[發(fā)明專利]基于主體訪問行為的信任量化方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310503493.6 | 申請日: | 2013-10-23 |
| 公開(公告)號: | CN103532967B | 公開(公告)日: | 2017-02-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 何涇沙;趙斌;張玉強;劉公政 | 申請(專利權(quán))人: | 北京工業(yè)大學 |
| 主分類號: | H04L29/06 | 分類號: | H04L29/06;H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11335 | 代理人: | 吳甘棠 |
| 地址: | 100124 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 主體 訪問 行為 信任 量化 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及數(shù)字取證技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于主體訪問行為的信任量化方法。
背景技術(shù)
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和通信等技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,當前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已經(jīng)從早期相對靜態(tài)的、面向機構(gòu)內(nèi)部或者特定用戶群體的、封閉式網(wǎng)絡(luò)發(fā)展成為面向大量外部用戶的、可共享的動態(tài)開放式網(wǎng)絡(luò)。在開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,由于沒有中心化的管理權(quán)威可以依賴,用戶頻繁的加入或離開,用戶身份無法預先確定,傳統(tǒng)訪問控制方法難以將合適的角色、權(quán)限分配給用戶。
面向開放式網(wǎng)絡(luò)信息、資源或服務(wù)訪問安全性的需求,將信任引入到開放式動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的訪問控制中,對于保證信息、資源或服務(wù)請求者和提供者實現(xiàn)預期收益、應(yīng)對訪問行為本身的動態(tài)性和風險,解決任意訪問行為帶來的安全問題具有十分重要的意義。
由于信任到時空因素
信任是包含對實體過去行為根據(jù)相關(guān)因素改變而動態(tài)變化的評價,它的建立是發(fā)生在信任方與被信任方之間,由信任方主導的行為,作為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實體的信任方和被信任方具有交互處理行為能力。
在特定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的上下文約束(包括時空特性等約束),訪問客體依據(jù)訪問策略對訪問主體的行為判定,同時依據(jù)判定結(jié)果對該行為做出相應(yīng)的響應(yīng)。
開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的訪問控制屬于訪問主體和訪問客體之間的非完全信息動態(tài)博弈,
當下面臨的亟待解決的一個技術(shù)問題就是:如何提出一種有效措施以滿足實際應(yīng)用的更多需求。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于主體訪問行為的信任量化方法,通過信任各因素的權(quán)重分配,達到量化信任的目的。
為了解決上述問題,本發(fā)明提供一種基于主體訪問行為的信任量化
方法,包括:
訪問客體維持訪問主體行為信任度的狀態(tài)變量;
隨著訪問行為的發(fā)生動態(tài)的變化,。訪問客體對訪問主體的用戶行為信任度也發(fā)生變化;具體的:只要訪問主體沒有發(fā)生欺詐訪問行為,信任度的值就增大一些,以便訪問主體獲得訪問客體更多的信任,得到更大的訪問權(quán)限;當訪問主體發(fā)生了欺詐訪問行為,信任度的值就會減小,降低訪問客體對訪問主體的訪問行為信任度,以便減小在后期信任度與權(quán)限映射中訪問客體對訪問主體權(quán)限的賦予。
進一步的,所述所述信任度的取值范圍為[0,1]。
綜上,本發(fā)明提供的基于主體訪問行為的信任量化方法,有效實現(xiàn)了量化信任的目的。
附圖說明
圖1是本發(fā)明的基于主體訪問行為的信任量化方法的流程示意圖;
圖2是本發(fā)明中當T0_b_S>=ACT時,發(fā)生1次欺詐訪問行為的示意圖;
圖3是本發(fā)明中當T0_b_S>=ACT時,連續(xù)發(fā)生2次欺詐訪問行為的示意圖;
圖4是本發(fā)明中當T0_b_S=<ACT時,發(fā)生1次欺詐訪問行為的示意圖;
圖5是本發(fā)明中當T0_b_S=<ACT時,連續(xù)發(fā)生2次欺詐訪問行為的示意圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白,下面結(jié)合附圖與實例對本發(fā)明作進一步詳細說明。但所舉實例不作為對本發(fā)明的限定。
如圖1所示,本發(fā)明提供一種基于主體訪問行為的信任量化方法的流程示意圖,包括:
步驟S1,訪問客體維持訪問主體行為信任度的狀態(tài)變量;
步驟S2,隨著訪問行為的發(fā)生動態(tài)的變化,。訪問客體對訪問主體的用戶行為信任度也發(fā)生變化;具體的:只要訪問主體沒有發(fā)生欺詐訪問行為,信任度的值就增大一些,以便訪問主體獲得訪問客體更多的信任,得到更大的訪問權(quán)限;當訪問主體發(fā)生了欺詐訪問行為,信任度的值就會減小,降低訪問客體對訪問主體的訪問行為信任度,以便減小在后期信任度與權(quán)限映射中訪問客體對訪問主體權(quán)限的賦予。
優(yōu)選的,所述所述信任度的取值范圍為[0,1]。
信任量化問題
定義6信任量化:訪問客體對訪問主體的信任進行準確量化表示的過程。
定義7靜態(tài)信任:根據(jù)主體節(jié)點訪問所發(fā)生的時間和地點等與主體自身無法改變的客觀外部環(huán)境因素,客體對其進行的信任評估。
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