Modelado de la propagación de virus

Nueva investigación publicada en el Revista Internacional de Matemáticas en Investigación Operativa traza una nueva ruta para la propagación viral en una red informática.

Anis Rezgui de Ecole Polytechnique de Tunisie y Carthage University en Túnez examinó un enfoque anterior para estudiar la forma en que un virus se propaga a través de una red y descubrió que los enfoques se basan en ecuaciones diferenciales ordinarias estocásticas. Un segundo enfoque, un enfoque microscópico basado en una cadena de Markov, tiene muchas similitudes con las SODE, pero puede tener en cuenta las interconexiones entre los nodos de la red y, por lo tanto, brindar una imagen clara de la propagación.

La seguridad informática es una industria multimillonaria, pero aparte del dinero, es una parte tan importante del mundo moderno que debe ser el foco de mucha investigación por necesidad. Rezgui explica que modelar la propagación viral a través de una red informática se ha modelado históricamente de la misma manera que modelamos los virus biológicos, es decir, epidemiológicamente. Se han utilizado dos tipos principales de modelos, los deterministas y los estocásticos, cada uno con ventajas y desventajas.

Este nuevo trabajo se centra en este último, pero presenta un enfoque novedoso basado en la cadena de Markov antes mencionada, que ofrece una forma rigurosa de modelar matemáticamente la propagación viral. Permite a los investigadores comprender el comportamiento global de la red cuando se expone a una infección de malware, pero se centra en la dinámica que ocurre en cada nodo de la red por sí solo. Dicho modelado es fundamental para comprender cómo se propaga un virus y, por lo tanto, ofrece información sobre cómo podría detenerse en seco a través del análisis de red. La incorporación de un modelo en un sistema antivirus podría, en última instancia, detener una infección nueva o de día cero cuando las firmas virales no se conocen de antemano y el virus está comenzando a propagarse.

Tal vez sea una idea caprichosa que dicho modelo, cuando se aplica a la sociedad humana, podría permitir a los biólogos y epidemiólogos detectar un patógeno nuevo y emergente, como un coronavirus, antes de que se propague ampliamente y detener la infección de los nodos sociales que de lo contrario conduciría a una pandemia. , por ejemplo.