Internet网中病毒的检测-扩散耦合动力学模型及最优控制策略的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61304117
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The spread of computer virus, antivirus detection have been the key and basic research project that we have been confronting, specially the latter,which are important means to fight against the spread of the virus and protect effectively the information security.The present virus propagation models have not combined the ability of virus detection in router level with the dynamic power-law topology in autonomoous systme of Internet, so, this project intends to establish the detection-propagation coupled model for Internet virus under the system dynamics method and the model parameters are estimated. The dynamical behaviors of model is theoretically analysed in order to understand quantitatively and qualitatively of the essential connection between detection ability and topology of Internet and propagation dynamic of virus. Then we compare with the previous results obtained and discuss the rationality of detection ability and Internet topolopy, analysis the parameter sensitivity of qualitative results obtained, and determine the key factors of virus propagation. Next,optimal control theory is used to obtain the optimal control strategy in the form of weighing of cost and benefit for control virus. Consequently, the research on this project may provide both theoretical and methodological guidance for understand and control the virus propagation and some achievements obtained are universally referential to such complex networks as the next generation Internet,the wireless sensor network with effect of virus detection.
计算机病毒传播、反病毒检测一直是我们所面临的关键的基础研究课题,尤其是后者,是对抗计算机病毒扩散、有效保护信息安全的重要手段。现有病毒传播模型没有把Interne中路由器层面的反病毒检测能力和自治系统层面的无标度拓扑特性有机结合起来。鉴于此,本项目建立Internet中的检测-扩散传播耦合动力学模型并进行参数估计。定性定量地分析模型的动力学特征,揭示Internet中反病毒检测能力和拓扑特性与病毒扩散传播之间的内在本质联系,对比已有传播模型的所获结果讨论引入二者的合理性。对所获定性结果的参数进行敏感性分析,确定病毒传播的依赖性因素,由此运用最优控制理论从理论上取得病毒控制成本与效益均衡的最优控制策略。该研究为掌控病毒在具有检测效果的网络中传播提供理论和方法上的指导。部分成果对具有病毒检测效果的下一代互联网和无线传感器网等较复杂的网络有着普适的借鉴性。

结项摘要

目前,网络病毒对Internet用户有着严重的威胁。本项目通过考虑Internet网中路由器层的网络有限的反病毒能力和自治系统层的网络拓扑结构,建立并分析一个耦合的非线性动力学计算机病毒传播模型及最优控制策略,主要的研究内容为;.(1)Internet中计算机病毒检测-扩散传播耦合动力学传播建模研究。本项目拟在现有的宏观传播模型的基础上,通过考虑Internet中路由器层反病毒检测能力和自治系统层无标度拓扑特性,建立并分析计算机病毒检测-扩散传播耦合动力学模型。.(2) Internet中计算机病毒检测-扩散传播耦合动力学最优控制策略的建模与分析的研究。.本项目所取得的重要结果为:.(1)在Internet路由器层,计算机病毒具有潜伏性。通过建模分析,我们发现,病毒的潜伏时延不同,病毒在网络中的传播行为不同。我们取得了病毒在网络中能够持续传播与灭绝的临界条件。.(2) 在Internet路由器层,由于有限的反病毒成本,网络的反病毒能力并不是100%有效的。通过研究发现,网络中不完全的反病毒能力对病毒的传播有着关键的影响:会出现由量变到质变的转变。这从某种程度上解释了计算机病毒在网络中突发性的现象。.(3) 基于上述的研究,通过综合考虑网络的反病毒能力和突发现象,我们考察了在这两个因素的影响下网络病毒的传播动力学行为。通过研究发现,这两个因素不但能够影响病毒是否灭绝的传播阈值,而且会影响病毒在网络中的传播强度。.(4) 在Internet自治系统层,考虑到一些连接度大的计算机(诸如大型的工作站或者服务器),由于其提供下载反病毒软件的功能从而带有解毒的特性。当连接度小的计算机从这类计算机下载反病毒软件通信时,能够清除病毒使之正常运行。研究结果发现,在病毒的传播过程中,不论网络中初始的染毒机的数量是多少,随着时间的推移,染毒计算机的数量会逐渐趋近于两个状态:一个依赖于染毒机的数量,另一个则独立于染毒机的数量。而且在一定的网络条件下,染毒计算机的数量会逐渐为零。.(5) 在Internet自治系统层,考虑到网络结构的异构性,研究发现,高的网络异构性有助于网络病毒的传播。.该研究为掌控病毒在具有检测效果的网络中传播提供理论和方法上的指导。部分成果对具有病毒检测效果的下一代互联网和无线传感器网等较复杂的网络有着普适的借鉴

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Propagation Effect of a Virus Outbreak on a Network with Limited Anti-Virus Ability.
病毒爆发在抗病毒能力有限的网络上的传播效应
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0164415
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Xu Y;Ren J
  • 通讯作者:
    Ren J
Modelling the effects of selection temperature and mutation on the prisoner's dilemma game on a complete oriented star.
模拟选择温度和突变对完全定向恒星囚徒困境博弈的影响
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0107417
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Ren J;Xu Y
  • 通讯作者:
    Xu Y
Global Bifurcation of a Novel Computer Virus Propagation Model
新型计算机病毒传播模型的全局分叉
  • DOI:
    10.1155/2014/731856
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    ABSTRACT AND APPLIED ANALYSIS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ren, Jianguo;Xu, Yonghong;Liu, Jiming
  • 通讯作者:
    Liu, Jiming

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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    任建国

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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