【技术实现步骤摘要】
一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法
本专利技术涉及一种蠕虫传播
，特别是涉及一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法。
技术介绍
随着互联网的发展，资源共享是互联网发展的基石，基础C/S结构的上的网络不能满足用户的需求，于是出现了对等网络(peer-two-peernetworking)。对等网络的出现很好解决了中央服务器瓶颈问题，但同时带来了新的问题。由于P2P网络是对等的结构，在P2P网络中每一个主机都有可能是服务器。计算机病毒则一直是互联网存在问题，其中蠕虫病毒是一种具有极其具有传染力一种病毒。蠕虫攻击的过程一般为信息收集、漏洞探测、病毒触发并执行病毒的代码。P2P网络的组建是需要每个用户安装相应的P2P用户软件，而同一个P2P网络中的软件必须是相同的才能接入到这个网络中，如果这个P2P用户软件存在漏洞的话，恶意用户(攻击者)发现漏洞并编写对应的漏洞利用程序(P2P蠕虫病毒)，那么整个对等网络就会处于非常危险的境地，在很短的时间内该P2P网络将会被攻击导致瘫痪。另一种传播策略是基于社会工程学(socialengineering)，将蠕虫病毒的...
【技术保护点】
1.一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取初始时刻蠕虫对网络形成不同状态主机的数量，以及经t时刻后不同状态主机的数量；S2，根据获取的数据，计算不同状态主机的变化率；S3，根据所计算获取的数据，通过数据判断阈值判断蠕虫传播状况。
【技术特征摘要】
1.一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取初始时刻蠕虫对网络形成不同状态主机的数量，以及经t时刻后不同状态主机的数量；S2，根据获取的数据，计算不同状态主机的变化率；S3，根据所计算获取的数据，通过数据判断阈值判断蠕虫传播状况。2.根据权利要求1所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，不同状态主机包括离线易感染主机、在线易感染主机、潜伏主机、在线已经感染主机、离线已经感染主机之一或者任一组合。3.根据权利要求1所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，不同状态下主机的变化率包括在线易感染主机的变化率、潜伏主机的变化率、离线易感染主机的变化率、在线已经感染主机的变化率、离线已经感染主机变化率之一或者任意组合。4.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，在线易感染主机的变化率的计算方法为：其中：α表示易感染主机从感染主机下载文件的概率；μd表示易感染主机下载文件的概率；Son(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；Ion(t)表示t时刻在线已经感染主机数量；E(t)表示t时刻潜伏主机数量；β表示感染主机从易感染主机上下载文件的概率；εon表示主机上线率；Soff(t)表示t时刻离线易感染主机的数量；εoff表示主机离线率；μrn表示在线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率。5.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，潜伏主机的变化率的计算方法为：其中：α表示易感染主机从感染主机下载文件的概率；μd表示易感染主机下载文件的概率；Son(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；Ion(t)表示t时刻在线已经感染主机数量；E(t)表示t时刻潜伏主机数量；β表示感染主机从易感染主机上下载文件的概率；μif表示蠕虫病毒文件激活到离线易感染主机概率；μin表示蠕虫病毒文件激活到在线易感染主机的概率。6.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，离线易感染主机的变化率的计算方法为：εoff表示主机离线率；Son(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；εon表示主机上线率；Soff(t)表示t时刻离线易感染主机的数量；μrf表示离线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；Ioff(t)表示t时刻离线已经感染主机数量。7.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，在线已经感染主机的变化率的计算方法为：其中：μin表示蠕虫病毒文件激活到在线易感染主机的概率；E(t)表示t时刻潜伏主机数量；εon表示主机上线率；Ioff(t)表示t时刻离线已经感染主机数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘小洋，刘加苗，唐婷，何道兵，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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