Internet网络中的蠕虫病毒扩散传播模型1 简单传播模型在简单传播模型（Simple Epidemic Model）中，每台主机保持两种状态：易感染和被感染。
易感个体（Susceptible）是未染病但与已感染的个体接触会被感染的一类；另一类为感染个体（Infective），这类个体已染病且其具有传染性。
假定一台主机一旦被感染就始终保持被感染的状态。
其状态转换关系可表示为：由此可见这种模型的蠕虫传播速度是由初始感染数量I(0)和主机感染率这两个参数决定的。
其微分方程表达式为dI(t)/dt=βI(t)[N-I(t)]其中I(t)为时刻t 已被感染的主机数；Ｎ为网络中主机总数；β 为时刻t 的感染率。
当t=0 时,I(0)为已感染的主机数，N-I(0)为易感染主机数。
取节点数N=10000000,感染概率因子为β=1/10000000，即K=βN=1,当蠕虫繁殖副本数量I(0)=3 时，仿真结果如图3-2 所示，横坐标为传播时间，纵坐标为整个网络被感染的百分比。
此模型能反映网络蠕虫传播初期的传播行为，但不适应网络蠕虫后期的传播状态。
此外，其模型过于简单，没有体现蠕虫扫描策略和网络特性对蠕虫传播所产生的影响。
2 KM 模型在Kermack-Mckendrick 传播模型(简称KM 模型)中，主机保持 3 种状态：易感染、被感染和免疫。
用状态转换关系表示为：对感染节点进行免疫处理，是指把此节点从整个网络中去除。
因为，每当对一台主机进行免疫处理，网络节点总数在原有基础上减1，最终将使得所有被感染的主机数量减少到0,也就是所有的主机最终都将处于免疫状态。
KM 模型的微分方程表达式为：dJ(t)/dt=βJ(t)[N-J(t)]dR(t)/dt=γI(t)J(t) = I(t)+R(t)=N-S(t)KM 模型将感染主机的免疫状态考虑进去，进一步接近了蠕虫传播的情况。
该模型仍然没有考虑易感染主机和感染主机被补丁升级或人为对抗蠕虫传播的情况另外，把感染率作为常量也是不恰当的。
