基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，包括：S1，构建基于无线可充电传感器网络的多类型的恶意程序传播模型，所述恶意程序传播模型以逻辑斯蒂增长率作为无线可充电传感器网络的节点数量增长率；S2，构建无线可充电传感器网络节点的状态流程图，并根据状态流程图列写各个状态的微分方程；S3，构建恶意程序传播模型下的成本代价函数；S4，根据各个状态的微分方程以及成本代价函数，构建哈密尔顿方程。本发明专利技术不仅进一步考虑了能量消耗的问题，而且还引入了非线形逻辑斯蒂输入与非线形感染率，从而更进一步符合实际无线传感器网络的工作环境。

Attack and defense method of multi type malicious program based on nonlinear rechargeable sensor network model

【技术实现步骤摘要】
基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法
本专利技术涉及无线可充电传感网络
，特别是涉及一种基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法。
技术介绍
随着无线传感网相应技术的不断更新换代，其涉及的领域也越来越广，像军事领域，医疗卫生，环境监测，建筑安全，地震监测，智能交通等等，由此可见其重要性以及可发展性。传统的无线传感网又可以采集周围信息的节点组成，节点与基站或者远程数据中心通过多跳的形式完成处理信息的传播。正是由于无线传感网结构相对简单的特性，一旦在没有任何防御措施的情况下受恶意程序侵袭，恶意程序会迅速感染整个网络，由此带来的网络瘫痪，信息泄露都将造成巨大的经济隐患与损失。恶意程序在无线传感网的传播从最基础的SIS模型，即易感状态-感染状态-易感状态，逐渐在这个基础上增加了，R状态，即修复状态；Q状态，即隔离状态；E状态，即暴露状态，还有各种休眠状态等等，这些都是从节点感染层面去探讨细化的。在传统的恶意程序传播模型，投放节点是一次性的，然而随着时间的推移，必将有不少节点会消亡，总体呈现的就是节点数目的下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，包括：/nS1，构建基于无线可充电传感器网络的多类型的恶意程序传播模型，所述恶意程序传播模型以逻辑斯蒂增长率作为无线可充电传感器网络的节点数量增长率；/nS2，构建无线可充电传感器网络节点的状态流程图，并根据状态流程图列写各个状态的微分方程；/nS3，构建恶意程序传播模型下的成本代价函数；/nS4，根据各个状态的微分方程以及成本代价函数，构建哈密尔顿方程；/nS5，根据所述哈密尔顿方程，进一步求解满足协态变量条件的方程组以及相应的攻防策略。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，包括：
S1，构建基于无线可充电传感器网络的多类型的恶意程序传播模型，所述恶意程序传播模型以逻辑斯蒂增长率作为无线可充电传感器网络的节点数量增长率；
S2，构建无线可充电传感器网络节点的状态流程图，并根据状态流程图列写各个状态的微分方程；
S3，构建恶意程序传播模型下的成本代价函数；
S4，根据各个状态的微分方程以及成本代价函数，构建哈密尔顿方程；
S5，根据所述哈密尔顿方程，进一步求解满足协态变量条件的方程组以及相应的攻防策略。


2.根据权利要求1所述的基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，所述恶意程序传播模型采用非线形感染率，所述非线形感染率为：
m＝[1-(1-PSI)nI(t)]
其中PSI表示节点从易感状态转移到被感染状态的概率，且满足0≤PSI≤1，其中I(t)就是被感染节点的数量，数字n代表节点的度。


3.根据权利要求2所述的基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，逻辑斯蒂增长率为：



其中r表示节点的度，k表示无线可充电传感器网络的容量，N(t)为当前时刻t中存活节点的数量。


4.根据权利要求3所述的基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，各种状态的微分方程为：















其中，S(t)，I(t)，R(t)，L(t)，D(t)分别表示节点处于易感状态，被感染状态，免疫满能状态，低能量状态以及死亡状态；PSI为从易感状态到被感染状态的转移概率；n为该节点的度，即该节点与多少个周围节点有信息交流；I(t)为t时刻处于被感染状态的节点的数量；PSL为从易感状态到低能量状态的转移概率；ARS为另一类恶意程序对免疫满能节点从免疫满能状态迁移到易感状态的控制程度；PRS为从免疫满能状态转移到易感状态的转移概率；R(t)为在t时刻处于免疫满能状态的节点数量；DSR为无线传感器系统对处于易感状态的节点从易感状态迁移到免疫满能状态的控制程度；PSR为节点从易感状态转移到免疫满能状态的转移概率；DIR为节点无线传感器网络对处于被感染状态的节点将其从被感染状态迁移到免疫满能状态的控制程度；PIR为节点从被感染状态转移到免疫满能状态的转移概率；AIL为恶意程序对处于被感染状态的节点将其迁移到低能量节点的控制程度；PIL为节点从被感染状态转移到低能量状态的转移概率；DLR为系统对处于低能量状态的节点将其迁移到免疫满能状态节点的控制程度；PLR为节点从低能量状态转移到免疫满能状态的转移概率；PRL为表示节点从免疫满能状态迁移到低能量状态的转移概率；PLD为节点从低能量状态转移到死亡状态的转移概率；L(t)为t时刻处于低能量状态的节点的数量；D(t)为t时刻处于死亡状态的节点的数量。


5.根据权利要求4所述的基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，所述成本代价函数为：



其中，cN为逻辑斯蒂增长所带来的成本系数；cI为被感染节点由于感染恶意程序而导致的成本系数；cR为免疫满能节点由于下载及安装补丁，同时充能所带来的成本系数；cD为死亡节点由于节点的消亡而使传感器网络不能正常工作所带来的成本系数；cL为低能量节点由于处于低能量状态，某些功能不能正常启用所带来的成本系数；cIL为被感染节点运行恶意程序导致的功能紊乱所带来的成本系数；cLR为易感节点由于打补丁所带来的正收益系数；cIR为被感染节点由于打补丁所带来的正收益系数；cLR为低能量节点由于打补丁和充能所带来的正收益系数；为死亡节点在最终时刻所带来的成本系数。


6.根据权利要求5所述的基于非线性可充电传感网模型的多类型恶意程序攻防方法，其特征在于，所述哈密尔顿方程为：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘贵云，彭百豪，钟晓静，舒聪，唐冬，向建化，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：广东;44