探究复杂邮件网络和恶意代码传播模型

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1、探宄复杂邮网络和恶意代码传播模型1引言网络拓扑结构经过以下三个发展阶段：199年Erds和Reni提出一种随机网络模型模型来描述网络，在接下来的数十年里这种模型一直被研究和引用；从上世纪末开始，由于互联网的发展，科学家们发现大量的真实网络并不是随机网络，而是具有与随机网络不同的统计特征的网络，这样的一些网络被科学家们叫做复杂网络。关于复杂网络，1999年Barabasi和Albert在Siene上发表指出，许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式，由于幂律分布没有明显的特征长度，该类网络又被称为无标度网络

2、。后来的研究表明并非万维网独有，无标度网络无处不在。包括：生命科学领域的各种网络、社会网络、语言学网络，等等。当然电子邮网络也不例外，它是符合幂律分布规律的网络之一，因而也具有无标度的特性。Nean等人分析了电子邮网络的实际拓扑结构，统计了和调查了一个实际的电子网络，通过电子邮簿来构建该网络的模型。在这个模型中，节点代表实际的计算机用户，如果B的电子邮地址出现在A的电子邮地址簿中，则认为从A到B有一条连接。该网络共有16881个节点，这些节点间共有481个地址簿。可以看出，该邮网络的入度及出度均服从明显的指

3、数型分布，但入度服从纯指数分布，而出度服从幂为1/2的拉伸的指数分布。Ebe1等人建立了另外一种电子邮拓扑结构网络模型。该模型基于美国eil大学的一组电子邮网络服务器。该网络共有9812个节点。与Nean的调查方式不同，他通过这个实际网络的电子邮帐户来构建该模型。可以看山，该邮网络是一个明显的有向无标度网络，其入度服从指数为1.49±0.18的幂律分布，出度服从指数为2.03±0.12的的幂律分布。2.本文的目的与贡献综合以上对于实际邮网络的调查结果可知，现实中的电子邮网络应该是一个符合幂律分布的有向SF网

4、络。可是在目前的复杂网络研究文献中，对于SF网络的研究与仿真绝大多数都是建立于无向SF模型之上，对于电子邮这种有向SF网络而言，这些模型及其仿真结果并不能令人信服。木文以Bllb6s的理论为基础，在atlab中构建一个有向SF网络模型，并通过调整模型的参数，使其尽量符合实际的邮网络。在此基础上，通过高性能集群计算系统，在atlab环境中仿真了恶意代码在该模型上的传播过程和特性；并根据恶意代码的传播模式，对不同的免疫策略进行仿真，提出有针对性的免疫策略。3SF有向电子邮网络模型的演化与建立按照Bllbds的模

5、型，有向网络的演化过程分为两个阶段：生长阶段及内部连边阶段。由于这个网络的有向性，其生长阶段又分为两种可能：新加节点为出度的情况及新加节点为入度的情况。设定三个参数分别代表这三个阶段的概率：a代表生长过程A的概率，3代表内部连边的概率，Y代表生长过程B的概率。显然，在该模型中，有+:另外，按照BA模型的网络生长规则，新加入的节点和连线将优先与原网络中连接度大的节点连接，这种效应被称为“马太效应”在本模型中，按照这个规则，如果一个节点在演化过程中的某个步骤中没有得到连接，在网络以后的演化过程中，它将永远变为孤

6、立节点。为避免这种情况出现，这个模型中引入了两个参数：Sin、Sut，分别代表出度及入度的修正值，并且假定这两个参数都是非负的实数。引入这两个参数后，每个节点的入度和出度分别是din+5in和dut+Sut。该网络的生长过程如下：初始化：设网络中有NO个节点，并在节点之间随机的连接0条边；生长过程A:在每个时间步，以a的概率进行以下过程：添加一个新的节点N，并从N连接一条边到己有的节点。在这里，按照以下的概率公式计算选择：Pr=+Sin)/)内部连边：以0的概率进行以下过程：从已有的节点V连接一条边到另外一

7、个节点。在这里，V和都是独立选择的，按照公式的原则选择，而V按照以下的概率公式计算选择：Pr=+8ut)/)生长过程B:以Y的概率进行以下过程：添加一个新的节点N，并在已有的节点中选择一个节点连接一条边到N。反复进行以上步骤，直到生成的网络足够大。令1=/);2=/);根据Bllbas的分析，该模型生成的网络其入度符合以下的关系：〜XinininPi?;其中Xin<+1/1;其出度符合以下的关系：〜XutututPi?；其中Xut=l+1/2;考虑到许多现实的网络其幂律分布一般在2〜3之间，我们的参数设置如

8、不：a=0.2;P=0.7;y=0.1。中国代写论文网为您代写硕士论文。在atlab中，仿真程序运行0000步，生成1092个节点。可以看山，该模型生成的网络为典型的有向SF网络，可以用于进行下一步的仿真。4电子邮蠕虫病毒的传播模式电子邮病毒本质上与普通病毒并没有区别，只是以电子邮为媒介，利用邮用户之间的交互来传播。典型的电子邮病毒，比如elissa病毒使用了rd宏，附在邮的附里面。如果邮接收者打幵了该附，rd宏