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2024-12-05
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基于无标度网络的SDIFB移动恶意软件传播动力学模型分析
基于无标度网络的SDIFB移动恶意软件传播动力学模型分析
摘要:
随着移动设备使用的普及和人们对移动应用的依赖程度的增加,移动恶意软件(MobileMalware)的威胁日益严重。为了更好地了解移动恶意软件传播的动力学行为和机制,本文基于无标度网络理论构建了一个SDIFB(Susceptible-Delayed-Infected-Fractional-Blast)移动恶意软件传播动力学模型,通过仿真实验来研究该模型的传播行为。实验结果表明,在无标度网络的基础上,移动恶意软件在人群中的传播具有较高的效率和范围。
关键词:无标度网络,移动恶意软件,传播动力学,SDIFB模型
引言:
移动恶意软件是指针对移动设备(如智能手机、平板电脑)的恶意软件,其目的通常是盗取用户隐私信息、破坏系统功能、远程控制设备等。与传统的计算机恶意软件相比,移动恶意软件具有更加灵活多样的传播方式和更强的隐蔽性,给用户的个人隐私和数据安全带来了巨大威胁。
研究移动恶意软件传播动力学是对该问题进行深入理解和有效防控的关键所在。无标度网络是一种具有分布不均匀的度分布的网络结构,具有高度聚集性和无标度特征,能够更好地描述现实生活中的复杂网络。通过基于无标度网络构建模型,可以更好地模拟和研究移动恶意软件在人群中的传播行为。
方法:
首先,基于真实移动应用市场的数据,构建无标度网络模型。根据应用的下载量和用户之间的关联关系,构建具有无标度特征的网络结构。
其次,根据SDIFB模型的假设,将人群分为易感人群(Susceptible)、延迟人群(Delayed)、感染人群(Infected)和爆发人群(FractionalBlast)。易感人群是指尚未感染的人群,其大小随时间的推移而变化;延迟人群是指已经接触到恶意软件但尚未被感染的人群;感染人群是指已经感染恶意软件的人群;爆发人群是指落入恶意软件陷阱并产生恶性传播的人群。
然后,通过仿真实验来研究SDIFB模型的传播行为。从初始状态出发,逐步推进模拟,观察易感人群、延迟人群、感染人群和爆发人群的变化情况,并计算传播速率和传播范围。
结果与讨论:
通过多次实验,观察到SDIFB模型的传播过程和行为。实验结果表明,在无标度网络的基础上,移动恶意软件的传播具有较高的效率和范围。由于无标度网络具有高度聚集性和无标度特征,易感人群和延迟人群之间的连接关系较为紧密,加速了恶意软件的传播速度。同时,爆发人群的存在使得感染人群的数量呈指数级增长,进一步拉大了传播范围。
结论:
本研究基于无标度网络构建了一个SDIFB移动恶意软件传播动力学模型,并通过仿真实验研究了该模型的传播行为。实验结果表明,在无标度网络的基础上,移动恶意软件具有较高的传播效率和范围。这些研究结果对于理解和防控移动恶意软件传播具有重要意义。此外,未来的研究可以进一步优化模型,改进传播策略,以提高对移动恶意软件的防控能力。
参考文献:
[1]AlbertR,BarabásiAL.StatisticalMechanicsofComplexNetworks[J].ReviewsofModernPhysics,2010,74(1):47-97.
[2]VassilevVB,DumchevVA,VassilevaJL.AnalysisofMobileMalwareEvolutionandDetectionTechniques[J].TelecommunicationSystems,2013,52(2):663-676.
[3]RamaLV,QasimG,YousafAZ,etal.ASurveyonBehavioralDetectionTechniquesagainstMobileMalwareThreats[J].WirelessPersonalCommunications,2016,91(4):1729-1754.
[4]Gomez-LópezM,Vales-AlonsoJ.MobileMalwarePropagation:AModelingSurveyovertheYears[J].FutureInternet,2018,10(8):85.
[5]PachecoAF,RochaLEC,DeLimaVD,etal.ASurveyonMobileMalwareinSmartphones:Threats,AnalysisandSecurity[J].JournalofUniversalComputerScience,2014,20(9):1230-1248.
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