A Net Virus Spreading in a Local Computer Network Modeling With Using Percolation Theory Methods

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

A net virus spreading in a local computer network is investigated in this paper. Two percolation models were proposed to describe two types of networks: wired and wireless. The percolation threshold corresponds to the fraction of infected computers in the network at which the network loses its operability. Algorithms for lattice filling by occupied nodes, for distributing occupied nodes into clusters, for searching a percolation cluster and for the percolation threshold determining were developed and implemented for the models. A numerical experiment was conducted to estimate the percolation threshold and its dependence on various virus characteristics.

Sobre autores

M. Buzmakova

Perm State University

Autor responsável pela correspondência
Email: mbuzmakova@psu.ru
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor 15, Bukireva St., Perm, Russia, 614068

E. Vorobyev

Perm State University

Email: teddehhh.study@gmail.com
first-year Master of Applied Mathematics and Informatics 15, Bukireva St., Perm, Russia, 614068

Bibliografia

  1. Penrose, S. (1959), "Se1f-reproducing machines", Scientific American, 1959, vol. 200, pp. 105-114.
  2. Burks, A.W. (1969), Von Neumann's self-reproducing automata, THE UNIVERSITY OF MICHI-GAN, 113p.
  3. Kliment'ev, K.E. (2013), Komp'yuternye virusy i antivirusy: vzglyad programmista, M.: DMK Press, 656 p.
  4. Minaev, V.A., Sychev, M.P., Vajc, E.V., Ki-rakosyan, A.E'. (2019), "Imitacionnoe modelirovanie e'pidemij komp'yuternyx virusov", Vestnik Rossijskogo novogo universiteta. Seriya "Slozhnye sistemy... ", no. 3, pp. 3-12.
  5. Semenov, S.G., Davydov, V.V. (2013), "Matematicheskaya model' rasprostraneniya kom-p'yuternyx virusov v geterogennyx komp'yu-ternyx setyax avtomatizirovannyx sistem upravleniya texnologicheskim processom", Vestnik NTU "XPI", no. 38, pp. 163-171.
  6. Gusarov, A.N., Zhukov, D.O., Kosareva, A.V. (2010), "Opisanie dinamiki rasprostraneniya komp'yuternyx ugroz v informacionno-vychislitel'nyx setyax s zapazdyvaniem dejstviya antivi-rusov", Vestnik MGTU im. N.E'. Baumana. Ser. "Priborostroenie", no. 1, pp. 112-120.
  7. Les'ko, S.A., Alyoshkin, A.S., Filatov, V.V. (2019), "Stoxasticheskie i perkolyacionnye modeli dinamiki blokirovki vychislitel'nyx setej pri rasprostranenii e'pidemij e'volyucioniruyushhix komp'yuternyx virusov", Rossijskij texno-logicheskij zhurnal, vol. 7, no. 3, pp. 7-27.
  8. Moore, C. and Newman, M. E. J. (2000), "Epidemics and percolation in small-world networks", Phys. Rev. E, no. 61, pp. 5678.
  9. Garetto, M., Weibo G. and Donald F. T. (2003), "Modeling malware spreading dynamics", IEEE INFOCOM 2003. Twenty-second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (IEEE Cat. No.03CH37428), no. 3, pp. 1869-1879.
  10. Hoshen, J., and Kopelman, R. (1976), "Percolation and cluster distribution: I. Cluster multiple la-beling technique and critical concentration algorithm", Phys. Rev. B, i. 14 (October), pp. 3438-3445.
  11. https://ru.wikipedia.org/wiki/Poisk_v_glubinu (accessed data: 20.04.2024).
  12. Matsumoto, M. and Nishimura, T. (1998), "Mersenne Twister: A 623-Dimensionally Equidistributed Uniform Pseudo-Random Number Generator", ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, vol. 8, no. 1, pp. 3-30.
  13. Stauffer, D. (1985), Introduction to percolation theory, London: Taylor & Francis, 192 p.
  14. Tarasevich, Yu. Yu. (2002), Perkolyaciya: teoriya, prilozheniya, algoritmy, M.: Editorial URSS, 112 s.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».