[发明专利]一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法

权利要求书

1.一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，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；

S2，根据获取的数据，计算不同状态主机的变化率；不同状态主机包括在线易感染主机，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；

S3，根据所计算获取的数据，通过数据判断阈值判断蠕虫传播状况；

其通过数据判断阈值判断蠕虫传播状况的方法为：

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；

否则，蠕虫会在网络上泛滥传播。

2.根据权利要求1所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，不同状态主机还包括离线易感染主机、潜伏主机、在线已经感染主机、离线已经感染主机之一或者任一组合。

3.根据权利要求1所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，不同状态下主机的变化率还包括潜伏主机的变化率、离线易感染主机的变化率、在线已经感染主机的变化率、离线已经感染主机变化率之一或者任意组合。

4.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，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。

5.根据权利要求3所述的非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法，其特征在于，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。