ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ РАЗВИТИЯ ВИРУСНЫХ ЭПИДЕМИЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ

BASIC APPROACHES TO ANALYZING THE DEVELOPMENT OF VIRUS EPIDEMICS IN COMPUTER NETWORKS

Alexander Abgaryan

master's student, Institute of Advanced Training,  The Center of Distance Learning in Master's degree programs, Moscow Technical University of Communications and Informatics,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В этой статье рассматриваются основные подходы к анализу развития вирусных эпидемий в компьютерных сетях и предлагаются методы их оптимизации. Компьютерные эпидемии, способны нанести значительный ущерб информационным системам и экономике в целом, что подчеркивает критическую важность их изучения и разработки эффективных стратегий защиты.

ABSTRACT

This article examines the main approaches to analyzing the development of virus epidemics in computer networks and proposes methods for their optimization.

Computer epidemics can cause significant damage to information systems and the economy as a whole, which emphasizes the critical importance of studying them and developing effective protection strategies.

Ключевые слова: методы анализа, развитие вирусных эпидемий, компьютерные сети, методы оптимизации.

Keywords: analysis methods, development of virus epidemics, computer networks, optimization methods.

Введение

Стремительный прогресс в области компьютерных сетей открыл новые возможности для объединения разрозненных вычислительных мощностей и информационных баз данных. Это позволило обеспечить широкомасштабный доступ к этим ресурсам для многочисленных пользователей. В результате, сетевые технологии нашли широкое применение в разнообразных системах обработки информации, охватывающих различные уровни и сферы деятельности [1, 2].

Однако сетевая интеграция приводит к увеличению рисков пользователей, связанных с возможностью распространения по сети вредоносного программного обеспечения, и одной из его разновидностей -компьютерных вирусов [3].

В последние годы вирусные эпидемии в компьютерных сетях представляют серьезную угрозу для информационной безопасности и конфиденциальности данных [4]. Для эффективного противодействия этим угрозам необходимо разработать методы анализа развития вирусных эпидемий, которые позволят предсказывать их распространение и разработать соответствующие меры противодействия.

На данный момент разработано большое количество моделей распространения компьютерных вирусов в компьютерных сетях.

Моделирование вирусных эпидемий

Для анализа развития вирусных эпидемий используются различные математические модели, основанные на теории графов и теории вероятностей.

Исследования, проведенные различными авторами, показали, что механизм распространения компьютерных вирусов в сетевых структурах имеет много общего с механизмами распространения инфекций в человеческих популяциях, такими как эпидемии [2] Исходя из этого, используются модели, основанные на исследованиях в области эпидемиологии, и модели, специально разработанные для исследования эпидемий в компьютерных сетях, такие как модель RCS, AAWP, LAAWP.

Выбор модели зависит от целей моделирования и особенностей распространения заболевания. Модели SI (зараженные-незараженные), модель SIS (зараженные-незараженные-зараженные) и модель SEIR (зараженные-экспонированные-инфекционные-реконвалесценты) являются наиболее распространенными моделями в классической эпидемиологии и лежат в основе большинства более сложных моделей.

Эти модели основаны на предположении, что каждый индивид в популяции может существовать в одном из нескольких определенных состояний. С течением времени индивиды способны переходить между этими состояниями.

Ключевым элементом этих моделей является использование дифференциальных уравнений. Эти уравнения разрабатываются для описания динамики изменения количества инфицированных особей во времени.

Модели позволяют отслеживать, как меняется число зараженных индивидов в популяции с течением времени. Это дает возможность прогнозировать развитие эпидемиологической ситуации и анализировать факторы, влияющие на распространение инфекции.

Рассмотрим подробнее модель SI, которая является наиболее простой моделью классической эпидемиологии. Вся популяция разделяется на индивидов, подверженных заболеванию и зараженных индивидов, число индивидов в популяции остается постоянным.

Достоинства модели: простота, наличие аналитического решения.

Недостатком кибернетической SI модели можно назвать отсутствие антивирусного ПО, в результате чего эпидемический процесс становится необратимым.

