基于社交关系映射的移动物联网蠕虫恶意程序群协同阻断模型研究

Smart handset such as iPhone, iPad and Android are the core of mobile internet of things, which brings new interactive experience for human to human and human to things, but they also provide convenience for malware propagation. Traditional passive malware detection and propagation model analysis, which are constrained by specific type of malware and network structure, cannot block malware in its early stage. Mobile internet of things is integrated with social life nowadays, smart handsets posses obvious social features, which impose influence to the propagation of malware. Exploring the internal relations in social communication, and motivating cooperation among smart handsets ,will bring new possibility to block malware actively. We propose a malware blocking model with group cooperation based on social relationship mapping. We adopt ACP social computing, construct a parallel system based on virtual social relationship model to predict the propagation trend of malware. The research result has important significance in illustrating the inherent mechanism of malware propagation, and revealing the action law between social activity and malware propagation. The result will also bring new idea and theoretical basis for blocking malware in complex heterogeneous network.

以iPhone、iPad、安卓手机等智能手持终端为核心的移动物联网，在为人与人、人与物之间带来全新交互体验的同时，也为蠕虫恶意程序爆发性传染提供了滋生的土壤。传统的被动蠕虫入侵检测及传播模型分析，受限于具体蠕虫类型及网络结构，不足以在爆发初期进行有效阻断。随着移动物联网与人类社会生活的紧密融合，作为通信活动主体的智能手持终端具备了明显的社会化特征，对于蠕虫恶意程序的传播产生了深刻影响，所以挖掘社交通信内在联系，激励终端协同合作，将为主动阻断蠕虫传播带来新的可能。为此本项目提出基于社交关系映射的蠕虫恶意程序群协同阻断模型，采用ACP社会计算方法，通过构造虚拟社交关系模型，建立与蠕虫传播模型互动演化的平行系统，预测蠕虫传播趋势。本项目研究成果对于阐明蠕虫传播内在机理，揭示社交关系活动与蠕虫传播的相互作用规律具有重要意义，为在复杂异构网络环境下有效阻断蠕虫传播提供了新思路和理论依据。

在高性能智能手持终端的支撑下，移动物联网为人与人的交互、人与物的交互带来了全新的信息交互体验，但承载移动物联网的无线信道，由于其固有的信道脆弱性，加之移动操作系统自身的漏洞，也给移动物联网带来了极大的可靠性威胁，其中最主要的威胁来自于蠕虫恶意程序。.真实的社会问题中所呈现的动态性、快速性、开放性、交互性、海量性等特点，通过智能手持终端的人机交互影响到移动物联网内部的信息流动，使得蠕虫恶意程序的传播也呈现了上述特点。随着移动物联网的社会化倾向越来越明显，蠕虫恶意程序传播方式和途径也日益复杂和多样化。目前，在移动物联网中针对蠕虫恶意程序的传播进行有效阻断还存在较大难度。移动物联网自身网络结构复杂，网络拓扑变化剧烈，而针对蠕虫恶意程序的传播方式建模主要集中在网络的结构分析上，还不足以深入反映蠕虫恶意程序的内在传播机理，因此难以在蠕虫恶意程序造成大规模感染破坏之前，对其进行主动阻断。.随着智能手持终端的普及度和使用便捷度的提升，蠕虫类恶意程序的传染蔓延还将会给移动物联网带来更严重的破坏，因此深入挖掘蠕虫恶意程序的内在传播机理，并针对性地对其传播途径进行主动阻断显得尤为重要和迫切。.智能手持终端作为移动物联网的信息感知末端，总被随身携带，充分参与到个人的日常社交活动中，极具私人化特征，能够多角度、全方位地反映用户的社交属性。用户的社交活动也通过智能手持终端，直接或间接影响到蠕虫恶意程序的传播。在社交群应用这类热门无线应用的驱动下，海量个体用户组成的群体社交关系行为，及其与真实世界相互作用的规律却有章可循，这使得智能手持终端具备通过相互协作，形成防御集群阻断蠕虫恶意程序传播的可能。.本项目提出在移动物联网的社交群应用的基础上，引入针对智能手持终端用户人群的社交关系分析,构造多维度的社交关系模型，建立社交关系模型与蠕虫恶意程序传播机理之间的映射，感知和预测蠕虫恶意程序的传播趋势。在多维度社会计算挖掘的基础上，以社交群应用形成的智能终端集群为防御单位，通过集群成员之间的相互协同，对蠕虫恶意程序的传播途径进行主动阻断。本项目研究成果对于阐明蠕虫传播内在机理，揭示社交关系活动与蠕虫传播的相互作用规律具有重要意义，为在复杂异构网络环境下有效阻断蠕虫传播提供了新思路和理论依据。