常见的网络病毒模型总结

病毒传播网络建模与可视化分析病毒传播是一种全球性的重要公共卫生问题，影响着人类的生活、经济和社会稳定。

为了更好地理解病毒的传播过程、制定有效的防控策略，建立病毒传播网络模型，并进行可视化分析，成为了当前研究的焦点之一。

本文将从建模方法和可视化技术两个方面，对病毒传播网络的研究进展进行概述，并探讨其在疫情防控中的应用前景。

一、病毒传播网络建模方法1. 基于传染病动力学模型的网络建模传染病动力学是研究疾病传播过程的重要学科，其模型可以用于描述病毒在人群中的传播规律。

常用的传染病动力学模型包括SIR模型、SEIR模型等。

这些模型将人群划分为易感者、感染者和康复者等不同的状态，并通过一定的传播参数描述病毒的传播过程。

基于传染病动力学模型，可以构建病毒传播网络，分析潜在的传播路径和风险区域，对疫情的发展趋势进行预测。

2. 社交网络分析方法的应用社交网络是人际交往关系的表达，而人际交往是病毒传播的重要途径之一。

基于社交网络的分析方法，可以揭示个体之间的关联度和信息传播的路径，从而帮助研究疫情的传播机制。

社交网络的分析方法包括度中心性、介数中心性、聚类系数等指标，通过这些指标的计算，可以识别出重要的传播节点和社区结构，为疫情防控提供策略建议。

二、病毒传播网络的可视化分析1. 网络图可视化网络图可视化是将病毒传播网络以图形形式展示出来，通过节点和边的连接关系，直观地展现病毒的传播路径和规模。

常见的网络图可视化工具有Gephi、Cytoscape等，它们可以对网络数据进行可视化展示，并支持对节点和边的样式、颜色、大小等属性进行自定义设置。

2. 时空分析可视化时空分析可视化是研究病毒传播过程中时间和空间演化关系的一种方法。

通过将病毒传播网络与地理信息系统（GIS）相结合，可以在地图上动态展示疫情的传播过程和时空变化规律。

这种可视化方式可以帮助决策者更好地理解疫情的扩散情况，并提供基于地理空间的防控策略。

三、病毒传播网络建模与可视化分析的应用前景病毒传播网络建模与可视化分析在疫情防控中具有重要的应用前景。

浅析网络中计算机病毒的传播模型作者：聂华来源：《电子世界》2013年第13期【摘要】发展迅速的网络技术不仅极大改善了人们的日常生活、学习和办公，推动人类社会更加快速地发展，同时也带来了巨大的威胁——计算机病毒。

计算机病毒通过窃取私密数据、破坏网络服务器、销毁重要文件甚至是毁坏硬件等手段影响计算机网络系统的安全，特别是最近几年时常爆发全球性的计算机病毒扩散事件，造成大量网民信息泄露、大量企业机构数据外泄、许多事业单位无法正常运作甚至瘫痪，给各个产业造成巨大损失，严重威胁世界互联网的安全。

本文简要探讨了网络中几种主要的计算机病毒的传播模型。

研究计算机病毒的传播模型有助于深入认识计算机病毒传播机理，从而为阻止计算机病毒传播的工作提供理论指导。

【关键词】网络；计算机病毒；传播模型虽然当今防毒软件种类繁多，对阻止计算机病毒的传播起到了很大的作用，但是新的病毒层出不穷，计算机病毒的发展速度远超防毒软件的发展，因此新病毒或病毒的新变种出现时防毒软件束手无策。

起始计算机病毒基本局限于Windows平台，如今，计算机病毒几乎无孔不入，大量出现在其它平台，如Unix平台的Morris、塞班平台的Cardtrap、安卓平台的AnserverBot和FakePlayer、PalmOS平台的Phage、IOS平台的Ikee及Mac OS X平台的Flashback。

