导读:本文包含了网络蠕虫论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:P2G网络,蠕虫病毒,传播模型,非线性免疫
网络蠕虫论文文献综述
赖际颖,高淑京[1]（2019）在《具有非线性免疫的P2G网络蠕虫传播模型》一文中研究指出基于蠕虫病毒在P2G网络中传播的特性,提出一类具有非线性免疫策略的P2G网络蠕虫传播模型.计算得到基本再生数R_0,并证明,当R_0<1时,无蠕虫平衡点是全局渐近稳定的;当R_0>1时,正平衡点是局部渐近稳定的.通过数值模拟,验证了理论结果并分析了非线性控制策略的有效性.(本文来源于《赣南师范大学学报》期刊2019年06期）
毕久阳[2]（2019）在《浅析网络蠕虫病毒的防范对策》一文中研究指出文章首先剖析网络蠕虫病毒的概念和对信息系统的影响,然后从蠕虫病毒防范的不同阶段出发,归纳总结了防范对策。(本文来源于《山西青年》期刊2019年20期）
张子振,丁健[3]（2019）在《一类捕食类型时滞SITRS无线传感网络蠕虫病毒传播模型》一文中研究指出借助于Holling-Ⅱ类捕食模型,研究一类时滞SITRS无线传感网络蠕虫病毒传播模型的稳定性和Hopf分岔。以时滞为分岔参数,利用特征值方法,得到模型局部渐近稳定和产生Hopf分岔的充分条件。最后,利用仿真示例验证了理论结果的正确性,并通过仿真分析了模型关键参数对其动力学性质的影响。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
张子振,储煜桂,KUMARI,Sangeeta,UPADHYAY,Ranjit,Kumar[4]（2019）在《一类具有非线性发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为（英文）》一文中研究指出研究了一类具有不同发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为。由于在监测节点隔离不稳定节点需要消耗一定的时间,在模型中考虑了处理时滞。通过分析相应特征方程根的分布情况,得到了平衡点存在性、模型局部稳定性和Hopf分岔存在的充分性条件。通过构造合适的李雅普诺夫函数,证明了蠕虫病毒平衡点的全局稳定性。数值仿真实验验证了理论分析结果的正确性。仿真结果表明,当处理时滞的值越过关键值时,网络中的蠕虫传播将失去控制,发现无线传感网络的覆盖范围是控制蠕虫传播和保证无线传感网络安全最为重要的因素之一。并通过仿真发现消除模型混沌状态的一些关键参数,其中非线性发生率βSI/I+1是控制蠕虫病毒传播、保证无线传感网络安全的最佳选择。(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2019年02期）
李冰[5]（2018）在《固定周期扼流下移动网络蠕虫传播及防御研究》一文中研究指出随着网络的发展,相应的网络环境变化也就愈加复杂化,网络蠕虫爆发越来越频繁,已经成为网络的第一大威胁。科学家对网络蠕虫传播以及防御措施研究也在不断增加强度。为了更加清晰理解网络蠕虫所造成的威胁,对网络蠕虫传播模型和路径进行详细分析,经过分析提出了防御网络蠕虫的措施。(本文来源于《科学技术创新》期刊2018年16期）
李冰[6]（2018）在《基于改进局域网扼流法的移动网络蠕虫防御模型》一文中研究指出传统局域网扼流移动网络蠕虫防御模型能够对简单的网络蠕虫进攻进行防御,但对复杂蠕虫、变态蠕虫病毒抑制能力较低,为此提出基于改进局域网扼流法的移动网络蠕虫防御模型。雅克·杜波切特计算机扫描识别体系,构建移动网络蠕虫防御模型框架,利用扫描诱饵模拟计算机漏洞,识别移动网络蠕虫;改进局域网扼流防御算法,确定最大扫描周期Ms、局域网络的扼流阈值Mf、局域网扫描率Sf,完成基于改进局域网扼流法的移动网络蠕虫防御模型构建。试验数据表明,提出的改进局域网扼流法较传统方法提高移动网络蠕虫抑制率35.56%,适合移动网络蠕虫的防御。(本文来源于《电脑迷》期刊2018年06期）
王鹏祥[7]（2018）在《基于深度学习的多态网络蠕虫检测方法的研究》一文中研究指出进入新世纪以来互联网的使用逐渐普及,互联网的安全问题越来越受到人们的重视。蠕虫由于其自身的特性被不法分子大量使用,并且蠕虫在互联网上不断涌现出新的变种,蠕虫爆发后会在短时间内席卷整个网络,造成巨大损失。为了可以在短时间内检测出蠕虫尽早切断蠕虫的传播,本文进行了基于深度学习的多态网络蠕虫检测方法的研究,多态是指蠕虫实例具有不同形态。主要研究内容包括以下两个方面:(1)利用CNN网络对互联网中有效载荷进行检测。首先,提出新的数据矩阵化处理方式,并将矩阵处理划分为32x32和256x256两种矩阵类别,矩阵中每点都有叁种不同的计算方式,分别为频率,频率x(行+列),频率x行x列。