A Net Virus Spreading in a Local Computer Network Modeling With Using Percolation Theory Methods
DOI:
https://doi.org/10.17072/1993-0550-2024-2-54-60Keywords:
percolation theory, computer virus, net virus, computer modelingAbstract
A net virus spreading in a local computer network is investigated in this paper. Two percolation models were proposed to describe two types of networks: wired and wireless. The percolation threshold corresponds to the fraction of infected computers in the network at which the network loses its operability. Algorithms for lattice filling by occupied nodes, for distributing occupied nodes into clusters, for searching a percolation cluster and for the percolation threshold determining were developed and implemented for the models. A numerical experiment was conducted to estimate the percolation threshold and its dependence on various virus characteristics.References
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.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Мария Михайловна Бузмакова, Егор Александрович Воробьёв
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Articles are published under license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
