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探究复杂邮件网络和恶意代码传播模型信息(2)

2013-07-04 01:07

　　电子邮件病毒本质上与普通病毒并没有区别，只是以电子邮件为媒介，利用邮件用户之间的交互来传播。典型的电子邮件病毒，比如Melissa 病毒使用了Word 宏，附在邮件的附件里面。如果邮件接收者打开了该附件，Word 宏就被激活，之后电子邮件病毒搜寻用户通信簿的邮件列表，并把自身发送到邮件列表中的每一个地址。本文将按照这种模式，假设用户一旦感染病毒，病毒将自动查找本机的电子邮件簿，并朝电子邮件簿中的地址发送病毒邮件。
　　传播模型是这样的：采用SIS 模型，令从易染状态到感染状态的概率为V,从感染状态到易染状态概率为δ，有效传播率为 λ = v/δ。
　　首先，根据病毒传染率的不同，设定三组不同的参数对三种病毒的传播进行模拟；第一类病毒:令v=0.8,代表那些高度传染性的病毒。比如尼姆达、求职信病毒。这类病毒有个共同特点，就是它们利用了微软系统及outlook 中的漏洞，当用户浏览信件时，不需要打开附件，病毒即可激活，因而这类病毒的传染率非常高；第二类病毒：令v=0.6，代表那些中度传染性的病毒，比如W32/Sircam 病毒。这类病毒的典型特征是重复感染，即当用户打开病毒邮件的附件激活病毒后，病毒即向外发送电子邮件副本，而不管该用户是否已被感染病毒。
　　第三类病毒：令v=0.3,代表那些低度传染性的病毒，比如Melissa 和I Love you 病毒。
　　这类病毒是非重复感染的病毒，即病毒被激活后，仅向外发送一次电子邮件病毒的副本，以后不再发送同样的病毒邮件。
　　然后，以上一节生成电子邮件矩阵模型基础上，假设在某个时间段(T1)，网络中有十台机器感染病毒。该病毒每隔时间T 就向网络中发送病毒邮件。
　　在病毒开始流行到一定阶段(T2)以后，防毒软件和系统补丁开始介入，此时被感染主机开始以一定的概率δ恢复。T2 之前的传染阶段称为前期，这之后的阶段称为后期。

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　　在以下的仿真过程中，我们设定的后期条件如下：
　　在病毒传播开始50 个周期以后，网络中开始清除病毒，一开始的恢复率规定为5%，然后系统中每隔5 个周期，恢复率增加3%，直到最后的50%为止。
　　将每组病毒的参数带入模型,每组运行十次，取平均值。
　　可以看出，在无防护的网络上，即便是传染率较低的病毒其传播速率也相当快。在本例中，当v=0.3 时，只用了20 个周期左右就传播遍了网络中所有的易感主机。这就是为什么新病毒一旦产生，它往往在短短几天之内就传播遍了整个互联网络的原因。
　　另外，从该仿真结果可以看出,无论病毒在该网络中传播多少个周期，该网络中始终有一部分节点不受感染。（本例中，有大约3000 个节点始终未被病毒感染）这是有向网络与无向网络的一个重大区别，更符合现实的情况。因为在现实中，A 是B 的联系人并不一定意味着B 也是A 的联系人，同样，A 向B 发送了一封邮件也并不意味着B 会回信。这样，现实的邮件网络中有许多的帐号是只向外发送邮件，而没有接收邮件或者这些帐号根本就没有被加入到其他帐号的地址簿里面，可想而知这些账户是不会感染病毒的。

　　5 不同的免疫策略

　　从以上的仿真结果可以看出，病毒很容易在未加防护措施的电子邮件网络中流行。因此在现实的电子邮件网络中，应该采取合适的免疫策略来减缓或消除病毒的流行。针对目前的网络结构，通常采取的免疫策略有三种：随机免疫、目标免疫和熟人免疫。

　　5.1 随机免疫（Random Immunization）
　　随机免疫方法是完全地随机抽取网络中的一部分节点进行免疫。它对度大的节点（被感染的风险高）和度小的节点（相对安全）是完全平等的。为了模拟这种免疫策略的效果，设定ρ(免疫节点密度)=30%，50%两种情况进行仿真。

　　从仿真结果可以看出:随机免疫的效率不高。即使免疫节点数经达到50%的情况下，在病毒流行的前期，其传播速度与没有防护的网络几乎没有区别；而在病毒流行的后期，尽管有另外一半节点已经采取了防护措施，仍然有相当一部分节点会被感染。

　　5.2 目标免疫 (Targeted Immunization)