实验目标为二分类和多分类。二分类是指区分蠕虫和非蠕虫,多分类是识别出不同蠕虫与背景噪声的种类。二分类有两种不同的识别目标,分别是识别已知蠕虫与识别未知蠕虫。最后,根据不同的矩阵类化处理方式与检测目标依次进行了蠕虫检测实验,并讨论了在不同矩阵化处理方式下实验所得到的准确率。(2)利用幂级数RNN从蠕虫有效载荷中提取出特征码。首先对数据进行处理,将蠕虫流量包的有效载荷作为提取源,并将该蠕虫的特征码作为提取结果。进行实验训练并得出可以从有效载荷中自动提取蠕虫特征码的模型。并根据幂级数的特性并提出了“幂级数RNN”。幂级数RNN对原网络中神经元的短记忆状态进行了幂级数化处理从而产生新的短记忆状态,同时新的短期记忆代入输出门,输入门和忘记门进行计算。并且在Encoder-Decoder网络的解码器部分使用了提出的幂级数RNN进行了实验,通过比较解码得出的特征码与人工提取的特征码来验证实验结果的优劣。本文中通过训练CNN获得的模型去识别网络流量中属于蠕虫的流量,检测出蠕虫流量后在使用幂级数RNN从蠕虫流量的有效载荷中提取出蠕虫的特征码。基于实验的结果证明了训练CNN网络得到的模型,在蠕虫识别方面取得了良好的结果。使用幂级数RNN进行特征码提取结果同原来的LSTM神经元相比较,在特征码提取的准确率也有所上升。(本文来源于《辽宁大学》期刊2018-05-01）
李可[8]（2018）在《校园网络环境下网络蠕虫病毒的预警技术分析》一文中研究指出随着我国社会经济的发展进步,不断有新的信息化应用出现,人们在信息安全方面的重视度越来越高,很大程度上增加了信息安全形式的严峻性,其主要表现为信息安全事件出现的频率和规模日益扩大,以及信息安全事件造成的后果和危害越来越大。本文对计算机蠕虫病毒的行为特征以及特点危害进行了简单的介绍,针对计算机蠕虫病毒校园网络预警系统展开了深入的研究分析,并结合本次研究,发表了一些自己的建议看法,希望可以对计算机蠕虫病毒校园网络预警系统的设计与实现起到一定的参考和帮助,提高计算机蠕虫病毒校园网络预警的有效性。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2018年03期）
袁海根[9]（2018）在《网络蠕虫和恶意网址侦测方法探讨》一文中研究指出互联网安全是网络研究重要的一方面,本文主要根据网络拓扑结构,探讨网络蠕虫和恶意网址侦测方法,该方法对网络安全性起到了一定的作用。(本文来源于《轻工科技》期刊2018年03期）
毕殿杰,衣冠洁,仇实,尤发展,张子振[10]（2017）在《一类具有时滞的无线传感器网络蠕虫传播模型》一文中研究指出研究一类具有时滞的无线传感器网络蠕虫传播模型。构建模型时考虑了网络中节点通信半径和节点的分布密度。以模型中的潜伏期时滞为分支参数,通过分析相应特征方程根的分布情况,给出模型局部渐近稳定和产生Hopf分支的充分条件。进而,研究了Hopf分支的性质。最后,利用仿真示例验证了所得理论分析结果的正确性。(本文来源于《滨州学院学报》期刊2017年04期）
网络蠕虫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章首先剖析网络蠕虫病毒的概念和对信息系统的影响,然后从蠕虫病毒防范的不同阶段出发,归纳总结了防范对策。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络蠕虫论文参考文献
[1].赖际颖,高淑京.具有非线性免疫的P2G网络蠕虫传播模型[J].赣南师范大学学报.2019
[2].毕久阳.浅析网络蠕虫病毒的防范对策[J].山西青年.2019
[3].张子振,丁健.一类捕食类型时滞SITRS无线传感网络蠕虫病毒传播模型[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[4].张子振,储煜桂,KUMARI,Sangeeta,UPADHYAY,Ranjit,Kumar.一类具有非线性发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为（英文）[J].浙江大学学报(理学版).2019
[5].李冰.固定周期扼流下移动网络蠕虫传播及防御研究[J].科学技术创新.2018
[6].李冰.基于改进局域网扼流法的移动网络蠕虫防御模型[J].电脑迷.2018
[7].王鹏祥.基于深度学习的多态网络蠕虫检测方法的研究[D].辽宁大学.2018
[8].李可.校园网络环境下网络蠕虫病毒的预警技术分析[J].网络安全技术与应用.2018
[9].袁海根.网络蠕虫和恶意网址侦测方法探讨[J].轻工科技.2018
[10].毕殿杰,衣冠洁,仇实,尤发展,张子振.一类具有时滞的无线传感器网络蠕虫传播模型[J].滨州学院学报.2017