计算机病毒危害巨大，防毒软件的发展远远落后于病毒的更新速度，因此，研究如何有效防止计算机病毒在网络中的扩散传播有深远意义，而要预防计算机病毒的传播就需要深入了解计算机病毒的传播机理和传播模型，只有把握住了病毒的传播机理与模型，才能对病毒的传播与危害状况作出准确的预测，同时采取有效地措施来防止或降低危害。

本文探讨了网络中几种主要的计算机病毒传播模型，下面我们对这几种模型进行一一介绍。

一、易感染-感染-易感染模型易感染-感染-易感染模型又称Suscep tible-Infected-Susceptible模型，简称为SIS模型。

屈曲约束支撑对结构抗震的作用摘要：屈曲约束支撑作为一种抗震耗能构件，有着抗震性能好，实用性强，经济环保甚至能缩短工期等优势，已广泛应用到各种建筑中。

屈曲约束支撑不同于普通支撑，小震下可以提供结构刚度，在中震和大震时，在提供结构刚度的同时，又起到耗能的作用，保护建筑主体结构、防止建筑倒塌。

本文采用一个简单的案例阐述屈曲约束支撑对结构抗震的作用。

关键词：建筑结构；屈曲约束支撑；抗震前言：地震作为自然灾害之一，一直影响着人类的生活，特别是在房屋建筑中，因此抗震是房屋设计中一个重要的要素之一。

传统的结构抗震思路，一般采用硬抗的思路，采用增强结构竖向和水平向抗侧力构件，提高结构的整体抗侧力能力来抵抗地震作用，这样势必要求结构构件具有较大尺寸和配筋，是一种消极被动的抗震方式。

近几十年来，工程减震作为一种新兴的抗震思路，得到了快速发展和广泛应用。

工程减震一般包括耗能减震、消能减震和基础隔震三种类型，其中消能减震和消能减震合称为减震，基础隔震简称为隔震。

减震主要指在结构一些部位采用消能（耗能）构件（如屈曲约束支撑、阻尼墙等）在地震时消耗地震作用，从而提高结构的抗震性能；隔震主要是在结构某一层（如基础顶、顶板或上部某一楼层）设置隔震支座，隔绝地震减少地震作用传递给主体结构，从而抵抗地震作用。

在减震中，屈曲约束支撑（简称BRB）作为一个比较好的耗能材料被广泛使用，本文主要通过一个案例阐述屈曲约束支撑作为耗能构件在抗震中的应用。

一、屈曲约束支撑的抗震优势屈曲约束支撑指由芯材、约束芯材屈曲的套筒和位于芯材与套筒间的无粘结材料及填充材料组成的一种支撑构件【1】。

不同于普通的钢结构支撑，由于约束芯材屈曲的套筒的存在，屈曲约束支撑在受压时一般不会失稳，其最大轴力设计值为N=ηyfayA1，而对于普通钢支撑因为失稳的存在，其最大轴力设计值N为，可见屈曲约束支撑的轴向受力承载力远大于普通钢支撑。

由于普通支撑受压会产生屈曲现象，当支撑受压屈曲后，刚度与承载力急剧降低，故其滞回曲线如下图所示：普通支撑的滞回曲线而屈曲约束支撑外设套管，可以很好的约束支撑的受压屈曲，故其滞回曲线如下图所示：屈曲约束支撑的滞回曲线由上述两张滞回曲线的图可以看出，屈曲约束支撑的滞回曲线比普通支撑的更饱满，故在地震作用下，屈曲约束支撑比普通钢支撑具有更好的耗能性能。

