[发明专利]一种面向社交网络的恶意代码传播预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种面向社交网络的恶意代码传播预测方法，包括：利用多社交网络爬虫采集系统，获取真实社交网络数据信息，并基于统计学原理进行处理；提取数据信息统计特征，计算对SS-Malware恶意代码的传播行为进行建模所需的相关特征值；将相关特征值输入模拟仿真平台，基于随机过程对SS-Malware恶意代码的传播行为进行建模；根据模型输出数据，分析和预测SS-Malware恶意代码的传播态势，并进行可视化展示。基于该方法，本发明还设计了对应的恶意代码传播预测系统，包括爬虫模块、特征提取模块、传播模型模拟仿真模块和预测展示模块。本发明的方法及系统应用于相关的恶意代码检测与防御系统，提升了针对面向社交网络恶意代码传播态势的预测与处理能力，并增强了防御能力。

主权项

一种面向社交网络的恶意代码传播预测方法，其特征在于，包括：步骤1，利用多社交网络爬虫采集系统，获取真实社交网络数据信息，并基于统计学原理处理真实社交网络数据信息；步骤2，提取经步骤1处理的真实网络数据信息的统计特征，并根据统计特征计算出对SS‑Malware恶意代码的传播行为进行建模所需的相关特征值；步骤3，将步骤2计算的相关特征值输入模拟仿真平台，模拟仿真平台再基于随机过程对SS‑Malware恶意代码的传播行为进行建模，得到相应的传播模型；步骤4，根据步骤3建立的传播模型的输出数据，分析和预测SS‑Malware恶意代码的传播态势，并对传播态势进行可视化展示。