考虑蠕虫传播风险的信任度更新模型

基于网络节点信任度的评估机制是一种有效防御蠕虫传播的方法。针对现有节点信任度计算模型对蠕虫攻击行为不敏感,对恶意节点识别不全面的问题,本文提出了一种考虑蠕虫传播风险的信任度更新模型。通过蠕虫传播模型中STIDR状态定义,对节点信任度和传播概率的关系进行了定量刻画;建立了直接风险、间接风险和传播性风险三种条件下的信任度更新模型。仿真结果表明,与基本信任模型相比,本文考虑蠕虫传播风险的信任度更新模型使网络中感染状态节点的信任度更低,感染状态节点数目更少,隔离状态节点数目更多,表明信任度的更新使节点对感染状态节点的识别更加有效,在一定程度上达到了抵御蠕虫攻击,抑制蠕虫在网络中传播的目的。     

基于攻击传播性的分布式网络信任模型

根据分布式网络的特点及现有网络节点信任模型的不足,提出了基于攻击传播性的分布式网络信任模型。根据恶意节点攻击行为及其攻击传播性的特点,给出了在攻击具有传播性条件下的信任度更新计算方法,结合直接信任度和间接信任度计算出总体信任度,最后给出模型的计算协议及仿真实验。实验结果表明,该模型更逼近真实网络运行情况,并有效地避免恶意节点的攻击,提高文件成功传输的比率。该模型对于分布式网络环境下提高网络节点信任度评价的准确性,建立可信网络传输路径具有重要意义。     

考虑攻击相关性的蠕虫传播模型

网络节点的感染概率直接对蠕虫的传播过程产生影响,而攻击行为的相关性会加大节点的感染概率。基于此,本文提出了考虑攻击相关性的STIR蠕虫传播模型。根据攻击相关性的特点,给出感染概率的更新计算方法,并利用状态转移概率法对传播过程进行数学描述,推导传播临界值的计算公式,最后在无标度网络中进行仿真分析。实验结果验证了数值推导出的传播临界值的正确性。与未考虑攻击相关性的蠕虫传播模型相比,STIR模型能够更好地模拟蠕虫的传播过程。同时在研究中还发现,感染概率初始值、感染变化率和传播概率的增加都会加大蠕虫的传播速度和传播规模。