病毒模型病毒在当今社会已经成为一个备受关注的话题。

而研究病毒也正因为其在生物学、医学、计算机安全等领域的重要性而得到越来越多的关注。

本文将从多个角度介绍病毒模型的相关内容。

什么是病毒模型病毒模型是一种描述病毒传播和演化方式的理论模型。

通过病毒模型的构建和分析，可以更好地理解病毒的传播规律、疫情发展趋势以及病毒的传播途径等重要信息。

病毒模型有助于科学家们预测疫情的发展态势，为防控疾病提供指导。

病毒传播的数学模型病毒传播的数学模型是许多疫情预测和防控工作的基础。

病毒传播数学模型主要包括SIR模型、SEIR模型等。

SIR模型将人群划分为易感者(S)，感染者(I)和移除者(R)三类，描述了病毒在人群之间传播的过程。

SEIR模型在SIR模型的基础上增加了暴露者(E)类别，更加细致地描述了病毒的传播过程。

病毒模型与计算机病毒除了在流行病学领域中的应用，病毒模型在计算机安全领域中也有着重要的作用。

计算机病毒同样遵循着传播规律，从而可以通过病毒模型进行分析和预测。

病毒模型的研究有助于提高计算机安全领域对恶意软件的防范能力。

病毒模型的应用前景随着多学科交叉研究的深入，病毒模型在疫情预测、病毒进化研究、网络安全等领域的应用前景将更加广阔。

通过病毒模型的研究，可以更好地理解和预测病毒传播的规律，为防控疾病和加强网络安全提供有力支持。

结语病毒模型作为一个跨学科研究领域，对于理解病毒传播规律、病毒演化和防控措施的制定具有重要意义。

通过病毒模型的构建和分析，可以更好地把握病毒的传播规律，为疫情预防和控制提供科学依据。

随着科学研究的不断深入，相信病毒模型将在未来的研究中发挥越来越重要的作用。

以上是关于病毒模型的一些介绍，希望对读者有所帮助。

计算机病毒网络传播模型分析计算机这一科技产品目前在我们的生活中无处不在,在人们的生产生活中，计算机为我们带来了许多的便利,提升了人们生产生活水平,也使得科技改变生活这件事情被演绎的越来越精彩.随着计算机的广泛应用，对于计算机应用中存在的问题我们也应进行更为深刻的分析，提出有效的措施,降低这种问题出现的概率,提升计算机应用的可靠性.在计算机的广泛应用过程中,出现了计算机网络中毒这一现象，这种现象的存在,对于计算机的使用者而言，轻则引起无法使用计算机,重则会导致重要信息丢失,带来经济方面的损失。

计算机网络中毒问题成为了制约计算机网络信息技术的重要因素，因此，对于计算机网络病毒的危害研究,目前已经得到人们的广泛重视,人们已经不断的对计算机网络病毒的传播和建立模型研究，通过建立科学有效的模型对计算机网络病毒的传播和进行研究，从中找出控制这些计算机网络病毒传播和的措施,从而提升计算机系统抵御网络病毒侵害,为广大网民营造一个安全高效的计算机网络环境。

ﻭﻭ一、计算机病毒的特征ﻭﻭ（一)非授权性ﻭﻭ正常的计算机程序,除去系统关键程序，其他部分都是由用户进行主动的调用，然后在计算机上提供软硬件的支持,直到用户完成操作，所以这些正常的程序是与用户的主观意愿相符合的,是可见并透明的,而对于计算机病毒而言,病毒首先是一种隐蔽性的程序,用户在使用计算机时，对其是不知情的,当用户使用那些被感染的正常程序时，这些病毒就得到了计算机的优先控制权，病毒进行的有关操作普通用户也是无法知晓的,更不可能预料其执行的结果。

ﻭﻭ(二）破坏性计算机病毒作为一种影响用户使用计算机的程序,其破坏性是不言而喻的。

这种病毒不仅会对正常程序进行感染，而且在严重的情况下,还会破坏计算机的硬件，这是一种恶性的破坏软件。

在计算机病毒作用的过程中,首先是攻击计算机的整个系统，最先被破坏的就是计算机系统。

计算机系统一旦被破坏，用户的其他操作都是无法实现的。

ﻭ二、计算机病毒网络传播模型稳定性ﻭﻭﻭ计算机病毒网络的传播模型多种多样,笔者结合自身工作经历，只对计算机病毒的网络传播模型-——SＩＲ模型进行介绍,并对其稳定性进行研究。

