基于移动网络的恶意蠕虫传播模型及其控制方法技术

本发明专利技术提供了一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型，该蠕虫传播模型为:

Malicious worm propagation model based on mobile network and control method thereof

The invention provides a malicious worm propagation model based on a mobile network:

【技术实现步骤摘要】
基于移动网络的恶意蠕虫传播模型及其控制方法
本专利技术涉及一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型及其控制方法。
技术介绍
随着移动网络的不断完善，移动设备的普及使用，同样，智能手机用户的增加也为移动应用市场带来了快速的发展。很多移动应用被修改成为可以免费下载的软件。这个背后的市场也不断的发展。这也导致了蠕虫等恶意代码可以更容易的随着这些免费的移动应用的传播而传播。尤其实在安卓市场，不需要等级验证就可以注册，就给蠕虫更加直接的传播机会。移动环境下的蠕虫的传播，特别是移动设备之间跟智能终端上的移动应用之间的蠕虫传播方法，我们需要相对有价值的模型，才能减少蠕虫爆发所造成的损失，蠕虫安全问题已经迫在眉睫。之前很多关于移动手机蠕虫传播的研究都集中在蓝牙蠕虫上，比如Cabir和CommWarrior,这些蠕虫的传播需要物理地域上的接近才能实现传播。与这一类基于地域接近才能进行传播的蠕虫，通过互联网络来进行传播的蠕虫具有很高效的传播速度，可以感染更多的设备，可以造成更大的破坏。移动环境同传统主机一样面临着相同的弱点。当前主要的蠕虫传播模型有：SEM模型，该模型中主机只有易感染和感染两种状态，该模型考虑因素少，对蠕虫扩散后的建模不够精确；经典的SIR等模型，由于其存在局限性，跟当前移动蠕虫传播的模型相差太远。比如KM模型是对其进一步的改善，KM考虑了一些感染用户在过一段时间后要么恢复，要么死亡。但是这个模型依然不适合移动蠕虫传播。首先，在这模型中，假设了感染率和移除率都是常数，这点对于能够疯狂传播的移动蠕虫病毒是不真实的。而且，即便个体手机从感染中恢复后，还是有一定概率不对蠕虫具有免疫功能。KM模型也只考虑到感染用户的移除。事实上，当移动手机感染蠕虫后，可以通过杀毒、打补丁，过滤恶意软件等措施来移除一些易感染用户或者感染用户。为此，针对当前移动蠕虫的传播，需要采用更符合实际的情况来建模和分析。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术针对当前移动蠕虫的传播，提供一种更符合实际情况且更加精确的基于移动网络的恶意蠕虫传播模型。为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案:一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型，该蠕虫传播模型为:其中,S为易感染的用户群、I为感染的用户群、R为被移除的用户群；δ为移动手机个体从移除的用户群R回到易感染的用户群S的概率，ω为易感染手机个体直接被移除的概率，e为感染的用户群I回到易感染的用户群S的概率;θ为易感染的用户群S的感染概率，γ为感染的用户群I的移除概率；S(t)为易感染手机用户数量，I(t)为感染手机用户数量，R(t)为移除手机用户数量，N为网络节点总数,θ(t)表示感染率的时间函数，γ(t)表示移除率的时间函数；dS(t)/dt表示易感染用户群体的变化率，dI(t)/dt表示感染用户群的变化率;dR(t)/dt表示移除用户群的变化率。所述的蠕虫传播模型中,θ(t)＝θ0[1-I(t)/N]ε其中,θ0是感染率的初值，指数ε是用来调整感染率对于感染手机用户数量I(t)的敏感程度,当ε＝0时，表明感染率是一个常数；γ0是移除率的初值,指数是用来调整移除率对于移除手机用户数量R(t)的敏感程度,当时，表明移除率是一个常数。本专利技术还提供了一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型的控制方法，该控制方法包括如下步骤:(一)该蠕虫传播模型为:(二)当蠕虫传播不爆发的情况下，相对应的感染率θ跟移除率γ满足：R'＝(θS)'/γ'，其中，当R'＜1，在满足步骤（一）蠕虫传播模型的前提下，使得I(t)＜I(0)成立，则得到公式：该公式对于任意的t＞0都有：公式①；（三）根据蠕虫传播模型定义可知：dI(t)/dt＝θ(t)S(t)I(t)-γ(t)S(t)-eI(t)对该式子两边取积分，得到:公式②；把公式②与步骤（二）中的公式①做对比，可以得到对于任意t＞0有，从而得到I(t)＜I(0)；所以得到结论，当R'＜1，在满足蠕虫传播模型的前提下，使得I(t)＜I(0)成立，则蠕虫不会爆发。根据本专利技术的控制方法可以得出三种方式来减小R'。第一种，减小感染率θ；第二种提高移除率γ；第三种，通过增加概率ω或者减小概率δ或者减小减少易感染手机用户群体S的数量。本专利技术的有益效果:针对移动蠕虫的传播，定义感染率和移除率都是时间T的函数,采用更符合实际的情况来建模和分析,同时考虑了当移动手机感染蠕虫后，可以通过杀毒、打补丁，过滤恶意软件等措施来移除一些易感染用户或者感染用户,该模型准确的描述恶意蠕虫传播趋势及对蠕虫传播的控制方法。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明：图1是本专利技术移动网络环境下蠕虫的在无线设备之间传播的流程图；图2是本专利技术移动网络环境下蠕虫传播模型的工作原理图。具体实施方式本专利技术提出的模型是基于KM演化而来的。该模型中假设在一个流行感染病中，一些感染的个体要么恢复，要么死亡；当一个个体从感染中恢复之后，它就对该病毒具有永久免疫的特性。这些免疫的个体和死亡的个体一样，最后都是被归到要被移除的一类中。所以定义该模型中个体总是处于三种状态：易感染的用户群S、感染的用户群I、被移除的用户群R。针对移动蠕虫的传播，采用更符合实际的情况来建模和分析。步骤1：如图1所示，当蠕虫在移动环境中传播的时候，定义的环境是从移动节点设备开始传播。比如刚开始一台无线路由感染了蠕虫，它通过与相近的其他无线路由传递消息的方式来感染其他设备。把无线AP看成一个节点，当节点处在这个范围内，accesspoint之间会交互信息，通常网络中，这样的交互信息一般都会自动发送。这样，一些恶意的蠕虫代码本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型的控制方法，其特征在于：该控制方法包括如下步骤:(一)该蠕虫传播模型为:

【技术特征摘要】
1.一种基于移动网络的恶意蠕虫传播模型的控制方法，其特征在于：该控制方法包括如下步骤:(一)该蠕虫传播模型为:其中,S为易感染的用户群、I为感染的用户群、R为被移除的用户群；δ为移动手机个体从移除的用户群R回到易感染的用户群S的概率，ω为易感染手机个体直接被移除的概率，e为感染的用户群I回到易感染的用户群S的概率；θ为易感染的用户群S的感染概率，γ为感染的用户群I的移除概率；S(t)为易感染手机用户数量，I(t)为感染手机用户数量，R(t)为移除手机用户数量，N为网络节点总数,θ(t)表示感染率的时间函数，γ(t)表示移除率的时间函数；dS(t)/dt表示易感染用户群体的变化率，dI(t)/dt表示感染用户群的变化率；dR(t)/dt表示移除用户群的变化率；(二)当蠕虫传播不爆发的情况下，相对应的感染率θ跟移除率γ满足：R'＝(θS...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志德，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：福建,35