[发明专利]一种非线性动力学P2P网络蠕虫免疫预测方法

权利要求书

1.一种非线性动力学P2P网络蠕虫免疫预测方法，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；其中，不同状态主机包括在线易感染主机、潜伏主机、离线易感染主机、在线已经感染主机、离线已经染主机、蠕虫防护能力在线主机、蠕虫防护能力离线主机之一或者任一组合；

S2，根据获取的数据，计算不同状态主机的变化率；其中，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、离线已经染主机的变化率、蠕虫防护能力在线主机的变化率、蠕虫防护能力离线主机的变化率之一或者任一组合；

其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；

μ_d表示易感染主机下载文件的概率；

S_on(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；

I_on(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；

ε_on表示主机上线率；

S_off(t)表示t时刻离线易感染主机的数量；

ε_off表示主机离线率；

μ_rn表示在线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

μ_smn表示在线易感染主机的免疫率；

其在线易感染主机的变化率的计算过程为以下步骤：

S101，在t时刻时，当易感染主机向P2P网络其他主机请求文件下载时，选中已经感染的主机作为文件下载源的概率为而从已经感染主机下载文件的概率为μ_d，故一台易感染主机因为下载而携带蠕虫病毒文件的概率为在一个单位时间，在线易感染主机数量为S_on(t)台共执行下载次数为μ_dS_on(t)，因此在一个单位时间内共有台易感主机因为下载带有蠕虫病毒文件成为潜伏状态主机；

S102，当已经感染主机请求文件时，任意一台主机被选中作为上传文件主机的概率为那么对应地，主机不被选中的概率就为在时刻t，易感主机数量I_on(t)共执行下载任务为μ_dI_on(t)次；那么，一台主机一次都不被选中作为上传主机的概率为于是得到一台主机被选中的概率为所以一台易感染主机因为去已经感染主机上传文件从而导致自身携带病毒的概率为从而得到在一个单位时间内携带病毒文件成为潜伏主机的数量为

S103，部分在线的易感染主机还是会因为离线变成离线易感染主机，转化成离线易感染主机数量为ε_offS_on；

S104，而在部分的离线主机由于文件传输的需求会变成在线主机，转为在线主机的数量为ε_onS_off；

S105，另外还有一部分是因为在线已经感染主机中的病毒被清除而恢复到在线易感染主机的状态，且恢复的主机数量为μ_rnI_on；

其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；

μ_d表示易感染主机下载文件的概率；

S_on(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；

I_on(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；

μ_if表示蠕虫病毒文件激活到离线易感染主机概率；

μ_in表示蠕虫病毒文件激活到在线易感染主机的概率；

其离线易感染主机的变化率的计算方法为：

ε_off表示主机离线率；

S_on(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；

ε_on表示主机上线率；

S_off(t)表示t时刻离线易感染主机的数量；

μ_rf表示离线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

I_off(t)表示t时刻离线已经感染主机数量；

μ_smf表示离线易感染主机的免疫率；

其在线已经感染主机的变化率的计算方法为：

其中：

μ_in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；

ε_on表示主机上线率；

I_off(t)表示t时刻离线已经感染主机数量；

ε_off表示主机离线率；

I_on(t)表示t时刻在线已经感染主机数量；

μ_rn表示在线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

μ_imn表示在线情况下，易感染主机到具备免疫主机的概率；

其离线已经染主机的变化率的计算方法为：

其中：

μ_if表示蠕虫病毒文件激活到离线易感染主机概率；

E(t)表示t时刻潜伏主机数量；

ε_on表示主机上线率；

I_off(t)表示t时刻离线已经感染主机数量；

ε_off表示主机离线率；

I_on(t)表示t时刻在线已经感染主机数量；

μ_rf表示离线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

μ_imf表示离线情况下，易感染主机到具备免疫主机的概率；

其蠕虫防护能力在线主机的变化率的计算方法为：

其中：

μ_imn表示在线情况下，易感染主机到具备免疫主机的概率；

I_on(t)表示t时刻在线已经感染主机数量；

μ_smn表示在线易感染主机的免疫率；

S_on(t)表示t时刻在线易感染主机的数量；

ε_on表示主机上线率；

R_off(t)表示t时刻免疫蠕虫主机数量；

R_on(t)表示t时刻免疫蠕虫主机数量；

其蠕虫防护能力离线主机的变化率的计算方法为：

μ_imf表示离线情况下，易感染主机到具备免疫主机的概率；

I_off(t)表示t时刻离线已经感染主机数量；

μ_smf表示离线易感染主机的免疫率；

S_off(t)表示t时刻离线易感染主机的数量；

ε_off表示主机离线率；

R_on(t)表示t时刻免疫蠕虫主机数量；

ε_on表示主机上线率；

R_off(t)表示t时刻免疫蠕虫主机数量；

S3，根据所计算获取的数据，通过数据判断阈值判断蠕虫免疫状况；

其通过数据判断阈值判断蠕虫免疫状况的方法为：

判断与1的大小关系：

其中：

μ_d表示易感染主机下载文件的概率；

α表示易感染主机从感染主机下载文件的概率；

β表示感染主机从易感染主机上下载文件的概率；

ε_on表示主机上线率；

μ_if表示主机离线率；

μ_in表示蠕虫病毒文件激活到在线易感染主机的概率；

μ_rf表示离线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

μ_rn表示在线情况下，感染主机恢复到易感主机的概率；

ε_off表示主机离线率；

若则蠕虫不会在网络上泛滥传播，蠕虫受到免疫；

否则，蠕虫会在网络上泛滥传播，蠕虫未受到免疫。