伴随着科技日新月异的发展推动着社会在不断的进步,人们的生活水平也逐渐提高，所有的事物都是有两面性的。计算机带给我们带来方便的同时,也给我们带来了安全问题。下面是小编为大家整理的有关计算机病毒论文，供大家参考。

有关计算机病毒论文范文一：计算机病毒网络传播模型分析

计算机这一科技产品目前在我们的生活中无处不在，在人们的生产生活中，计算机为我们带来了许多的便利，提升了人们生产生活水平，也使得科技改变生活这件事情被演绎的越来越精彩。随着计算机的广泛应用，对于计算机应用中存在的问题我们也应进行更为深刻的分析，提出有效的措施，降低这种问题出现的概率，提升计算机应用的可靠性。在计算机的广泛应用过程中，出现了计算机网络中毒这一现象，这种现象的存在，对于计算机的使用者而言，轻则引起无法使用计算机，重则会导致重要信息丢失，带来经济方面的损失。计算机网络中毒问题成为了制约计算机网络信息技术发展的重要因素，因此，对于计算机网络病毒的危害研究，目前已经得到人们的广泛重视，人们已经不断的对计算机网络病毒的传播和发展建立模型研究，通过建立科学有效的模型对计算机网络病毒的传播和发展进行研究，从中找出控制这些计算机网络病毒传播和发展的措施，从而提升计算机系统抵御网络病毒侵害，为广大网民营造一个安全高效的计算机网络环境。

一、计算机病毒的特征

(一)非授权性

正常的计算机程序，除去系统关键程序，其他部分都是由用户进行主动的调用，然后在计算机上提供软硬件的支持，直到用户完成操作，所以这些正常的程序是与用户的主观意愿相符合的，是可见并透明的，而对于计算机病毒而言，病毒首先是一种隐蔽性的程序，用户在使用计算机时，对其是不知情的，当用户使用那些被感染的正常程序时，这些病毒就得到了计算机的优先控制权，病毒进行的有关操作普通用户也是无法知晓的，更不可能预料其执行的结果。

(二)破坏性

计算机病毒作为一种影响用户使用计算机的程序，其破坏性是不言而喻的。这种病毒不仅会对正常程序进行感染，而且在严重的情况下，还会破坏计算机的硬件，这是一种恶性的破坏软件。在计算机病毒作用的过程中，首先是攻击计算机的整个系统，最先被破坏的就是计算机系统。计算机系统一旦被破坏，用户的其他操作都是无法实现的。

二、计算机病毒网络传播模型稳定性

计算机病毒网络的传播模型多种多样，笔者结合自身工作经历，只对计算机病毒的网络传播模型———SIR模型进行介绍，并对其稳定性进行研究。SIR模型的英文全称为Susceptible-Infected-Removed，这是对SIS模型的一种改进，SIR模型将网络中的节点分为三种状态，分别定义为易感染状态(S表示)和感染状态(I)状态，还有免疫状态(R)表示，新增加的节点R具有抗病毒的能力。因此，这种模型相对于传统的SIS模型而言，解决了其中的不足，也对其中存在的病毒感染进行了避免，而且阻碍了病毒的继续扩散。图一即为病毒模型图。

三、计算机病毒网络传播的控制

对于计算机病毒在网络中的传播，我们应依据病毒传播的网络环境以及病毒的种类分别进行考虑。一般而言，对于局域网的病毒传播控制，我们主要是做好计算机终端的保护工作。如安装安全管理软件;对于广域网的病毒传播控制，我们主要是做好对局域网病毒入侵情况进行合理有效的监控，从前端防止病毒对于广域网的入侵;对于电子邮件病毒传播的控制，我们确保不随意点击不明邮件，防止个人终端受到电子邮件病毒的入侵。

总结：

网络技术的飞速发展，促进了计算机在社会各方面的广泛应用，不过随着计算机的广泛应用，计算机病毒网络传播的安全问题也凸显出来。本文对计算机网络病毒传播的模型进行研究，然后提出控制措施，希望在入侵者技术水平不断提高的同时，相关人士能积极思考研究，促进计算机病毒防护安全技术的发展，能有效应对威胁计算机网络安全的不法活动，提升我国计算机网络使用的安全性。

