基于计算机病毒传播机制的网络演化模型研究

总结点里所占的比重，它是对流行病在互联网中的传播区域的一种描述。当ρI→c（0代表被传染的节点数量在最后保持在一定程度，也就是说病毒或者谣言会出现并且一直存在；而当ρI→0时，代表传染的节点的比重靠近0，谣言或者病毒会消失不在。由此可见，研究复杂互联网传播动力学时应该将网络的感染密度作为主要研究目标。根据蒙特卡罗提出的建模可以得出感染密度伴随时间变化而产生演化的结果，详见下图2。

从上图2中可以得出，在传染刚开始发生时，密度增长速度很快（t<15），但是随着时间的变化（t>15）， ρI的值在一定的范围内保持不变[4]。根据这个特点，取时间步t=9001到t=10000的传染密度的平均数来做稳定状态数值。再进一步进行试验，得出下图3。

通过上面两张图能够得出，在互联网的平均度k变大的时候，互联网上的稳定状态感染密度ρI也会不断加大，但是当k到一定的值之后，不管其数值再加大多少，ρI的数值在一定的范围内保持不变。所以，计算机病毒在互联网中的传播扩散受到网络平均度的影响，其值越高，越利于病毒的传播[5]。

4.结语

由于网络技术的发展，公众的日常生活与网络密不可分，病毒的存在使得公众在使用网络的时候不得不加以防范，但是当前的杀毒软件还不能够彻底的查杀病毒，需要专业人员进一步开发新型查杀病毒工具。本文将病毒传播机制和网络演化模型结合起来，对SIRS计算机病毒传播机制的网络演化模型进行了探讨和研究，旨在探索抵御病毒对计算机的侵袭，为互联网的健康发展创造良好的网络环境。

参考文献：

[1] Huang C Y， Lee C L， Wen T H， et al. A computer virus spreading model based on resource limitations and interaction costs[J]. Journal of Systems & Software， 2013， 86（3）：801-808.

[2] Li W， Liu F， Yang R， et al. Research on Spreading Mechanism of Network Rumors Based on Potential Energy[C]// International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery. IEEE， 2015：282-285.

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