一種社區網絡的層次病毒免疫方法
【專利摘要】本發明公開了一種社區網絡的層次病毒免疫方法，包括以下步驟：獲取社區網絡的網絡結構；對獲得的網絡結構進行社區劃分，劃分后分別得到社區層和用戶層網絡結構；依據社區層和用戶層的網絡結構確定每一個社區的免疫節點數目；而后，利用本發明定義的能夠更恰當表述病毒傳播動力過程的SIRSR模型，分別對社區層和用戶層的社區獨立或者同時地進行病毒免疫，對于社區層采用圖遍歷的方法進行病毒免疫，用戶層采用目標免疫方法進行病毒免疫。本發明解決了當網絡結構復雜時，目標免疫無法獲知全網結構的缺點，同時也可以分布式地對多個社區進行病毒免疫，實現快速完成免疫，降低病毒產生的危害。
【專利說明】-種社區網絡的層次病毒免疫方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于網絡安全【技術領域】，更具體地，涉及一種社區網絡的層次病毒免疫方 法。
【背景技術】
[0002] 病毒傳播帶來的巨大傷害，使得病毒免疫方法的研究一直處于熱點狀態。有報告 顯示，僅2008年，計算機病毒在全球造成的經濟損失就高達85億。為了盡可能的減小病毒 傳播產生的危害，更加高效的病毒免疫方法需要被設計和提出。現有的最常見的病毒免疫 方法有：隨機免疫方法、目標免疫方法和熟人免疫方法。隨機免疫方法隨機地從網絡中挑選 節點進行免疫，實現簡單但效率比較低，代價比較大，僅適用于分布較為均勻的網絡。目標 免疫方法改進隨機免疫，針對網絡特點，有目的性的挑選某些節點進行免疫，免疫效果明顯 好于隨機免疫，但需要獲取整個網絡的全局信息。熟人免疫方法為了克服目標免疫方法需 要獲取網絡全局信息的缺點，首先隨即選擇一些節點，然后根據這些節點來選擇其他節點 來進行免疫，但免疫效果差于目標免疫方法。
[0003] 盡管現有的病毒免疫方法也能較好的防御病毒傳播，但這些方法存在以下問題：
[0004] 第一，大部分的病毒免疫方法缺乏對當前流行的社區網絡結構特性的研究，少數 考慮了社區網絡結構的方法需要獲取整個網絡的全局信息；
[0005] 第二，對病毒傳播特性的描述不完全符合網絡病毒的傳播特性；
[0006] 第三，不能夠較好的適應當前的大數據時代，對復雜的網絡結構免疫效率差，不支 持并行處理。
【發明內容】
[0007] 針對現有技術的缺陷，本發明的目的在于提供一種社區網絡的層次病毒免疫方 法，旨在解決現有技術中存在的缺陷，并使得病毒免疫方法能夠更好地運用社區網絡的特 性，更加快速和有效地完成免疫病毒，從而盡可能地降低病毒傳播帶來的危害，同時該方法 支持分布式運行，在時間性能上也可以優于現有技術。
[0008] 為實現上述目的，本發明提供了一種社區網絡的層次病毒免疫方法，包括以下步 驟：
[0009] (1)獲取社區網絡的網絡結構；
[0010] (2)對獲得的網絡結構進行社區劃分：劃分得到的所有社區組成用戶層網絡結 構，社區之間的連接節點組成的網絡結構，即為社區層的網絡結構；
[0011] (3)依據每一個社區的感染節點數目和社區的生命力，確定所有社區免疫時的免 疫節點數目；
[0012] (4)依據SIRSR模型描述的病毒的傳播引起的狀態變化和節點狀態，對社區層采 取圖遍歷的免疫方法進行病毒防御；
[0013] (5)依據SIRSR模型描述的節點狀態和病毒傳播過程中引起的狀態變化，以及社 區的初始免疫節點數目，對用戶層的每一個社區同時分布式的利用目標免疫方法進行病毒 防御；
[0014] 其中，步驟（4)和步驟（5)的運行順序為：步驟（4)需早于步驟（5)運行，或者最 晚與步驟（5)同時運行。
[0015] 本發明的一個實施例中，步驟（2)中的社區劃分方法采用現有的靜態社區劃分方 法，對所述網絡結構進行社區劃分后得到社區網絡的層次結構：一層為所有獨立社區組成 的用戶層；另一層為用戶層所有社區邊界節點組成的社區層。
[0016] 本發明的一個實施例中，所述SIRSR模型用于描述病毒傳播過程中可能出現的狀 態以及狀態之間的轉化關系，其中：
[0017] 所述SIRSR模型包括三個狀態：第一個是易感染狀態S ;第二個是感染狀態I ;第 三個是免疫狀態R ;
[0018] 假設易感染個體在單位時間內被某個感染個體感染的概率為λ，感染個體或者易 感染個體被某個免疫狀態個體免疫的概率為μ，則三個狀態之間的轉化關系可表述為：易 感染狀態個體以概率μ被某個免疫狀態個體免疫，若未被免疫，再以概率λ被某個感染狀 態個體感染；感染狀態個體以概率μ被某個免疫狀態個體免疫，或者最終不可避免的走向 死亡；免疫狀態個體是獲得免疫能力的個體或者死亡的個體，不具有傳染性，也不會被再次 感染；因此，該模型描述的病毒傳播過程可用微分方程表示如下：
