基于点对群网络反馈机制的恶意代码传播模型

摘要：

在点对群信息共享网络中,群体成员之间交流频繁并且同一群体内的成员可以同时从信息源接收到相同信息,依据点对群网络的这2个特点,考虑从恶意代码感染中恢复后的节点作用,在点对群网络中建立一种具有动态反馈防治信息功能的易感-感染-反馈-免疫(SIFR)模型.在经典易感-感染-免疫(SIR)传播模型的基础上引入反馈节点,通过动态共享防治信息遏制恶意代码在点对群网络中的传播.根据计算得到SIFR模型的平衡点和传播阈值,构建相应的Lyapunov函数,证明了平衡点的局部和全局稳定性.数值模拟实验结果显示:当反馈率取0.0001时,SIFR模型相较于经典SIR模型在传播阈值小于1的情况下,感染节点在峰值处的数量降低了36.16％,能更早更快地趋近于0;当传播阈值大于1时,同一时间的感染节点数量有所减少,趋于稳定的感染节点数量降低了80％.上述实验结果表明SIFR模型应用在点对群网络中能够更好地遏制恶意代码的传播,且反馈率越高,遏制效果越好.

关键词：恶意代码、传播模型、局部稳定性、全局稳定性、反馈机制、点对群网络

所属期刊栏目：49

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金面上项目;徐州市自然科学基金面上项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：163-172