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一類帶Gilpin-Ayala增長率的時滯計算機病毒模型

2017-07-03 15:28:30施鍵蘭余贊平
福建工程學(xué)院學(xué)報 2017年3期
關(guān)鍵詞:特征方程計算機病毒不動點

施鍵蘭, 余贊平

(1.福建農(nóng)林大學(xué) 東方學(xué)院, 福建 福州 350017; 2.福建師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院, 福建 福州 350117)

一類帶Gilpin-Ayala增長率的時滯計算機病毒模型

施鍵蘭1, 余贊平2

(1.福建農(nóng)林大學(xué) 東方學(xué)院, 福建 福州 350017; 2.福建師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院, 福建 福州 350117)

研究了一類帶Gilpin-Ayala增長率的時滯計算機網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型。通過分析模型特征方程及考慮時滯對系統(tǒng)動力學(xué)行為的影響,得到模型的平衡點穩(wěn)定及 Hopf 分岔產(chǎn)生的條件。數(shù)值模擬驗證出所得理論分析結(jié)果的正確性。

計算機病毒; Gilpin-Ayala增長率; 穩(wěn)定性; Hopf分岔;時滯

計算機病毒的自我復(fù)制及傳播行為和種群中流行病傳播十分相似。1990年初,Kephart等人第一次借助生物學(xué)領(lǐng)域已有的數(shù)學(xué)模型來對計算機病毒進行研究,提出經(jīng)典的SIS病毒模型[1]。在此基礎(chǔ)上,不少學(xué)者對計算機病毒傳播模型加以改進并進行研究[2-8];Ren等[8]考慮了易感染節(jié)點數(shù)量符合logistic增長,討論了平衡點的動力學(xué)性質(zhì)。

對于(時滯)微分方程描述的連續(xù)系統(tǒng),如果參數(shù)通過某一數(shù)值時平衡點的穩(wěn)定性發(fā)生了改變,且在平衡點附近產(chǎn)生了周期軌,那么稱這樣的分岔為連續(xù)系統(tǒng)的Hopf分岔。由于Gilpin-Ayala增長率比logistic增長率更加符合實際中的種群增長情形[9],本研究在文獻[8]基礎(chǔ)上,提出了一種帶Gilpin-Ayala增長率的時滯計算機網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型,通過分析相應(yīng)特征方程根的分布對其進行穩(wěn)定性和Hopf分岔分析。

1 模型建立

假設(shè)將網(wǎng)絡(luò)中一臺計算機主機或路由器看作一個節(jié)點。節(jié)點分為易感染節(jié)點、感染節(jié)點和免疫節(jié)點。以S(t)表示t時刻未感染病毒的易感染節(jié)點數(shù);I(t)表示t時刻已感染病毒的感染節(jié)點數(shù);R(t)表示t時刻對病毒具有免疫能力的免疫節(jié)點數(shù)。根據(jù)上述假設(shè),建立如下SIR計算機病毒傳播動力學(xué)模型:

其中,β表示易感染節(jié)點與感染節(jié)點的傳染率系數(shù),假設(shè)易感染節(jié)點數(shù)量符合Gilpin-Ayala增長,r是內(nèi)稟增長率,K是網(wǎng)絡(luò)最大容納量,μ表示節(jié)點自然死亡系數(shù),α表示節(jié)點的免疫狀態(tài)返回到易感染狀態(tài)的概率,τ表示病毒的潛伏期,即節(jié)點感染病毒到病毒發(fā)作的時間間隔。

由于系統(tǒng)前2個方程不含有R變量,故可考慮如下系統(tǒng)

(2)

2 穩(wěn)定性分析

2.1 平凡零解的穩(wěn)定性

(λ-r)(λ+α+μ)=0

解得λ1=r>0,λ2=-α-μ<0。

2.2 無病平衡點的穩(wěn)定性

定理2 系統(tǒng)(2)的無病平衡點E0=(K,0)

