[发明专利]一种使用复合良性蠕虫防治耦合P2P工业互联网蠕虫传播的方法

权利要求书

1.一种使用复合良性蠕虫防治耦合P2P工业互联网蠕虫传播的方法，其特征在于，所述方法具体步骤如下：

步骤一：构建初始耦合P2P网络拓扑，将工厂办公网络-生产网络的耦合P2P网络抽象为网络拓扑模型，以耦合P2P网络中的主机和设备作为节点，将主机和设备之间的连接抽象为节点连接边，在空间内建立网络拓扑；

步骤二：基于耦合P2P网络拓扑，利用SIUR模型，建立工业互联网网络蠕虫的动态传播过程，在每一单位时间根据蠕虫传播属性改变耦合网络拓扑模型中的节点属性，构建耦合P2P网络的动态网络拓扑模型；

步骤三：将防治过程分为三个阶段：预防阶段、对抗阶段前期、对抗阶段后期，在不同的防治阶段，根据耦工厂办公网络-生产网络的耦合P2P网络中蠕虫的数量，使用不同的防治方式，在达到防治耦合P2P网络蠕虫效果的同时减少对工业互联网网络资源的消耗。

2.根据权利要求1所述的一种使用复合良性蠕虫防治耦合P2P工业互联网蠕虫传播的方法，其特征在于：所述构建初始耦合P2P网络拓扑中，定义耦合平均度为：耦合网络中，两个网络之间节点的平均度数，所述耦合平均度包括：A网络内部连接的耦合平均度＜k＞₁₁、A网络与B网络连接的耦合平均度＜k＞₁₂、B网络内部连接的耦合平均度＜k＞₂₁、B网络与A网络连接的耦合平均度＜k＞₂₂，计算方法具体为：

其中，A网络表示工厂办公网络，B网络表示生产网络，这是两个度不相关的P2P网络，每个网络中节点的度数服从幂律分布,对于A网络中的每个节点，用(i,j)表示其与其它节点连接的度数，i表示其与A网络中其它节点连接的度数，j表示其与B网络中节点连接的度数；对于B网络中的每个节点，用(k,l)表示其与其它节点连接的度数，k表示其与B网络中其它节点连接的度数，l表示其与A网络中节点连接的度数,A网络中的节点与A网络中其它节点连接的最小度数为m₁₁，最大度数为n₁₁；A网络中的节点与B网络中节点连接的最小度数为m₁₂，最大度数为n₁₂；B网络中的节点与B网络中其它节点连接的最小度数为m₂₁，最大度数为n₂₁；B网络中的节点与A网络中节点连接的最小度数为m₂₂，最大度数为n₂₂；P_A(i,·)表示A网络中度数为(i,·)的节点的出现概率，P_A(·,j)表示A网络中度数为(·,j)的节点的出现概率，P_B(k,·)表示B网络中度数为(k,·)的节点的出现概率，P_B(·,l)表示B网络中度数为(·,l)的节点的出现概率；

P_A(i,·)、P_A(·,j)、P_B(k,·)、P_B(·,l)的计算方法具体为：

其中，r为网络中节点的度数服从幂律分布的幂律指数。

3.根据权利要求1所述的一种使用复合良性蠕虫防治耦合P2P工业互联网蠕虫传播的方法，其特征在于：所述的基于耦合P2P网络拓扑，利用SIUR模型，建立工业互联网网络蠕虫的动态传播过程，定义接触感染率为：网络中节点的一个邻居是感染状态的节点的概率,所述接触感染率包括：A网络中节点的A网络邻居、A网络中节点的B网络邻居、B网络中节点的B网络邻居、B网络中节点的A网络邻居的随时间变化的恶性蠕虫接触感染率，计算方法具体为：

所述接触感染率包括：A网络中节点的A网络邻居、A网络中节点的B网络邻居、B网络中节点的B网络邻居、B网络中节点的A网络邻居的随时间变化的良性蠕虫接触感染率，计算方法具体为：

其中，分别为A网络中在t时刻度为(i,j)的恶性感染状态、良性感染状态的节点数，分别为B网络中在t时刻度为(k,l)的恶性感染状态、良性感染状态的节点数，N^A、N^B分别为A网络、B网络中的节点总数。

4.根据权利要求1所述的一种使用复合良性蠕虫防治耦合P2P工业互联网蠕虫传播的方法，其特征在于，所述的防治过程具体为：

阶段一：预防阶段，具体过程为：向工厂办公网络-生产网络的耦合P2P网络中一些度数较大的主机上投放良性蠕虫，实现初期良性蠕虫的快速传播，达到一定规模的免疫效果，限制恶性蠕虫的传播范围；

阶段二：对抗阶段前期，具体过程为：当良性蠕虫检测到恶性蠕虫的存在时，良性蠕虫同时采取主动和被动的对抗策略，在扩大免疫范围的同时抑制恶性蠕虫的初期传播，减轻后期的对抗压力；

阶段三：对抗阶段后期，具体过程为：当工厂办公网络-生产网络的耦合P2P网络中恶性蠕虫占比为节点总数的10％时，良性蠕虫采取被动的对抗策略，等待剩余的恶性蠕虫发起攻击从而消灭它们，避免了良性蠕虫进行大量无效扫描从而阻塞网络、消耗工业互联网资源的情况。