ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЛЕДСТВИЙ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ВИРУСА В КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ БАЗОВОГО ПОРОГОВОГО ЧИСЛА

В современном мире Интернет является одним из самых распространённых инструментов для общения людей, поиска информации, покупки товаров и услуг и т.д. Большинство компьютеров обычно используют одно и то же программное обеспечение операционной системы и взаимодействуют со всеми другими компьютерами, используя стандартный набор протоколов. Это породило новое поколение преступников. Интернет является основным средством, используемым злоумышленниками для совершения компьютерных преступлений. Из-за большого сходства между распространением компьютерного вируса и распространением биологического вируса многие исследователи применяют математические модели эпидемиологии к компьютерной среде. Этот подход является наиболее эффективным для описания распространения вредоносного кода в сети. В статье для анализа SIRS-модели используются результаты теории математической эпидемиологии. Динамика распространения влияния вируса на компьютерную сеть описывается с помощью системы дифференциальных уравнений. Исследуется устойчивость сети к распространению вредоносных программ. Найдены положения равновесия при отсутствии заражения в сети и при эпидемии. В рамках исследуемой модели определяется базовое пороговое число. В зависимости от величины базового порогового значения можно предсказать эволюцию вирусной атаки и подобрать наилучшие противовирусные меры защиты сети. Приведены результаты численных экспериментов, подтверждающие аналитические выводы.

1. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации, Москва, 2016 г., (утверждена Президентом Российской Федерации В. Путиным 5 декабря 2016 г., № 646. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_208191/4dbff9722e14f 63a309bce4c2ad3d12cc2e85f10/).

2. Бородакий Ю. В., Добродеев А. Ю., Нащекин П. А., Бутусов И. В. О подходах к реализации централизованной системы управления информационной безопасностью АСУ военного и специального назначения// Вопросы кибербезопасности. Москва 2014, 2 (3), С. 2 -9.

3. Эпидемиологический словарь. – Москва: Открытый Институт Здоровья, 2009.

4. Братусь А. С., Новожилов А. С., Платонов А. П. Динамические системы и модели биологии. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009.

5. Молчанов, А. М. Об устойчивости нелинейных систем. Пущено: ИМПБ РАН, 2013.

6. O. Diekmann, J.A.P. Heesterbeek, J.A.J. Metz, On the definition and the computation of the basic reproduction ratio R0 in models for infectious diseases in heterogeneous populations, J. Math. Biol. 28 (1990) 365. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/BF00178324.