×

稳定性分析e-SEIAR公司点对组蠕虫传播模型。 (英语) Zbl 1304.68016号

摘要:互联网蠕虫因其对互联网的巨大威胁而备受关注。本文的主要目标是使用数学模型,即e-SEIAR公司. Thee-SEIAR公司该模型考虑了两个重要的网络环境因素:点对组蠕虫传播模式和良性蠕虫。此外,还研究了一些相关的动力学特性,并分析了如何基于平衡点的稳定性来对抗蠕虫流行。仿真结果表明,我们提出的模型在对抗此类蠕虫方面的性能是有效的,在减少被恶意蠕虫感染的主机数量和降低恶意蠕虫传播速度方面。基于我们的模拟,我们相信在一些点对组应用程序中,使用良性蠕虫来对抗恶意蠕虫的有效方法具有很大的潜力。

MSC公司:

68英里11 互联网主题
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[2] 刘,Y。;王,B。;袁,X。;Bai,X。;朱强,《集中控制策略与数学建模分析》,《国际智能家居》,2013年第7期,第3期,第143-154页
[4] 风扇,W。;Yeung,K.H。;Wong,K.Y.,在线社交网络中群体的集合效应,Physica A,392,5,1090-1099(2013)
[5] Ren,J。;杨,X。;朱,Q。;Yang,L。;Zhang,C.,一种新的计算机病毒模型及其动力学,非线性分析:真实世界应用,13,1376-384(2012)·Zbl 1238.34076号
[6] 米什拉,B.K。;Pandey,S.K.,计算机网络中蠕虫传播的模糊流行病模型,非线性分析:现实世界应用,11,5,4335-4341(2010)·Zbl 1203.94148号
[7] Ren,J。;杨,X。;Yang,L。;Xu,Y。;Yang,F.,延迟计算机病毒传播模型及其动力学,混沌孤子分形,45,1,74-79(2012)·Zbl 1343.34186号
[8] 姚,Y。;郭,H。;Yu,G。;Gao,F.,带脉冲隔离策略的蠕虫传播模型的离散时间模拟方法,Procedia Eng,15,4162-4167(2011)
[9] 姚,Y。;郭,L。;Yu,G。;高,F。;Tong,X.,《互联网蠕虫传播建模与分析的脉冲隔离策略》,《计算机电子工程杂志》,38,9,1047-1061(2012)
[10] 米什拉,B.K。;Pandey,S.K.,计算机网络中垂直传输蠕虫的动态模型,应用数学计算,217,21,8438-8445(2011)·Zbl 1219.68080号
[11] 米什拉,B.K。;Saini,D.K.,计算机网络中恶意对象传输延迟的SEIRS流行病模型,应用数学计算,188,2,1476-1482(2007)·Zbl 1118.68014号
[12] Ren,J。;Xu,Y。;Zhang,Y。;Dong,Y。;Hao,G.,《延迟传播计算机病毒传播模型的动力学》,《离散动态社会》,2012(2012),文章ID 371792·兹比尔1248.68076
[13] O.A.Toutonji。;Yoo,S.M。;Park,M.,网络蠕虫攻击VEISV传播建模的稳定性分析,应用数学模型,36,6,2751-2761(2012)·Zbl 1246.68067号
[14] Wang,F。;Zhang,Y。;王,C。;马,J。;Moon,S.J.,快速传播蠕虫SEIQV流行病模型的稳定性分析,Compute Secur,29,4,410-418(2010)
[15] 米什拉,B.K。;Jha,N.,计算机网络中恶意对象传输的SEIQRS模型,应用数学模型,34,3,710-715(2010)·Zbl 1185.68042号
[19] 袁,H。;Chen,G.,带点对组信息传播的网络病毒疫情模型,应用数学计算,206,1,357-367(2008)·兹比尔1162.68404
[20] 范·登(Van Den)·德里斯切(Driessche);Watmough,J.,疾病传播分区模型的生殖数和亚阈值地方病平衡,《数学生物科学》,180,1,29-48(2002)·Zbl 1015.92036号
[21] Robinson,R.C.,《动力系统导论:连续和离散》(2004),普伦蒂斯·霍尔:美国普伦蒂斯霍尔出版社·Zbl 1073.37001号
[22] LaSalle,J.P.,《动力系统的稳定性》,应用数学区域会议系列(1976年),SIAM:宾夕法尼亚州费城SIAM·Zbl 0364.93002号
[23] 徐,W。;Zhang,Z.,具有疫苗免疫和双线性发病率的SIR流行病学模型的全局稳定性,大学数学,19,6,76-80(2003)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。