В модели полагается, что произвольный узел системы, состоящей из постоянного количества (N) компьютеров, может находиться только в двух состояниях: уязвимом (S) и инфицированном (I):

S+I=N.                                                                                                      (1)

Рисунок 1. Граф состояний Модели SI

Предположим, что на каждом инфицированном узле может существовать только одна копия червя, которая случайным образом выбирает в доступном адресном пространстве потенциальную жертву со средней постоянной скоростью β в единицу времени.

Формально, это означает, что вероятность успешного размножения вируса составит

P(t)= S(t)/N=1- I(t)/N, где S(t)+I(t)=N                                                                              (2)

Дифференциальное уравнение, которое описывает динамику эпидемий, будет выглядеть так:

dI/dt=I(t) β(1- I(t)/N)= β I(t) S(t)/N                                                                             (3)

Решение этого уравнения записывается следующим образом:

I(t)=1/(1/N+1/β*exp(-β( t+C))                                                                               (4)

Константа C= -1/β *ln(β/I0- β/N) учитывает начальное условие I(0)= I0.

График функции I(t) на начальном этапе ведет себя, как экспонента, но затем замедляет свой рост и стремится к асимптоте N.

В связи с отсутствием антивируса, который влияет на процесс распространения компьютерных вирусов, эпидемия не может угаснуть. Кривые зависимости изменения количества зараженных узлов от времени функционирования компьютерной системы в условиях распространения эпидемии по модели SI при разных коэффициентах заражения β представлены на рис. 2.

Рисунок 2. Количество зараженных субъектов

На графиках видна графиков прямопропорциональная связь между коэффициентом заражения β и скоростью распространения вируса [2].

Методы анализа развития вирусных эпидемий

Для анализа развития вирусных эпидемий используются различные методы, основанные на математических моделях и данных из компьютерных сетей. Одним из основных методов является мониторинг сети с использованием сетевых сенсоров и хеш-сумм файлов. Это позволяет обнаруживать зараженные компьютеры и следить за распространением вируса в сети [3].

Другой метод анализа развития вирусных эпидемий заключается в использовании машинного обучения и искусственных нейронных сетей для прогнозирования распространения вируса и определения наиболее уязвимых узлов в сети. Это позволяет разработать эффективные меры противодействия и минимизировать ущерб от вирусных эпидемий.

Оптимизация методов анализа развития вирусных эпидемий

Для оптимизации методов анализа развития вирусных эпидемий необходимо учитывать особенности сети и параметры вируса. Важным фактором является скорость распространения вируса, которая может варьироваться в зависимости от типа вируса и сетевой инфраструктуры.

Использование адаптивных алгоритмов - это один из способов оптимизации является, позволяющий изменять параметры модели в зависимости от изменений в сети и характеристик вируса. Это поможет обеспечить более точное прогнозирование поведения вируса и эффективное противодействие.

Заключение

Разработка методов анализа развития вирусных эпидемий в компьютерных сетях является важной задачей для обеспечения информационной безопасности и защиты конфиденциальных данных.

 В этой статье мы рассмотрели основные подходы к анализу развития вирусных эпидемий и предложили методы их оптимизации. Для дальнейшего развития в этой области необходимо уделять внимание исследованиям в области машинного обучения, искусственных нейронных сетей и адаптивных алгоритмов, которые могут обеспечить более точное прогнозирование распространения вируса и эффективное противодействие.

Список литературы:

1. Касперский, Е.В. Компьютерные вирусы: что это такое и как с ними боросться / Е.В. Касперский. — М. : Юрайт-Издат, 2004. 223 е.
2. Бабанин, Д.В. Математические модели распространения вирусов в компьютерных сетях различной структуры / Д.В. Бабанин, С.М. Бурков, Я.М. Далингер // Информатика и системы управления. — № 4 (30), 2011. — С. 3-11.
3. Бабанин, Д.В. Стратегии защиты локальной сети от компьютерных вирусов / Д.В. Бабанин // Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии: сборник научных трудов / под ред. проф. д.т.н. Жданова B.C. — М. : МИЭМ, 2009 — 311 с. — С. 299—311.