫是一个非常有效的方法,但是现有的利用良性蠕虫对抗网络蠕虫的模型却忽略了良性蠕虫本身的传播与其他限制因素的关系。由于生物免疫系统是一个具有高度分布性和很强的自学习能力的系统,能主动发现并迅速消灭外来病毒,网络蠕虫免疫系统则用来保护计算机网络免受网络蠕虫的攻击,二者在功能上具有很多相似性。因此本文通过借鉴生物免疫思想,在提出了成熟良性蠕虫、记忆良性蠕虫和疫苗良性蠕虫这三种良性蠕虫新概念的基础上,建立了新的网络蠕虫免疫模型。因此本文基于系统动力学理论和方法,深入研究网络蠕虫传播过程的复杂影响因素,提出一个新的网络蠕虫传播模型(NWPM模型),并且借鉴生物免疫原理建立一个网络蠕虫免疫模型(IWIM模型)。借鉴生物免疫思想并利用多种良性蠕虫作为智能对抗主体来对抗日益复杂多变的网络恶意蠕虫,为抑制网络蠕虫的传播提供了一种新的思路,有一定的参考价值。(1)对网络蠕虫传播机制进行深入分析,提出了网络蠕虫潜伏期新概念,建立了新的主机状态转移关系,运用系统动力学理论和方法,建立了一种新的网络蠕虫传播模型,深入刻画网络蠕虫快速传播阶段的网络特性,为动态防治网络蠕虫传播提供了新的理论依据。(2)利用系统动力学软件Vensim模拟了一种新的网络蠕虫传播模型。根据三次网络蠕虫爆发的数据,对该模型分别进行模拟。通过仿真试验,从定性和定量两方面分析和预测网络蠕虫传播趋势,并对影响网络蠕虫传播过程的重要因素进行了分析讨论。(3)在NWPM模型的基础上,基于生物免疫原理提出了成熟良性蠕虫、记忆良性蠕虫和疫苗良性蠕虫三种良性蠕虫的新概念,然后运用系统动力学方法建立了IWIM模型,为动态主动防治网络蠕虫传播提供了新的思路。(4)利用系统动力学软件Vensim模拟了IWIM模型,分别考虑了三种良性蠕虫不会自行销亡、三种良性蠕虫自行销亡、三种良性蠕虫存在性三种不同情况,分析和预测网络蠕虫免疫过程。通过大量的实验仿真,研究了三种良性蠕虫与恶性蠕虫交互过程中,其对恶性蠕虫传播过程的影响,为动态防治网络蠕虫传播提供了有价值的数据以及指导方案。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 概述
  • 1.1 研究的背景和意义
  • 1.2 国内外研究的概况
  • 1.3 论文的主要工作
  • 1.4 论文结构和章节安排
  • 第2章 系统动力学理论
  • 2.1 系统动力学理论概述
  • 2.1.1 系统动力学简介
  • 2.1.2 系统动力学的特征
  • 2.1.3 系统动力学的优点
  • 2.2 系统动力学理论基本原理
  • 2.2.1 系统的结构与描述
  • 2.2.2 系统动力学基本概念
  • 2.2.3 系统动力学基本方程
  • 2.2.4 建模的步骤
  • 2.2.5 系统动力学理论的应用
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 一种新的网络蠕虫传播模型研究与仿真分析
  • 3.1 研究的背景
  • 3.2 NWPM模型
  • 3.2.1 基本概念
  • 3.2.2 NWPM模型
  • 3.2.3 模型参数设定
  • 3.3 NWPM模型仿真及分析
  • 3.3.1 系统动力学模型
  • 3.3.2 NWPM模型仿真
  • 3.4 相关工作比较
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于生物免疫原理的网络蠕虫免疫模型研究与仿真分析
  • 4.1 研究的背景
  • 4.2 良性蠕虫研究现状
  • 4.3 生物免疫原理
  • 4.3.1 生物免疫系统的基本概念
  • 4.3.2 生物免疫机制
  • 4.3.3 生物免疫原理在网络安全的应用
  • 4.4 网络蠕虫免疫模型
  • 4.4.1 基本概念
  • 4.4.2 免疫原理
  • 4.4.3 网络蠕虫免疫数学模型
  • 4.4.4 模型参数设定
  • 4.5 模型仿真及其分析
  • 4.5.1 IWIM模型仿真分析
  • 4.5.2 动态参数模拟与分析
  • 4.6 相关工作比较
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 总结与展望
  • 5.1 本文的工作总结与创新
  • 5.2 未来的研究方向
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间的研究成果
  • 相关论文文献

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