（kaneko）

グループ：２
目的
コンピュータネットワークにおけるウイルスの
拡散を
○ ウイルスの種類
○ ネットワークトポロジ
○ ノードの免疫化
に基づいてモデル化・分析を行い、
効率の良いウイルス拡散手法を提案する。
ウィルスの定義

「自己伝染機能，潜伏機能，増殖・発病機能」の
いずれか一つ以上持つ、悪意のあるプログラムで
ある。
今回はソニーのCCCDなど
ウィルスであるか微妙なものは対象としない
ウィルスの種類

ポートアタック型
 IPネットワークを介して増殖

ウイルスメール型
 電子メールを介して増殖

トロイの木馬型
 一見有用なソフトウェアのふりをして散布
以下の２種類のウィルスを扱う


ポートアタック型
ウイルスメール型
ノードは同じだけど…
利用するネットワークが異なる！
ネットワーク

構築するネットワークは？
 ＩＰネットワーク－ポート攻撃型
 メールネットワーク（人間関係）－

メール攻撃型
どのような方針でネットワークを構築するか？
 現実のネットワークに近い形で構築
 ノードは固定
 ２種類のネットワークを階層構造で構築
現実のネットワーク

リアルネットワークが持つ性質
 スモールワールド性
・・・小さな平均最短経路長を持つ
 クラスター性・・・大きなクラスタリング係数を持つ
 スケールフリー性・・・後述
⇒これらの性質を満たすモデルを作成する
ネットワークのモデル
スモールワールド性
クラスター性
スケールフリー性
BAモデル
○
×
○
頂点非活性
モデル
×
○
○
○
○
○
SW頂点非活
性モデル
⇒SW頂点非活性モデルは性質を満たす！
ネットワークモデル

ネットワークモデル
 スケールフリーネットワークを使用
 特徴
○ 小さな次数を持つ沢山のノードと
大きな次数を持つ少数のノードが共存
⇒

モデル化に関して・・・
⇒
ハブ
BAモデル
成長と優先的選択というアイディアから
べき則を持つネットワークを作成するモデル
⇒ スケールフリーネット
ワーク


成長 ― 頂点数が時間と共に徐々に増加
優先的選択 ― 次数の多い頂点に優先的に接続
頂点非活性モデル
BAモデルの拡張版
 ノードに年齢を与える

 活性状態
・・・若いノード
 非活性状態・・・老いたノード
確率遷移
活性状態
非活性状態
不可逆

リンクを結ぶ際に活性状態のノードだけが枝を受け取る
T=
0
T=
1
：活性状
態
：非活性状態
セキュリティソフト

ノードの免疫化について
 セキュリティソフト普及率（日本）53.4％
 更新速度の平均値？
 検出率 99～100％

レスポンスタイム
 平均６時間程度
（cf.ネットワーク全体に
3～4時間以内で感染可能）

どのように配置するか
 キーノードは全て免疫化
 その他のノードは50%程度をランダムに免疫化
 検出できる確率は99%程度に設定
モデル分析１
提案したモデルにおいて計算機上でシミュレー
ションを行い、ウイルスの拡散状況から効率の良
いウイルス拡散手法を考察
モデル分析２
まとめ

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