基于变化感染率的恶意软件时延传播模型的研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于变化感染率的恶意软件时延传播模型的研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：张永翼姚羽教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机应用技术2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：高福祥姚兰、刘峰东北大学2014年6月万方数据AThesisinComputerApplicationTechnologyResearchonMalwareTime--delayPropagationModelwit

2、haVariableInfectionRateByZhangYongyiSupervisor：ProfessorYaoYuNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：隽乇欠翌日期：彤膨∥．z／学位论文版权使用授

3、权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年d一年半口两年口学位论文作者签名：撅授导师签名：签字日期：W恨6、z，f签字日期：矽仫6．叫万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于变化感染率的恶意软件时延传播模型的研究摘要随着互联网的迅速发展以及网络复杂性的不断增加，网络安全问题日

4、益严重。由于恶意软件传播速度快、破坏力强、影响范围大等特点，因此如何有效地遏制恶意软件的传播已经成为非常迫切的问题。由于传统的恶意软件传播模型大都做了许多假设，忽略了一些影响恶意软件传播的网络因素和人为因素，因此提出更准确地恶意软件传播模型，发现其传播的特点是一个富有实际意义的工作。通过研究恶意软件的特点以及传统的恶意软件传播模型，本文在SIV模型的基础上，采用基于混合入侵检测系统的隔离策略，提出了基于持续隔离策略的SIQV模型。然后对SIQV模型进行了理论分析，分析其平衡点的稳定性，同时对其进行数值模拟和仿真实

5、验，验证隔离策略的有效性。目前常用的一些恶意软件优化扫描方法有基于目标列表的扫描、路由扫描、分治扫描等等。考虑到采用不同扫描策略的恶意软件感染率不相同，而且相同恶意软件在不同阶段感染率也不同，因此本文要建立一个基于变化感染率的恶意软件传播模型。同时由于新的恶意软件的出现导致己打临时补丁的主机会失去免疫，而在此过程中会经历一段时问，产生时延。基于以上两点实际因素，本文建立基于变化感染率的恶意软件时延传播模型，即SIQVD模型。通过理论分析，分析模型的稳定性以及发生稳定性切换的临界条件。理论分析和数值模拟表明SIQV

6、D模型存在一个时延临界值“，当时延小于它时，系统是稳定而易于控制的，感染主机数量大幅下降：而当时延大于它时，系统出现失稳现象，导致恶意软件的传播难以控制。同时本文对SIQVD模型的变化感染率进行了数值模拟，数值模拟表明我们可以通过控制影响感染率的因素将感染主机的数量控制在一定的规模中。最后，本文对两种恶意软件传播模型进行了仿真实验。仿真实验曲线和数值模拟曲线很好的拟合，验证了理论分析和数值模拟的正确性。关键词：恶意软件传播模型；变化的感染率；隔离策略；时延：仿真实验．II—万方数据东北大学硕士学位论文Abstra

7、ctTime-·delayPropagationModelwithaV撕ableInfectionRateAbstractWiththequickdevelopmentoftheInternetandtheincreaseofmtworkcomplexity,theproblemofI玲tworksecuritybecomesmoreserious．Duetothefastspreadspeed．thestrongdestructivepowerandthe】ar寥effectivescopeofthermlwa

8、re，theproblemthathowtocurbthespreadofthermlwarehasbecomeveryurgently．Theconventionalpropagationmodelofthernalwareusuallyincludessomehypothesisandignoresthenetworkandhurmnfactors，SOairDrea