有关计算机病毒论文范文二：计算机病毒检测技术探究

0引言

如今，信息互联网的软硬技术快速发展和应用越来越广，计算机病毒的危害也越来越严重。而日益泛滥的计算机病毒问题已成为全球信息安全的最严重威胁之一。同时因为加密和变形病毒等新型计算机病毒的出现，使得过去传统的特征扫描法等反毒方式不再有效，研究新的反病毒方法已刻不容缓。广大的网络安全专家和计算机用户对新型计算机病毒十分担忧，目前计算机反病毒的技术也在不断更新和提高中，却未能改变反病毒技术落后和被动的局面。我们从互联网上的几款新型计算机病毒采用的技术和呈现的特点，可以看得出计算机病毒的攻击和传播方式随着网络技术的发展和普及发生了翻天覆地的变化。目前计算机病毒的传播途径呈现多样化，比如可以隐蔽附在邮件传播、文件传播、图片传播或视频传播等中，并随时可能造成各种危害。

1目前计算机病毒发展的趋势

随着计算机软件和网络技术的发展，信息化时代的病毒又具有许多新的特点，传播方式和功能也呈现多样化，危害性更严重。计算机病毒的发展趋势主要体现为：许多病毒已经不再只利用一个漏洞来传播病毒，而是通过两个或两个以上的系统漏洞和应用软件漏洞综合利用来实现传播;部分病毒的功能有类似于黑客程序，当病毒入侵计算机系统后能够控制并窃取其中的计算机信息，甚至进行远程操控;有些病毒除了有传播速度快和变种多的特点，还发展到能主动利用电子邮件等方式进行传播。通过以上新型计算机病毒呈现出来的发展趋势和许多的新特征，可以了解到网络和计算机安全的形势依然十分严峻。

2计算机病毒的检测技术

笔者运用统计学习理论，对新计算机病毒的自动检测技术进行了研究，获得了一些成果，下面来简单介绍几个方面的研究成果。

2.1利用集成神经网络作为模式识别器的病毒静态检测方法

根据Bagging算法得出IG-Bagging集成方法。IG-Bagging方法利用信息增益的特征选择技术引入到集成神经网络中，并通过扰动训练数据及输入属性，放大个体网络的差异度。实验结果表明，IG-Bagging方法的泛化能力比Bagging方法更强，与AttributeBagging方法差不多，而效率大大优于AttributeBagging方法。

2.2利用模糊识别技术的病毒动态检测方法

该检测系统利用符合某些特征域上的模糊集来区别是正常程序，还是病毒程序，一般使用“择近原则”来进行特征分类。通过利用这种新型模糊智能学习技术，该系统检测准确率达到90%以上。

2.3利用API函数调用短序为特征空间的自动检测方法

受到正常程序的API调用序列有局部连续性的启发，可以利用API函数调用短序为特征空间研究病毒自动检测方法。在模拟检测试验中，这种应用可以在检测条件不足的情况下，保证有较高的检测准确率，这在病毒库中缺少大量样本特征的情况下仍然可行。测验表明利用支持向量机的病毒动态检测模可能有效地识别正常和病毒程序，只需少量的病毒样本数据做训练，就能得到较高的检测精准确率。因为检测过程中提取的是程序的行为信息，所以能有效地检测到采用了加密、迷惑化和动态库加载技术等新型计算机病毒。

2.4利用D-S证据理论的病毒动态与静态相融合的新检测方法

向量机作为成员分类器时，该检测系统研究支持病毒的动态行为，再把概率神经网络作为成员分类器，此时为病毒的静态行为建模，再利用D-S证据理论将各成员分类器的检测结果融合。利用D-S证据理论进行信息融合的关键就是证据信度值的确定。在对实际问题建模中，类之间的距离越大，可分性越强，分类效果越好，因此得出了利用类间距离测度的证据信度分配新病毒检测方法。实验测试表明该方法对未知和变形病毒的检测都很有效，且性能优于常用的商用反病毒工具软件。

2.5多重朴素贝叶斯算法的病毒动态的检测系统

该检测系统在测试中先对目标程序的行为进行实时监控，然后获得目标程序在与操作系统信息交互过程中所涉及到的API函数相关信息的特征并输入检测器，最后检测器对样本集进行识别后就能对该可疑程序进行自动检测和杀毒，该法可以有效地检测当前越来越流行的变形病毒。3结语新型未知计算机病毒发展和变种速度惊人，而计算机病毒的预防和检测方法不可能十全十美，出现一些新型的计算机病毒能够突破计算机防御系统而感染系统的现象不可避免，故反计算机病毒工作始终面临巨大的挑战，需要不断研究新的计算机病毒检测方法来应对。

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