[發明專利]一種采用隨機數機制的動態可信度量方法

在審

• 申請號: 201611200966.5
• 申請日: 2016-12-22
• 公開（公告）號: CN106845281A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 余松森;張劍濤;鄭悅墀;趙振宇;余承達;龔玉潔
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G06F21/71
• 分類號: G06F21/71;G06F21/57
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 江裕強

1.一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，包括如下步驟：

在可信計算平臺上擴展出的數據校檢模塊即數據校檢區，并在數據校檢區的基礎上引入隨機數發生器RAND()，用于隨機模擬流通于實體內的在任意動態時刻產生的數據，產生的數據包括可信的、惡意的和可疑的；緊接著，結合一系列判定規則，去檢測和判明當前的執行實體的可信度，從確定實體是否能以預期的方式達到預期的目標；所述一系列判定規則包括微觀實體行為序列理論，數據安全映射規則，基于概率計算的動態可信度量規則和判定結果改變規則中的一種以上。

2.根據權利要求1所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于數據校檢區包括安全數據通過區、不安全數據校驗區、可疑數據校驗區和惡意數據校驗區；將數據校檢區補充到傳統的可信計算平臺上，得到了擴展后的可信計算平臺。

3.根據權利要求1所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于所述隨機數發生器RAND()用于模擬產生在應用程序內流通的數據，隨機數發生器的兩個重要性質：

(1)、當RAND()不用于模擬實體內流通數據時，其本身產生的數據是沒有任何意義的；

(2)、當RAND()用于模擬實體內流通的數據時，RAND()產生的數據將具有了類別之分，即模擬了流通在實體內的安全數據、可疑數據和惡意數據。

4.根據權利要求1所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于所述隨機數模擬是讓隨機數發生器RAND()與一個給定的應用程序關聯起來，成為應用程序內的數據流通者，并在每時每刻產生實體內流通的數據，而這些數據因為關聯而有了安全、可疑和惡意的分類，進而實現了數據模擬。

5.根據權利要求1所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于借助擴展可信計算平臺上的數據校檢模塊，動態度量當前實體的數據的安全性，進而判定實體的可信程度，將隨機數發生器的種子設為當前時間，以體現實體不可信的發生時隨機變化的，這時的隨機數發生器可以表示為RAND(Seed(Current))。

6.根據權利要求5所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于所述數據校檢模塊中，將數據劃分為可疑數據和非可疑數據這兩類，非可疑數據包括安全數據和惡意數據兩類，對于可疑數據，用a[modify(a)]表示可疑數據，表示a可能發生意外改寫，用表示非可疑數據，表示a沒有被改寫的可能，這樣數據便做好了初步的分類；假設數據的安全性范圍是Safety＝[s1,s2]。此后，數據分類就可以細化了，進而得到了提出擴展可信計算平臺時的數據分類，顯然是安全的，是惡意的,就是在前面做初次分類的時候提到的非可疑數據，則非可疑數據實現了安全與惡意的細化分類，而仍用a[modify(a)]來表示可疑數據。

7.根據權利要求6所述的一種采用隨機數機制的動態可信度量方法，其特征在于一系列判定規則中的判定結果改變規則是：在做好了數據分類之后，引入數據安全性映射的定義和表達，數據安全性映射是以當前實體的行為序列中某一動態時刻下的子行為數據集合為定義域，以數據安全性認證集合ST＝{safe,suspicious,malicious}為值域的特殊映射，數據安全性集認證集合與數據的分類有著一一對應的關系，則得到數據安全性映射的數學表示為：

另外，數據安全性映射應當與系統的監控區域建立起關聯，這種關聯建立的目的是為了妥善處理可疑數據，經過映射而被判定為可疑的數據，需要將其轉移至監控區動態監視其動態改變，如果數據或數據組被改寫并由數據安全性映射判定為安全數據，則可脫離監控區并轉移至實體內流通，如果被判定為惡意數據，則撤銷該數據的流通，惡意數據本身也將死亡于系統的監控區域或移入惡意數據校檢區。