(1)當(dāng)R0<1時是局部漸近穩(wěn)定的;

(2)當(dāng)R0>1時是不穩(wěn)定的。

證明 系統(tǒng)(2)在E0處的特征方程為

(3)

(3)式有一個負實根λ1=-2r<0和滿足下式的根

(4)

(1)當(dāng)R0<1,τ=0時,得到(4)式的根

λ=Kβ-α-μ<0。

當(dāng)R0<1,τ>0時,假設(shè)(4)式的根為

λ=i?(?>0),代入(4)式分離實虛部得到

(5)

求解(5)式可得

(6)

當(dāng)R0<1,方程(6)沒有正根?,這說明當(dāng)τ≥0時(4)式F(λ)=0的所有根λ都具有負實部,所以系統(tǒng)(2)在無病平衡點E0是局部漸近穩(wěn)定的。

(2)當(dāng)R0>1時,(4)式F(0)<0,F(xiàn)(+)=+,所以F(λ)=0至少有一個正實根,系統(tǒng)(2)在無病平衡點E0是不穩(wěn)定的。

2.3 地方病平衡點的穩(wěn)定性

定理3 系統(tǒng)(2)的地方病平衡點

證明 系統(tǒng)(2)在E*處的特征方程為

(7)

這里c=α+μ。

當(dāng)τ=0時,(7)式變?yōu)?/p>

(8)

由Hurwitz判據(jù)可得特征方程(8)的根的實部均為負,因此系統(tǒng)(2)當(dāng)R0>1,τ=0時在地方病平衡點E*是局部漸近穩(wěn)定的。

當(dāng)τ>0時,假設(shè)(7)式的根為λ=i?(?>0),代入(7)式分離實虛部得到

(8)

求解(8)式可得

(9)

當(dāng)1

3 Hopf分岔分析

定理4 當(dāng)R0>5時,存在一個臨界值τ0

(1)當(dāng)τ∈[0,τ0)時,系統(tǒng)(2)的地方病平衡點E*是局部漸近穩(wěn)定的。

(2)當(dāng)τ>τ0時,系統(tǒng)(2)的地方病平衡點E*是不穩(wěn)定的。并且當(dāng)τ經(jīng)過τ0時在地方病平衡點E*處產(chǎn)生Hopf分岔。

證明 當(dāng)R0>5時,由(9)式解得

(10)

代入(8)式得

(11)

將特征方程(7)式左右兩邊對τ求導(dǎo)整理得

(12)

由(12)式得

(13)

根據(jù)(7)式計算得

(14)

將(14)代入(13)式得

(15)

所以

應(yīng)用Hopf分岔定理[10],當(dāng)R0>5,τ∈[0,τ0)時,特征方程(7)的所有特征根都具有復(fù)實部,系統(tǒng)(2)在地方病平衡點E*是局部漸近穩(wěn)定的。當(dāng)τ>τ0時,特征方程(7)至少有一個根具有正實部,系統(tǒng)(2)的地方病平衡點E*是不穩(wěn)定的,并且當(dāng)τ經(jīng)過τ0時在地方病平衡點E*處產(chǎn)生Hopf分岔。

4 數(shù)值模擬

為了驗證上述結(jié)果的正確性,對式(2)進行數(shù)值仿真如下:

取K=100,r=2,μ=2,α=2,β=0.1,計算R0和τ0得到R0=6.25>5,τ0=0.268 4,取τ=0.2<τ0,根據(jù)定理2,得到式(2)的解E*=(40,16.8)漸進穩(wěn)定,如圖1~3所示。

圖1 R0=6.25>5,τ=0.2<τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-S平面Fig.1 The t-S plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.2<τ0

圖2 R0=6.25>5,τ=0.2<τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-I平面Fig.2 The t-I plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.2<τ0

圖3 R0=6.25>5,τ=0.2<τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真S-I平面Fig.3 The S-I plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.2<τ0