针对疫情传播的网络模型预测方法案例介绍随着全球范围内疫情的不断爆发和蔓延，研究人员们开始利用网络模型来预测病毒的传播趋势和控制策略。

网络模型是一种基于现实社交网络结构的数学模型，通过模拟人们之间的相互联系和信息传递，能够更好地揭示疫情的传播过程。

本文将介绍几个在预测疫情传播中常用的网络模型预测方法案例。

1. SIR模型传染病传播的经典模型是SIR模型，它将人群分为三个类别：易感者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)。

在这个模型中，感染者可以传染给易感者，康复者不再具有传染性。

SIR模型可以描述疫情的基本传播过程，并计算感染人数的增长速度。

然而，SIR模型无法考虑社交网络的影响，因此在实际应用中可能存在一定的偏差。

2. SEIR模型为了更好地考虑感染者的潜伏期，研究人员提出了SEIR模型，将人群分为易感者(Susceptible)、潜伏者(Exposed)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)。

潜伏者是指已经感染病毒但还没有出现症状的人群。

SEIR模型通过引入潜伏期来更准确地描述疫情传播的过程。

通过调节潜伏期的参数，可以预测疫情爆发和传播的趋势。

3. SI模型在一些特定的疫情传播情境中，SIR模型和SEIR模型可能过于复杂，而SI模型则是一个简化的选择。

SI模型将人群分为易感者(Susceptible)和感染者(Infected)两类。

与SIR模型和SEIR模型不同的是，感染者不会康复或死亡，而是一直保持感染状态。

SI模型可以更好地描述某些传染病的传播过程，例如冷病等。

4. 社交网络模型传统的SI、SIR和SEIR模型假设人口是均匀混合的，而实际上人们之间的联系是基于社交网络的。

因此，近年来研究人员们开始利用网络科学的方法，将社交网络的结构纳入模型预测中。

他们将每个人视为网络中的一个节点，联系以边表示，通过模拟网络上的信息传递和人群流动来预测疫情的传播。

网络流行病传播模型与预测近年来，互联网的普及使得信息在全球范围内迅速传播，这也催生了网络流行病的出现。

与传统的病毒一样，网络流行病具有传染性强、传播速度快的特点，给人们的生活和社会带来了深刻的影响。

因此，研究网络流行病的传播模型和预测方法成为一个日益重要的课题。

首先，我们需要了解网络流行病的传播机制。

与现实世界的疾病传播类似，网络流行病的传播依赖于人际关系和信息传递。

当一个人感染了某个网络病毒，他可以通过互联网将这个病毒传播给其他人。

这种传播过程可以用传染病学中的流行病学模型来描述。

最经典的流行病学模型是SIR模型，其中S代表易感者（Susceptible）、I代表感染者（Infectious）、R代表康复者（Recovered）。

在这个模型中，假设一个人可以分别处于易感、感染和康复这三个状态，感染者可以将病毒传给易感者，康复者具有免疫力。

在网络流行病的研究中，研究者将这个模型进行了改进，引入了网络拓扑结构和传播速度等因素。

他们发现，网络中的节点之间存在着不同的联系强度，有些节点具有更高的传播能力，称为超连通点。

这些超连通点在网络流行病中起着重要的作用，因为它们可以更快地将病毒传播给其他节点。

此外，研究者还发现，网络病毒的传播速度与病毒的特性有关。

一些病毒具有较高的传播速度，可以在网络中迅速蔓延，如WannaCry勒索病毒；而另一些病毒传播速度较慢，需要借助一定的媒介才能传播开来。

因此，了解网络病毒的传播速度和传播路径对于预测和控制网络流行病具有重要意义。

为了预测网络流行病的传播趋势，研究者提出了多种方法。

其中，基于机器学习的方法是最常用的一种。

通过分析过去的网络流行病数据，我们可以建立一个预测模型，同时考虑网络拓扑结构和传播速度等因素。

这样，我们就可以根据当前的网络状况来预测未来的传播趋势。

另外，传染病学中的传播动力学模型也可以用于预测网络流行病的传播。

例如，研究者可以将SIR模型中的参数进行估计，并结合网络拓扑结构进行模拟。

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。

病毒传播问题的研究由来已久，而一再的病毒流行使得这一领域长期以来吸引着人们的注意。

在对病毒传播过程的描述各种模型中，“易感－感染－易感”（SIS ）模型是研究者经常的选择。

关于SIS 模型，可以简单的描述为：一个易感的个体在和一个具有传染性的个体的接触中，在单位时间以一定的概率（β）被感染，同时，已感染的个体以概率（γ）被治愈又重新成为健康（易感）的个体。

