Моделирование распространения сетевого вируса в локальной компьютерной сети методами теории перколяции
DOI:
https://doi.org/10.17072/1993-0550-2024-2-54-60Ключевые слова:
теория перколяции, компьютерный вирус, сетевой вирус, компьютерное моделированиеАннотация
В рамках работы исследовано распространение сетевого вируса в локальной компьютерной сети. Были предложены две перколяционные модели, описывающие два вида сетей: проводные и беспроводные. Порог перколяции соответствует доле зараженных компьютеров в сети, при которой сеть теряет работоспособность. Для моделей были разработаны и реализованы алгоритмы заполнения решетки занятыми узлами, распределения занятых узлов по кластерам, поиска перколяционного кластера, определения порога перколяции. Был проведен численный эксперимент по оценке порога перколяции и его зависимость от различных характеристик вируса.Библиографические ссылки
Penrose S. Self-reproducing machines // Scientific American. 1959. Vol. 200. P. 105–114.
Von Neumann's self-reproducing automata / Burks A.W. // THE UNIVERSITY OF MICHIGAN, 1969. 113p.
Компьютерные вирусы и антивирусы: взгляд программиста / Климентьев К.Е. // М.: ДМК Пресс, 2013. 656 с.
Минаев В.А., Сычев М.П., Вайц Е.В., Киракосян А.Э. Имитационное моделирование эпидемий компьютерных вирусов // Вестник Российского нового университета. Серия "Сложные системы... ". 2019. № 3. C. 3–12.
Семёнов С.Г., Давыдов В.В. Математическая модель распространения компьютерных вирусов в гетерогенных компьютерных сетях автоматизированных систем управления технологическим процессом // Вестник НТУ "ХПИ". 2013. № 38. С. 163–171.
Гусаров А.Н., Жуков Д.О., Косарева А.В. Описание динамики распространения компьютерных угроз в информационно-вычислительных сетях с запаздыванием действия антивирусов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. "Приборостроение". 2010. № 1. С. 112–120.
Лесько С.А., Алёшкин А.С., Филатов В.В. Стохастические и перколяционные модели динамики блокировки вычислительных сетей при распространении эпидемий эволюционирующих компьютерных вирусов // Российский технологический журнал. 2019. Т. 7, № 3. С. 7–27.
Moore C. and Newman M. E. J. Epidemics and percolation in small-world networks // Phys. Rev. E. 2000. № 61. P. 5678.
Michele Garetto, Weibo Gong and Don Towsley, Modeling Malware Spreading Dynamics // Twenty-second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. 2003. Vol. 3. P. 1869–1879.
Hoshen J., and Kopelman R. Percolation and cluster distribution: I. Cluster multiple labeling technique and critical concentration algorithm // Phys. Rev. B. 1976. I. 14 (October). P. 3438–3445.
URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Поиск_в_ глубину (дата обращения: 20.04.2024).
M. Matsumoto and T. Nishimura Mersenne Twister: A 623-Dimensionally Equidistributed Uniform Pseudo-Random Number Generator // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation. 1998. Vol. 8, № 1. P. 3–30.
Stauffer D. Introduction to percolation theory. London: Taylor & Francis, 1985. 192 p.
Тарасевич Ю.Ю. Перколяция: теория, приложения, алгоритмы. M.: Едиториал УРСС, 2002. 112 с.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Мария Михайловна Бузмакова, Егор Александрович Воробьёв
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Публикация статьи в журнале осуществляется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
