Den ökande konvergensen av power-law-nätverk som sociala nätverk och peer-to-peer-applikationer, webb-levererade applikationer och mobila plattformar gör dagens användare mycket sårbara för helt nya generationer av malware som utnyttjar sårbarheter i webbapplikationer och mobila plattformar för nya infektioner, samtidigt som power-law-anslutning för att hitta nya offer. De traditionella epidemiska modellerna baserade på antaganden om homogenitet, genomsnittliga fördelningar och perfekt blandning är otillräckliga för att modellera denna typ av malware förökning. I detta dokument studerar vi fyra aspekter som är avgörande för att modellera malware-utbredning: interaktion på applikationsnivå mellan användare av sådana nätverk, lokal nätverksstruktur, användares rörlighet och nätverkssamordning av skadlig kod såsom botnät. Eftersom slutna lösningar av malware förökning med tanke på dessa aspekter är svåra att få, beskriver vi en öppen källkod, flexibel agent-baserade emuleringsram som kan användas av malware forskare för att studera dagens komplexa malware. Ramverket, som kallas Agent-Based Malware Modeling (AMM), tillåter olika applikationer, nätverksstruktur, nätverkssamordning och användarrörlighet i antingen en geografisk eller en logisk domän för att studera olika infektions- och spridningsscenarier. Förutom traditionella maskar och virus, ramen tillåter också modellering nätverk samordning av skadlig kod såsom botnät. Majoriteten av de parametrar som används i ramverket kan härledas från verkliga nätverk spår som samlats in från ett nätverk, och därför representerar realistiska malware förökning och infektion scenarier. Som representativa exempel, undersöker vi två välkända malware spridningsmekanismer: (i) en skadlig virus som Cabir sprider bland abonnenter av ett mobilt nätverk med hjälp av Bluetooth och (ii) en hybrid mask som utnyttjar e-post och fildelning för att infektera användare av ett socialt nätverk. I båda fallen identifierar vi de parametrar som är viktigast för spridningen av epidemin baserat på våra omfattande simuleringsresultat.
Bose m.fl. REF studerar flera aspekter som är avgörande för problemet, såsom användarinteraktioner, nätverksstruktur och nätverkssamordning av skadlig kod (t.ex. Botnät).
Agent‐based modeling of malware dynamics in heterogeneous environments
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}