[发明专利]分析恶意程序传播规律的方程组及恶意程序扩散预测方法

权利要求书

1.一种基于微分方程模型的恶意软件扩散预测方法，其特征在于，包括：

数据统计：针对选定的区域，对恶意程序及恶意程序类型进行数目和信息统计，得到统计数据；

数据分析，对所述统计数据进行计算，将当前的一段时间内统计的感染设备平均值设定为初始值，再以当前的时间点为基准往回推算，以每天统计的感染设备数和初始值做比较，当感染设备数小于初始值时，则判定那个时间点为初始潜伏时间点，所述初始潜伏时间点与所述当前的时间点之间的时间段为潜伏期，最后根据公式算得λ和j；

数据求解，将所述初始值、潜伏期、λ和j代入分析恶意程序传播规律的简化方程组，利用龙格-库塔法求解，得到预测的感染设备数；

其中，分析恶意程序传播规律的简化方程组为

其中，I表示自由带毒设备，P表示确诊设备，T为潜伏期，λ为每天每台染毒设备传染的设备数量，j为每天自由带毒设备被确诊的概率；

其中，所述公式包括：

所述λ在每日感染率样本的基础上，采用线性拟合的方式来确定λ的值，其中，

所述j值为j＝m/N，其中，

N为需要确认的携带恶意程序的设备数量，

m为每天能够确认的设备数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据数据求解结果，当预测的结果超过阈值时进行报警。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述阈值设定为初始值的三倍。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜伏期的单位为天。