实际中大量的问题可以利用网络（图）进行描述，比如在传染病问题的描述中，个体（人、动物、计算机等）可以看作网络的节点，当个体之间有可以导致病毒传播的接触时在两个个体之间连边。

比如，对于接触性传染病，个体存在两种状态，健康的（易感的）和已感染的；将这些个体作为网络的节点，由于两个个体之间的亲密接触可能导致病毒的传播，因此可在两者之间进行连边。

一个个体所接触的其它个体数量称为该节点的度（边数）。

所谓二部网络（图），是网络中的节点可分成两类（比如男性和女性，雄性和雌性等），边仅仅存在于两类节点之间。

在经典的传染病学模型中，总是假定病毒赖以传播的网络具有匀质性，即网络中节点有基本相同的度，但一些研究表明，这一假设远远背离实际情况。

因此，发现实际网络的一些特性，并研究这样的网络上的病毒传播问题具有理论和实际意义。

本题我们主要研究二部网络上的病毒传播问题，根据附件提供的一个二部网络（由10000个A 类节点和10000个B 类节点构成）的节点度的数据，完成以下任务：1．根据“附件”提供的数据data.xls ，选择适当的坐标，作出节点连接度和其出现频率的图形，观察这种类型的连接度数据大致服从什么分布？2．生成上述网络，可以采用如下的机制：先生成一个小型的二部图，随后在A类中加入一个新节点并向B 类中的节点连边，该边指向B 类中i 号节点的概率正比于i 号节点当前的连接度，而后在B 类中产生新节点，以同样的方式向A 类连边，当这两个步骤进行足够多次之后即可得到满足数据文件特点的网络。

传染病模塑洋解2.2.2 snsis,SIR经典模型经典的传播模塑大致将人髀分为传播态S,易感染态/和免挾态R。

S态表示t It 带有病毒或遥言的传播能力，一旦接顒到易感染个U就会以一定闵率导致对方成力传播态。

/表示该个体没有接触U病毒或遥言，容易被传播态个U感染。

R表示当经il-t或多彳、感染周期后，垓fit 永远不再被感染。

s/模里考虑了最简单的怖况，即一个个U值感染，就永远成为感染态，向周围邻居不断传播病毒或遥言等。

假设个体接能感染的忧率为0,思人数为N,在各状态均匀混合网络中建立传播模塑如下:U而得到芈 5（1）dt对此方Silfi求解可得:可见，起初免大跚分的个体为/态，任何一个S态个fi都会遇列/态f体并且传染给对方，网络中的s态个数甌时间应指数用长。

与此同时，顒着/态fit的城少，网络中s态f 数达到饱和，逐渐网络中fit全部应为s态。

然而在观实世界中，fit不可能一頁祁处于传播态。

有些节直会因为传播的能力和恿愿的下酚，从而自动转变为永不传播的尺态。

而有些节点可能会Us态转变/态，因此简单的S/模塑就不能满足节点具有自倉能力的现实需求，因而出观S/S模里和s〃？模型。

SIR是研究复杂网络il言传播的经典的模型。

采用与病毒传播柑皿的过程屮的SIR态代表传播过程中的三种状态。

Zanetee, Moreno先后研究了小世界传播过程中的培言传播。

Moreno等人将人辭分为S （传播端言）、I（设有听到培言）,R （对培言不再相信也不传播）。

假设没有听到遥言/个U与S个体接触，以视率几伙）变为Sf体，S个体谓到5 11$或尺个mni率Q伙）变力/?,如图2.9所示。

建立的平均场方样：-J > = -几(k"(/)s(/)dt< 一a(k)s(t)[s(t) + r(t)]dt,心（0）IS 2.9 SIR樸型的状态转移囹= a(k)s(f)[s(/) + r(0]dt与之前人得到的均匀网络的病毒传播的给沦相反，遥言在均匀网络中传播没有闽値。

