ウイルス

上手なウィルスの広め方
グループ：２
本実験の目的
コンピュータネットワークにおけるウイルスの拡
散について
 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。
ウイルスの種類

ポートスキャン型

ウイルスメール型

電子メールを介して増加
ノードは同じだけど…
⇒利用するネットワークが異なる！
ウイルスの主な感染経路
1.
2.
3.
4.
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
Ｐ２Ｐ
USBメモリ（物理ネットワーク）
これらをモデル化してシュミレーションを行おう！
⇒今回は主に1,2についてモデル化を行う
現実のネットワークモデル

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
スモールワールド性
ネットワークのモデル
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！
本実験で用いる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
本実験で用いるネットワークモデル
- BAモデル 
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％
更新頻度 1時間あたり1回程度
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
出典：landesk whitepaperより
http://www.landesk.co.jp/docs/whitepapers/wp_LDAntivirus
_ja-JP.pdf
モデル化その１

IPネットワーク
 スケールフリーネットワーク
 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・・・
 BAモデルを使用
ハブ
モデル化その２

メールネットワーク
 スモールワールドネットワーク
 特徴



大きなクラスタリング係数
短い平均経路長
モデル化に関して
 WSモデルを使用
モデル分析１
モデル分析２
まとめ

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