针对幂律泊松模型推测网络蠕虫传播路径

为了尽早获取网络蠕虫的传播路径,在对Internet流量的幂律泊松分布进行假设检验与参数计算的基础上,提出了幂律泊松流量分布模型下推测网络蠕虫传播路径的k聚积算法.采用数学方法证明了k聚积算法的有效性.通过模拟环境进行实验,研究了参数k对算法准确率的影响,并对算法有效性进行了验证.实验结果表明:当通信流量中入度幂律分布参数γ值大于3,k在0.3~0.5之间时,k聚积算法的准确率最高;当γ值介于2~3之间,k在0.5~0.7之间时,算法准确率最高;当γ值小于2,k在0.7~0.9之间时,算法准确率最高.针对不同的入度幂率分布情况,通过参数k的恰当选择,k聚积算法可以达到89%的准确率.通过试验可以选择参数k在不同幂率分布参数下的最优取值范围,使得k聚积算法对不同的流量分布模型具有较好的适应性.

Reconstruction of worm propagation path for power-law Poisson model