病毒传播模型与流行病控制策略在全球化的今天，病毒传播速度日益迅猛，给人类社会的运行和生活带来了严重威胁。

为了应对各种流行病，科学家们发展了不同的病毒传播模型，并提出了各种流行病控制策略。

本文将介绍几种常见的病毒传播模型，并探讨一些流行病控制策略。

首先，我们来看一下最基本的病毒传播模型——SI模型。

SI模型是指易感者（Susceptible）和感染者（Infected）两类人群之间的转化关系。

在没有控制措施的情况下，感染者会不断地传染给易感者，导致感染人数持续增加，直到所有的人都感染为止。

这种模型适用于一些不具备病毒特异性免疫力的疾病，例如普通感冒。

而对于一些具备病毒特异性免疫力的疾病，例如水痘，我们需要引入SIR模型。

SIR模型将人群划分为易感者、感染者和康复者（Recovered），并假设康复者对此病毒有永久免疫力。

在这种模型下，感染者经过一段时间后会康复，成为康复者，不再传播病毒。

这种模型能够预测未来流行病的发展趋势，帮助制定相应的控制策略。

除了SIR模型，SEIR模型也是一种常见的病毒传播模型。

SEIR模型在SIR模型的基础上引入了潜伏期（Exposed）的概念，即感染者被感染后需要一段时间才能够传染给其他人。

这一潜伏期的存在使得病毒有更长的隐藏期，给流行病的控制带来了更大的挑战。

针对此模型，科学家们提出了更加严格的隔离措施和监测策略，以控制病毒的传播。

然而，随着全球人口的不断增加和各种交通方式的发展，病毒的传播速度越来越快，传统的人口动力学模型已经无法满足流行病的控制需求。

因此，人们开始引入网络模型来研究复杂的疾病传播。

网络模型将人群看作一个网络结构，每个节点代表一个个体，边代表个体之间的联系。

通过研究网络结构，我们可以更准确地预测和控制流行病的传播路径。

除了不同的病毒传播模型，科学家们还提出了各种流行病控制策略。

最常见的控制策略是疫苗接种。

通过接种疫苗，可以有效地提高人群的免疫力，减少感染者的数量，从而控制疾病的传播。

传染病模型详解2.2.2 SI/SIS,SIR 经典模型经典的传播模型大致将人群分为传播态S,易感染态/和免疫态R 。

S 态表示该个体 带有病毒或谣言的传播能力，一戸•接触到易感染个体就会以一泄概率导致对方成为传播态。

/表示该个体没有接触过病毒或谣言，容易被传播态个体感染。

R 表示当经过一个或多个 感染周期后，该个体永远不再被感染。

S/模型考虑了最简单的情况，即一个个体被感染，就永远成为感染态，向周用邻居不断传 播病毒或谣言等。

假设个体接触感染的概率为0,总人数为N.在各状态均匀混合网络中 建立传播模型如下:从而得到1-屮严_可见，起初绝大部分的个体为/态，任何一个S 态个体都会遇到/态个体并且传染给对 方，网络中的S 态个数随时间成指数增长。

