К.В. Арсеньев1

1АО «Корпорация «Комета» (Москва, Россия)

1kostars@inbox.ru

Постановка проблемы. В настоящее время все более актуальным становится вопрос возможности применения математических моделей оценки распространения эпидемий, используемых в эпидемиологии и вирусологии, для решения задач контроля распространения компьютерных вирусов с учетом наличия уязвимостей в компьютерных сетях (КС), развитием и распространением вредоносного программного обеспечения (ВПО), способствующего возникновению «компьютерной вирусной эпидемии».

Цель. Изучить предпосылки и динамику развития вирусной эпидемии при функционировании КС на основе применения сложившихся подходов, которые использовались и используются по сей день в медицине для мониторинга эпидемий.

Результаты. На основе проведенного анализа представлена возможность применения используемых в эпидемиологии математических моделей.

Практическая значимость. С помощью описанных моделей можно получать динамику развития компьютерных вирусных эпидемий, прогнозировать значения основных характеристик и посредством их анализа определять возможность их возникновения или угасания.

Арсеньев К.В. Анализ математических моделей оценки вирусных эпидемий в целях их применения в задачах контроля распространения компьютерных вирусов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2024. Т. 22. № 2. С. 5−10. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202402-01

1. Гошко С.В. Энциклопедия по защите от вирусов. М.: СОЛОН-Пресс. 2004. 304 с.
2. Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические модели биологических продукционных процессов. М.: Изд. МГУ. 1993. 301 с.
3. Bailey N.T. The Mathematical Theory of Infectious Diseases and its Applications (second edition). London: Griffin. 1975. 413 c.
4. Криворотько О.И., Кабанихин С.И. Математические модели распространения COVID-19. Новосибирск: Новосибирский государственный университет, ИМ СО РАН. 2021.
5. Дейли Ди Джей, Гани Дж. Эпидемическое моделирование: Введение. Нью-Йорк: Изд-во Кембриджского университета. 2005.
6. Наумова Е.М., Куленцан А.Л. Современные виды компьютерных вирусов и актуальные способы заражения ими // Сб. научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством». 2023. № 52. С. 136−139. EDN WKXPHV.
7. Хамер У. Эпидемиология старая и новая. Лондон: Киган Пол. 1928.
8. Росс Р. Профилактика малярии. Даттон. 1910.
9. Brauer F., Castillo-Chávez C. Математические модели в популяционной биологии и эпидемиологии. Нью-Йорк: Спрингер. 2001.
10. Murray J.D. Mathematical Biology I. An introduction. Third edition. W.: Springer. 2002. 575 c.
11. Тарутин А. Моделирование вирусных эпидемий // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 27. С. 930−938. EDN HBRRCO.
12. Абдулаева З.И., Недосекин А.О., Мурашев Д.Е. Переход от идентифицированной нечеткой (b, y)-SI-модели к нечеткой (b, y, g)-SIR-модели // Сб. материалов XXIV Междунар. научно-практической конф. «Актуальные проблемы науки и образования в условиях современных вызовов (шифр МКАП 24)». 18 октября 2023 г. М.: Печатный цех. 2023. С. 105−112. EDN HSNDJK.
13. Петросян Г.Г., Шарыпова Т.Н. Компьютерные вирусы и способы защиты от них // Материалы XXVII Всерос. научно-практической конф. «Цифровизация образования: теоретические и прикладные исследования современной науки». В 2-х частях. Ростов-на-Дону. 25 января 2021 г. Часть 1. Ростов-на-Дону: Южный университет (ИУБиП), ООО «Издательство ВВМ». 2021. С. 195−198. EDN WRLPFM.
14. Глущенко Ю.И., Полубнюк В.В., Усачев В.И. Математическое моделирование процессов распространения компьютерных вирусов и его связь с эпидемиологическими моделями // Вестник Харьковского национального университета имени В.Н. Каразина. Сер.: Математическое моделирование. Информационные технологии. Автоматизация. 2021. № 36. C. 101−114.