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基于元胞蚁群算法的僵尸网络传播特征研究
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川理工学院计算机系,自贡643000
  • 相关基金:国家自然科学基金(60372013);四川省教育厅重点项目(13ZA0118);人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2012RYY02);四川理工学院培育项目(2012PY13)
中文摘要:

为了有效地研究僵尸网络传播过程中的特征变化,基于元胞蚁群算法提出了一种新的刻画方法BDCA(Botnet Detecting algorithm based on Cellular Ant)。该方法首先定义了僵尸网络中普通节点、易感染节点和感染节点之间的转化关系,建立符合僵尸网络传播特征的数学模型,并利用元胞蚁群算法对上述模型进行求解,以此获得平衡条件下的最优解。最后,利用NS2进行仿真实验,深入分析了影响 BDCA 算法的关键因素。同时通过对比其他算法之间的性能状况,结果表明该算法具有较好的适应性。

英文摘要:

In order to mitigate the characteristic changes in Botnet spread process,a novel depicted meth-od (Botnet Detecting algorithm based on Cellular Ant,BDCA)is proposed by cellular ant algorithm.In this method,the transformation relationships between ordinary nodes,susceptible nodes and infected nodes are defined,and the mathematical model which is match Botnet spread characteristic is built. Then,the optimal solution under stable conditions is solved by cellular ant algorithm.Finally,a simula-tion with NS2 was conducted to study the key factors of BDCA.Compared to other algorithm perform-ance,the results show that,BDCA has better adaptability.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542