与此同时，随着/态个体的减少，网络中S 态个 数达到饱和，逐渐网络中个体全部成为S 态。

然而在现实世界中，个体不可能一直都处于传播态。

有些节点会因为传播的能力和意愿 的下降，从而自动转变为永不传播的R 态。

而有些节点可能会从S 态转变/态，因此简单 的S/模型就不能满足节点具有自愈能力的现实需求，因而岀现S/S 模型和S7R 模型。

S/R 是研究复杂网络谣言传播的经典的模型。

采用与病毒传播相似的过程中的S, I , R 态 代表传播过程中的三种状态。

Zanetee, Moreno 先后研究了小世界传播过程中的谣言传播。

Moreno 等人将人群分为S （传播谣言）、I （没有听到谣言），R （对谣言不再相信也不传 播）。

假设没有听到谣言/个体与s 个体接触，以概率久伙）变为s 个体，s 个体遇到s 个体 或/?个体以概率a 伙）变为如图2.9所示。

建立的平均场方程:- = ^■（1-0 dt・仇谊）=M 皿=罠0）对此方程进行求解可得: IS 2.9 SIR 模型的状态转移圏di(t) ・~;-= 一九(k)i ⑴ s(t)dt< = A(k一a伙)s(f)[s(/) + r(t)] dt= a(k)s(/)[$(f) + r(t)]dt与之前人得到的均匀网络的病毒传播的结论相反，谣言在均匀网络中传播没有阈值。

在云概念中三种计算机病毒传播模型应用分析作者：靳令征来源：《科技创新导报》 2012年第11期靳令征(内蒙古乌海市人力资源和社会保障局信息中心内蒙古乌海 01600)摘要:在如今的计算机专业领域,云概念正在逐步地应用在现实生活中,将会对人们使用计算机的方式产生深远影响;而计算机和网络的安全问题也同时被突出出来。

文章分析了在云概念的适用环境中,三种经典计算机病毒传播模型——SIS、SIR和SIRS模型的应用前景和存在的主要问题。

关键词:云概念病毒传播模型 SIS模型 SIR模型 SIRS模型中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)04(b)-0028-01在互联网迅速发展的今天,云概念已成为当今计算机科学领域最为热门的概念之一,同时也是一个有可能对未来世界产生深远影响的研究领域。

自从2006年谷歌推出了“Google 101计划”,正式提出“云”的概念和理论以来,包括微软、IBM等许多大公司都开始酝酿自己的“云计划”。

而云概念是指计算机、手机等电子终端产品能够通过互联网提供包括云服务、云计算、云安全等等一系列资源分享应用;计算机、手机等电子终端产品不再需要具备强大的处理能力,用户享受的所有资源、应用程序全部都由一个存储和运算能力超强的云端后台来提供。

在这种背景下,通过互联网进行计算机病毒的传播也有一定的新特点,相应的计算机病毒传播模型也需要进一步探究;这里,对SIS、SIR和SIRS三种经典计算机病毒传播模型在云概念中应用做一下分析。

1 SIS计算机病毒传播模型人们发现计算机病毒的传播特性与生物学中的流行病病毒有很多共性之处,所以有可能根据流行病的数学模型推出计算机病毒传播的数学模型。

1991年,J.O. Kephart和S.R.White[1]联想到这种共性,首次用流行病的数学模型对计算机病毒的传播进行了分析,根据Kermach-Mchendrick生物病毒传播模型提出了计算机病毒的传播模型——SIS模型,如(1)式。

网络安全知识点概述1、网络安全的目标表现在：可靠性、可用性、保密性、完整性、不可抵赖性、可控性PDRR模型：防护、检测、响应、恢复（核心防护）2、网络安全模型PPDR模型：策略、保护、检测、响应（核心策略）3、简述物理防护在计算机系统安全方面的作用物理防护主要是针对计算机硬件上的弱点进行防护，防护人为因素或自然因素造成计算机系统的损坏，预防措施如下：（1）防止计算机设备丢失（2）防止非授权人员和破坏者进入计算机的工作环境（3）规划对外通信的出口，防止非法接线（4）防止设备或数据损失。

（5）防止电磁辐射4、网络分段：被认为是控制网络广播风暴的一种基本风暴网络安全设置组建交换式局域网：用共享式集线器虚拟局域网、网络访问权限设置、网络设备安全控制、防火墙控制5、因特网的脆弱性：线路窃听、身份欺骗、数据篡改、盗用口令攻击、拒绝服务攻击、中间人攻击盗取密钥攻击、Sniffer攻击、应用层攻击。

护IP数据安全6、Ipsec安全体系是为ip网络通信提供透明的安全服务体系结构：覆盖了定义IP安全技术的一般概念、安全需求、定义和机制ESP协议：覆盖了使用ESP进行分组加密和可选的鉴别有关分组的格式和体系内容一般问题AH协议：覆盖了所有使用AH进行分组鉴别有关分组的格式和一般问题加密算法：一组文档描述了怎样将不同的加密算法用于ESP鉴别算法、密钥管理、解释域7、防火墙是在两个网络之间访问控制策略的一个或一组系统，包括硬件系统和软件系统。

功能：隐藏内部网络、控制内部网络对外部网络的访问、控制外部网络用户对内部网络的访问、监视网络安全、提供安全日志并预警、缓解IP地址空间短缺问题、对内部网络用户的Internet使用进行审计和记录、引出DMI区域、设置各种服务。

防火墙的类型包过滤防火墙：通过将数据包的包头信息和管理员设定的规则表进行比较来判断如何处理当前的数据包代理服务防火墙自身的安全性是否可靠、是否可以抵抗拒绝服务器防火墙的选购系统的稳定性是否灵活强大、是否可扩展、可升级是否高效配置是否方便8、密码学是研究如何实现秘密通信的科学密码学的基本功能是提供保密性，作用是：保密性、鉴别、完整性、不可否认性密码体制的分类：对称密码、公钥密码密码的应用：数字签名（直接数字签名、需要仲裁的数字签名）数字证书加密方法的计算P1019、入侵：不仅包括发起攻击的人取得超出范围的系统控制权，也包括搜集漏洞信息造成拒绝访问等对计算机造成危害的行为。

病传播的网络模型与仿真研究在当今社会，疾病的传播问题一直备受关注。

通过建立网络传播模型，并进行仿真研究，可以更好地理解疾病如何在人群中传播，有助于制定相应的防控措施。

本文将介绍一种常用的病传播网络模型，并通过仿真实验探讨其传播特性。

一、病传播网络模型的基本原理病传播网络模型是一种基于网络结构的疾病传播模型。

其中，网络中的节点代表人群个体，边表示个体之间的接触关系。

病传播的过程可以被视为一种在网络上的传播过程。

基于这种模型，我们可以利用图论和传染病学的知识，研究疾病的传播规律。

二、典型的病传播网络模型1. SI模型SI模型是最简单的病传播网络模型之一。

其中，S代表易感者（Susceptible），I代表感染者（Infected）。

在SI模型中，假设感染者之间的传播率为β，易感者恢复为感染者的概率为γ。

通过建立微分方程，可以描述疾病在人群中的传播过程。

2. SIR模型SIR模型是对SI模型的一种改进，其中R代表康复者（Recovered）。

在SIR模型中，感染者可以恢复为康复者，并具有一定的免疫力。

通过引入恢复率ρ，可以更准确地描述病毒在人群中的传播过程。

3. SEIR模型SEIR模型是对SIR模型的进一步改进，其中E代表潜伏者（Exposed）。

潜伏者是指已经感染病毒，但尚未表现出明显症状的个体。

通过引入潜伏期的概念，SEIR模型可以更真实地反映疾病的传播过程。

三、基于网络模型的仿真研究通过对病传播网络模型的仿真研究，可以模拟出疾病在人群中的传播过程，并进一步分析疾病的传播特性。

具体而言，可以通过仿真实验回答以下问题：1. 病毒传播速度：通过设置不同的传播率β，观察病毒传播的速度。

当β越大时，病毒传播的速度越快。

2. 病毒在人群中的传播路径：通过观察感染者的传播路径，可以发现某些个体在传播中起到关键作用。

这有助于制定针对性的干预措施。

3. 隔离措施的有效性：通过在网络中引入隔离节点，可以模拟实施隔离措施的情况。