Bài viết
Một phương pháp tiếp cận hệ thống mờ Takagi-Sugeno mới thiết kế bộ điều khiển phản hồi trạng thái mờ và ứng dụng của nó trong việc lan truyền phần mềm độc hại trên mạng phức hợp không đồng nhất
- Nguyễn Ngọc Quỳnh (VN)
- Nguyễn Phương Đông (VN)
- Nguyễn Long Giang (VN)
- Hoàng Việt Long (VN)
Tóm tắt
Tóm tắt— Ngày nay, chuyển đổi số đã mang đến những thay đổi tích cực và đang trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta, tuy nhiên, quá trình chuyển đổi số cũng đặt ra những mối đe dọa lớn về nguy cơ gây mất an toàn thông tin đối với các doanh nghiệp. Thực tế, càng nhiều doanh nghiệp thực hiện chuyển đổi số hoặc sử dụng các dịch vụ trực tuyến thì các tin tặc càng có nhiều cơ hội để mở rộng phạm vi tấn công mạng. Vì vậy, việc phân tích và dự đoán các cuộc tấn công vào hệ thống mạng là rất cần thiết. Với mục đích này, nhóm tác giả đề xuất nghiên cứu mô hình lan truyền mã độc SCIRS (Susceptible - Carrier - Infectious - Recovered - Susceptible) dựa trên mạng phân thứ có điều khiển và bài toán ổn định hóa tương ứng dựa trên hệ mờ Takagi-Sugeno liên kết phân thứ. Bộ điều khiển phản hồi trạng thái mờ được đề xuất để ổn định hóa trạng thái cân bằng không có mã độc không ổn định của mô hình lan truyền mã độc đề xuất và sau đó, nhóm tác giả thiết lập các điều kiện đủ về bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Tính hiệu quả của phương pháp đề xuất được minh họa bằng một nghiên cứu điển hình về mô hình lan truyền mã độc SCIRS trên mạng phức hợp không đồng nhất.
Lượt tải theo tháng
Di chuột vào cột để xem số lượt tải.
Cách trích dẫn
Nguyễn Ngọc Quỳnh, Nguyễn Phương Đông, Nguyễn Long Giang, Hoàng Việt Long (2023). Một phương pháp tiếp cận hệ thống mờ Takagi-Sugeno mới thiết kế bộ điều khiển phản hồi trạng thái mờ và ứng dụng của nó trong việc lan truyền phần mềm độc hại trên mạng phức hợp không đồng nhất. Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, 3(20), 43-53. https://doi.org/10.54654/isj.v3i20.988
Tài liệu tham khảo
- 1.Y. Chen, F. Liu, Q. Yu & T. Li, “Review of fractional epidemic models”, Appl. Math. Model., 97 (2021), pp. 281-307.
- 2.K. Diethelm, “The analysis of fractional differential equations. An application-oriented exposition using differential operators of Caputo type”, Lecture Notes in Mathematics, Vol. 2004, Springer-Verlag, Berlin, 2010.
- 3.J.D. Hernández Guillén and A. Martín del Rey, “Modeling malware propagation using a carrier compartment”, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simulat., 56 (2018), pp. 217–226.
- 4.J.D. Hernández Guillén and A. Martín del Rey, “A mathematical model for malware spread on WSNs with population dynamics”, Physica A, 545 (2020), pp. 123609.
- 5.S. Hosseini and A. Zandvakili, “The SEIRS-C model of information diffusion based on rumour spreading with fuzzy logic in social networks”, Inter. J. Comput. Math., 99 (9) (2022), pp. 1918-1940.
- 6.S. Huang, F. Chen and L. Chen, “Global dynamics of a network-based SIQRS epidemic model with demographics and vaccination”, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simulat., 43 (2017), pp. 296-310.
- 7.J. Huo and H. Zhao, “Dynamical analysis of a fractional SIR model with birth and death on heterogeneous complex networks”, Phys. A, 448 (2016), pp. 41-56.
- 8.W.O. Kermack and A.G. McKendrick, “A contribution to the mathematical theory of epidemics”, Proc. Roy. Soc. London, 115 (1927), pp. 700-721.
- 9.H.J. Lee, “Robust static output-feedback vaccination policy design for an uncertain SIR epidemic model with disturbances: Positive Takagi–Sugeno model approach”, Biomed. Signal Process. Control, 72 (2022), Part A, pp. 103273.
- 10.Z. Lendek, T. Guerra, R. Babuska and B. De Schutter, “Stability Analysis and Nonlinear Observer Design Using Takagi-Sugeno Fuzzy Models”, in Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer, vol. 262, 2010.
- 11.Y. Li and J. Li, “Stability analysis of fractional order systems based on T-S fuzzy model with the fractional order ”, Nonlinear Dyn., 78 (2014), pp 2909–2919.
- 12.K. Li, G. Zhu, Z. Ma and L. Chen, “Dynamic stability of an SIQS epidemic network and its optimal control”, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simulat., 66 (2019), pp. 84-95.
- 13.W.W. Lin, W.J. Wang and S.H. Yang, “A novel stabilization criterion for large-scale T-S fuzzy systems”, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B. Cybern., 37 (4) (2007), pp. 1074-9.
- 14.M.A. Duarte-Mermoud, N. Aguila-Camacho, J.A. Gallegos and R. Castro-Linares, “Using general quadratic Lyapunov functions to prove Lyapunov uniform stability for fractional order systems”, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simulat., 22 (1–3) (2015), pp. 650-659.
- 15.B.K. Mishra and D.K. Saini, “SEIRS epidemic model with delay for transmission of malicious objects in computer network”, Appl. Math. Comput., 188 (2) (2007), pp. 1476-1482.
- 16.B.K. Mishra and N. Keshri, “Mathematical model on the transmission of worms in wireless sensor network”, Appl. Math. Model., 37 (6) (2013), pp. 4103-4111.
- 17.M. Di Paola, A. Pirrotta and A. Valenza, “Visco-elastic behavior through fractional calculus: An easier method for best fitting experimental results”, Mech. Mater., 43 (12) (2011), pp. 799-806.
- 18.T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control”, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., 15 (1) (1985), pp. 116–132.
- 19.H. M. Tuan and P.H. Thu, “Extrapolated nonstandard numerical schemes for solving an epidemiological model for computer viruses”, Journal of Science and Technology on Information Security, 3 (17) (2023), pp. 17-25.
- 20.T.A. Tuan, N.N. Cuong, N. V. Anh and H.V. Long, “Proposing the application of a deep learning model to detect the malicious IP address of botnet in the computer network”, Journal of Science and Technology on Information Security, 3 (17) (2023), pp. 43-52.
- 21.L.X. Yang, M. Draief and X. Yang, “The optimal dynamic immunization under a controlled heterogeneous node-based SIRS model”, Phys. A, 450 (2016), pp. 403-415.
- 22.X. Zhang, Z. Cheng and Q. Liu, “A fuzzy logic approach to optimal control of nonlinear time-delay systems}, Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation (IEEE Cat. No.04EX788), (1) (2004), pp. 902-906.