取K=100,r=2,μ=2,α=2,β=0.1,計算R0和τ0得到R0=6.25>5,τ0=0.268 4,取τ=0.3>τ0。根據(jù)定理3,得到式(2)的解E*=(40,16.8)是不穩(wěn)定的,并且產(chǎn)生一個Hopf分岔,即分岔出一個周期解,如圖4~6所示。

圖4 R0=6.25>5,τ=0.3>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-S平面Fig.4 The t-S plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.3>τ0

圖5 R0=6.25>5,τ=0.3>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-I平面Fig.5 The t-I plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.3>τ0

圖6 R0=6.25>5,τ=0.3>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真S-I平面Fig.6 The S-I plane of endemic equilibrium when R0=6.25>5,τ=0.3>τ0

取K=100,r=2,μ=2,α=2,β=0.08,計算R0,得到R0=4<5,取τ=0.4。根據(jù)定理4,得到式(2)的解E*=(50,18.75)漸進穩(wěn)定,如圖7~9所示。

圖7 R0=4<5,τ=0.4>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-S平面Fig.7 The t-S plane of endemic equilibrium when R0=4<5,τ=0.4>τ0

圖8 R0=4<5,τ=0.4>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真t-I平面Fig.8 The t-I plane of endemic equilibrium when R0=4<5,τ=0.4>τ0

圖9 R0=4<5,τ=0.4>τ0時,地方病不動點數(shù)值仿真S-I平面Fig.9 The S-I plane of endemic equilibrium when R0=4<5,τ=0.4>τ0

5 結(jié)語

計算機病毒的防治是計算機安全領(lǐng)域的重要課題,是長期而復(fù)雜的任務(wù),需要深入研究計算機病毒傳播原理,對計算機病毒的有效預(yù)防和控制提供理論基礎(chǔ)。本文提出了一種帶Gilpin-Ayala增長率的時滯計算機網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型,研究基本再生數(shù)R0和時滯τ對網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型的影響。研究表明,當(dāng)R0<1時,無病平衡點E0是局部漸近穩(wěn)定的;當(dāng)15時,存在一個臨界值τ0,當(dāng)τ的值低于臨界點τ0時,模型處于理想的穩(wěn)定狀態(tài)。此時,將有利于對網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播進行有效的控制。當(dāng)τ的值一旦超越臨界點τ0時,模型將失去穩(wěn)定性,并在有病毒平衡點附近產(chǎn)生Hopf分岔。此時,模型將進入極限環(huán)狀態(tài),網(wǎng)絡(luò)病毒的傳播將失去控制。因此,應(yīng)該采取有效措施盡量減小τ和R0的值,延遲和消除Hopf分岔的發(fā)生,控制和消除計算機病毒在網(wǎng)絡(luò)上的傳播。

[1] Kephart J O,White S R.Directed graph epidemiological model of computer viruses[C]∥Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy, May 20-23,1991, Oakland, California, USA. Washington D C: IEEE Computer Society,1991.

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[10] Hale J K, Verduyn L S. Introduction to Functional Differential equations[M].New York:Springer-Verlag,1993.

(特約編輯:黃家瑜)

A time delayed computer virus model with Gilpin-Ayala growth rate

Shi Jianlan1, Yu Zanping2

(1. Dongfang College, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350017, China; 2. College of Mathematics and Computer Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China)

In this paper,a time-delay viral infection model in computer networks with Gilpin-Ayala growth rate was investigated.By analysing the associated characteristic equation and the impact of the time delay on the dynamical behaviour of a system,the conditions of equilibrium stability and the production of Hopf bifurcation were obtained.Numerical simulations confirm the theoretical results.

computer virus; Gilpin-Ayala growth rate; stability; Hopf bifurcation; time delay

10.3969/j.issn.1672-4348.2017.03.020

2017-03-30

施鍵蘭(1984-),女,福建福州人,講師,碩士,研究方向:計算機模型。

TP309.5

A

1672-4348(2017)03-0301-06

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