Litteratur i malware spridning fokuserar på modellering och analys av dess spridning dynamik. Epidemiologi modeller, som är inspirerade av egenskaperna hos biologisk sjukdom sprids i mänskliga populationer, har använts mot detta hot för att analysera hur malware sprids i ett nätverk. Detta arbete presenterar en modifierad version av den allmänt använda epidemiologi modeller Känslig Infekterad Recovered (SIR) och Känslig Infected Disceptible (SIS), som innehåller förmågan att fånga relationer mellan noder inom ett nätverk, tillsammans med deras effekt på malware spridningsprocessen. Utifrån en modell som illustrerar nätverkets beteende baserat på angriparens och försvararens val, använder vi spelteori för att beräkna optimala strategier för försvararen för att minimera effekten av malware spridning, samtidigt minimera säkerhetskostnaden. Vi överväger tre försvarsmekanismer: patch, borttagning, och patch och avlägsnande, som motsvarar försvararens strategi och använder probabilistiskt med en viss hastighet. Angriparen väljer typ av attack beroende på dess effektivitet och kostnad. Genom interaktionen mellan de två motståndarna drar vi den optimala strategin för båda spelarna, känd som Nash Equilibrium, för att utvärdera de relaterade vinsterna. Därför ger vår modell en kostnads-nyttoriskhantering ram för att hantera malware spridning i datornätverk.
Spyridopoulos et al. REF använde ett komplett informationsspel för att få försvararens optimala strategi som minimerar säkerhetskostnaden samt malware-effekten.
A Game Theoretical Method for Cost-Benefit Analysis of Malware Dissemination Prevention
{'venue': None, 'journal': 'Information Security Journal: A Global Perspective', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}