【權利要求】
1. 一種社區網絡的層次病毒免疫方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 獲取社區網絡的網絡結構； (2) 對獲得的網絡結構進行社區劃分：劃分得到的所有社區組成用戶層網絡結構，社 區之間的連接節點組成的網絡結構，即為社區層的網絡結構； (3) 依據每一個社區的感染節點數目和社區的生命力，確定所有社區的初始免疫節點 數目； (4) 依據SIRSR模型描述的病毒的傳播引起的狀態變化和節點狀態，對社區層采取圖 遍歷的免疫方法進行病毒防御； (5) 依據SIRSR模型描述的節點狀態和病毒傳播過程中引起的狀態變化，以及社區的 初始免疫節點數目，對用戶層的每一個社區同時分布式的利用目標免疫方法進行病毒防 御； 其中，步驟（4)和步驟（5)的運行順序為：步驟（4)需早于步驟（5)運行，或者最晚與 步驟（5)同時運行。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（2)中對所述網絡結構進行社區 劃分后得到社區網絡的層次結構為：一層為所有獨立社區組成的用戶層；另一層為用戶層 所有社區邊界節點組成的社區層。
3. 根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述SIRSR模型用于描述病毒傳播過 程中可能出現的狀態以及狀態之間的轉化關系，其中： 所述SIRSR模型包括三個狀態：第一個是易感染狀態S ;第二個是感染狀態I ;第三個 是免疫狀態R ; 假設易感染個體在單位時間內被某個感染個體感染的概率為λ，感染個體或者易感染 個體被某個免疫狀態個體免疫的概率為μ，則三個狀態之間的轉化關系可表述為：易感染 狀態個體以概率μ被某個免疫狀態個體免疫，若未被免疫，再以概率λ被某個感染狀態 個體感染；感染狀態個體以概率μ被某個免疫狀態個體免疫，或者最終不可避免的走向死 亡；免疫狀態個體是獲得免疫能力的個體或者死亡的個體，不具有傳染性，也不會被再次感 染；因此，該模型描述的病毒傳播過程可用微分方程表示如下： -=Xsi - μι dt d -=-Asi - us < dt ； d · ---JUl + fiS dt 、i(0) = i〇, s<0) = 5·。，r(0) = r〇 設α = λ / μ，~ 1,則有i和s的關系式如下： In i + ai - In s - as- + In - + a ； so 因此，病毒不大規模爆發的條件為：s < ι/a。當S < 1/a時，i(t)單調減至0 ;當s > 1/ a時，i⑴先增加后減少至0 ; 其中，S和s(t)均表示t時刻易感染狀態節點的數目；i和i (t)均表示t時刻感染狀 態節點的數目；S(0)和S(l均表示初始0時刻易感染狀態節點的數目；i(0)和L均表示初 始〇時刻感染狀態節點的數目。
4. 根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟（4)具體包括； (4. 1)獲取所有感染社區； (4. 2)獲取所有感染的社區的所有邊界節點組成集合A ; (4. 3)將集合A中那些僅與感染社區連接的節點除去，剩余邊界節點組成集合B ; (4. 4)獲取所有非感染社區中與感染社區連接的邊界節點，組成集合C ; (4. 5)若集合B中節點數目少于或等于集合C的節點數目，根據所述SIRSR模型中三個 狀態之間的轉化關系，免疫B中所有節點；否則，根據所述SIRSR模型中三個狀態之間的轉 化關系，免疫C中節點。
5. 根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟（5)具體包括： (5. 1)獲取社區中所有未感染節點Si，S2，…，Sv ; (5. 2)將Si，S2，…，Sv按度從大到小排列，根據所述SIRSR模型中三個狀態之間的轉化 關系，采訪所述前個度大的節點A，％，'、#丨，進行免疫，其中所述-\為第i個社區的 初始免疫節點數目； (5. 3)對每一個免疫節點氏，以概率μ免疫其相鄰的非免疫節點； (5. 4)對每一個感染節點Ip以概率λ感染其連接的易感染節點； (5. 5)循環執行步驟（5. 3)和（5. 4)，直到該社區感染節點的數目為0。
【文檔編號】H04L12/58GK104091123SQ201410304211
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年6月27日 優先權日:2014年6月27日
【發明者】付才, 李敏, 韓蘭勝, 劉銘, 崔永泉, 湯學明, 駱婷 申請人:華中科技大學