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Artículo

Predicting Spread Probability of Learning-Effect Computer VirusPrediciendo la probabilidad de propagación de un virus informático con efecto de aprendizaje.

Resumen

Con el rápido desarrollo de la tecnología de redes, los virus informáticos han evolucionado a un ritmo acelerado. La amenaza de los virus informáticos persiste debido a la constante demanda de computadoras y redes. Cuando un virus informático infecta una instalación, el virus busca invadir otras instalaciones en la red aprovechando la conveniencia del protocolo de red y la alta conectividad de la red. Por lo tanto, hay una creciente necesidad de calcular con precisión la probabilidad de áreas infectadas por virus informáticos para desarrollar estrategias correspondientes, por ejemplo, basadas en las posibles áreas infectadas por virus, para interrumpir las conexiones relevantes entre las computadoras no infectadas e infectadas a tiempo. La propagación del virus informático forma una red libre de escala cuyo grado de nodo sigue la regla de potencia. Se propone un nuevo algoritmo basado en el algoritmo del árbol de adición binaria (BAT) para predecir eficazmente la propagación de virus informáticos. El BAT propuesto utiliza la probabilidad derivada de PageRank de la

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