| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关工作 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的重点内容与最终结论 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文的组织架构 | 第12-13页 |
| 第2章 移动无线传感器网络中恶意软件传播的时空动力学研究 | 第13-37页 |
| 2.1 问题描述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 网络模型与基本假设 | 第13页 |
| 2.1.2 恶意软件的传播机制 | 第13-15页 |
| 2.2 系统模型 | 第15-16页 |
| 2.2.1 节点移动行为的描述 | 第15页 |
| 2.2.2 时空动力学模型 | 第15-16页 |
| 2.3 模型分析 | 第16-24页 |
| 2.3.1 系统的无量纲化 | 第16-17页 |
| 2.3.2 平衡点的存在性 | 第17-19页 |
| 2.3.3 平衡点的稳定性 | 第19-22页 |
| 2.3.4 时空扰动分析 | 第22-24页 |
| 2.4 数值结果 | 第24-35页 |
| 2.4.1 扩散系数对于恶意软件传播的影响 | 第25-27页 |
| 2.4.2 通信半径对于恶意软件传播的影响 | 第27-28页 |
| 2.4.3 发包率对于恶意软件传播的影响 | 第28-30页 |
| 2.4.4 扩散系数对于感染节点空间分布的影响 | 第30-31页 |
| 2.4.5 通信半径对于感染节点空间分布的影响 | 第31-32页 |
| 2.4.6 发包率对于感染节点空间分布的影响 | 第32页 |
| 2.4.7 染病节点初始空间分布对于恶意软件传播的影响 | 第32-34页 |
| 2.4.8 目标免疫策略 | 第34-35页 |
| 2.5 结论 | 第35-37页 |
| 第3章 移动无线传感器网络中遏止恶意软件传播的脉冲免疫模型 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 模型准备 | 第38-39页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第38页 |
| 3.2.2 恶意软件的传播 | 第38-39页 |
| 3.3 脉冲免疫模型 | 第39-40页 |
| 3.3.1 节点移动行为的描述 | 第39-40页 |
| 3.3.2 模型描述 | 第40页 |
| 3.4 模型分析 | 第40-45页 |
| 3.4.1 无病平衡点的存在性 | 第41-42页 |
| 3.4.2 无病平衡点的稳定性 | 第42-44页 |
| 3.4.3 最大免疫时间间隔 | 第44-45页 |
| 3.5 模型仿真 | 第45-51页 |
| 第4章 移动无线传感网中遏止恶意软件传播的优化安全策略研究 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 网络模型 | 第52-55页 |
| 4.3 模型的建立与分析 | 第55-59页 |
| 4.3.1 模型的建立 | 第55页 |
| 4.3.2 平衡点存在性分析 | 第55-56页 |
| 4.3.3 局部稳定性分析 | 第56-57页 |
| 4.3.4 全局稳定性分析 | 第57-58页 |
| 4.3.5 优化安全策略 | 第58-59页 |
| 4.4 参数设置与仿真分析 | 第59-63页 |
| 4.5 结论 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文总结 | 第65页 |
| 5.2 未来展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |
