LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: Інформаційна безпека, шкідливе програмне забезпечення; віруси; моделювання; клітинкові автомати, 004.94 [УДК 004.49], Информационная безопасность, вредоносное программное обеспечение; вирусы; моделирование; клеточные автоматы, Information Security, malware; viruses; simulation; cellular automata, 004.94 [UDC 004.49]
В умовах зростання обсягів та видів шкідливого програмного забезпечення, яке узагальнено називають вірусами, актуальною задачею є моделювання його розповсюдження для прийняття запобіжних заходів. Існують моделі розповсюдження комп’ютерних вірусів у вигляді звичайних диференціальних рівнянь, але вони не приділяють належної уваги їх просторовому розповсюдженню та логічним особливостям, зосереджуючись на кількісних показниках. В даній статті розглянуто підхід до моделювання вірусів на основі клітинкового автомату, запропоновано нову модель розповсюдження вірусів, яка відрізняється можливістю враховувати деякі риси самовідтворення шкідливого ПЗ, бере до уваги дію антивірусного захисту та його вплив на розповсюдження зараження. Модель застосовано до ряду практичних прикладів, в результаті моделювання одержано інформацію щодо розподілу зараження мережею. Запропонована модель може бути адаптована до різних видів шкідливого ПЗ. В условиях возрастания объемов и видов вредоносного программного обеспечения, которое обобщенно называют вирусами, актуальной задачей является моделирование его распространения для принятия упреждающих мероприятий. Существуют модели распро-странения компьютерных вирусов в виде обыкновенных дифференциальных уравнений, но они не уделяют должного внимания их пространственному распределению и логическим особенностям, сосредотачиваясь на количественных показателях. В данной статье рассмотрен подход к моделированию вирусов на основе клеточного автомата, предложена новая модель распрострaнения вирусов, которая отличается возможностью учитывать некоторые черты самовоспроизвод-ства вредоносного ПО, принимает во внимание действие антивирусной защиты и ее влияние на распро-странение заражения. Модель применена к ряду практических примеров, в результате моделирования получена информация относительно распределения зара-жения в сети. Предложенная модель может быть адап-тирована к разным видам вредоносного ПО. In conditions of malware volumes and types growth, which are generally called viruses, the actual problem is simulation of its propagation for taking preventive actions. There are models of computer viruses propagation in form of ordinary differentional equations, but it don’t pay appropriate attention to a space distribution and logical peculiarities, concentrating on a quantitative indexes. In the paper the virus modelling approach based on cellular automata is considered. The new model of virus propagation is proposed. The model differs by its possibility to take into account some features of malware replication, antivirus defence and antivirus influence on infection propagation. The model was applied to some practical examples, the information about infection distribution in the network was obtained as a simulation result. The proposed model can be adapted to different types of malware.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.