[發明專利]一種基于動態信任模型的IP定位數據庫可信度評估方法

有效

• 申請號: 201710092867.8
• 申請日: 2017-02-21
• 公開（公告）號: CN106998264B
• 公開（公告）日: 2019-11-26
• 發明（設計）人: 席榮榮;郝志宇;崔磊;劉永繼
• 申請（專利權）人: 中國科學院信息工程研究所
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06F17/50
• 代理公司: 11200 北京君尚知識產權代理有限公司
• 代理人: 邱曉鋒<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種基于動態信任模型的IP定位數據庫可信度評估方法，其步驟包括：

1)基于地理位置屬性值對IP定位數據庫的一致性進行分析；將IP定位數據庫定義為獨立的信任實體，并通過事件描述信任客體與信任主體之間的交互行為，根據所述交互行為的結果分析IP定位數據庫的地理位置屬性值的一致性；

2)基于IP定位數據庫的當前行為和歷史行為的一致性確定其直接可信度；

3)基于第三方實體的推薦信任度確定IP定位數據庫的間接可信度；

4)基于IP定位數據庫的直接可信度和間接可信度確定其綜合可信度。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟1)將信任實體a與信任實體b之間的一致性分析定義為事件；若信任實體a和信任實體b將IP地址解析為相同的地理位置屬性值，則其一致性定義為一致，所述事件的取值為1；若信任實體a和信任實體b將IP地址解析為不同的地理位置屬性值，則其一致性定義為不一致，所述事件的取值為-1；若其中一個信任實體的解析結果為空，則表示信任實體a和信任實體b之間的一致性分析失敗，其一致性定義為無效，所述事件的取值為0。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2)根據信任主體和信任客體之間的交互行為，確定信任主體和信任客體之間的當前行為和歷史行為，并根據所述當前行為和歷史行為確定交互一致的先驗概率和標準似然度，基于所述先驗概率和標準似然度采用貝葉斯推理確定信任主體的直接可信度。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟3)將間接可信度量化為實體a基于實體c的推薦概率而產生的對實體b在第n+1次評估行為中取得與實體a一致的評估結果的概率估計，將其量化為：

其中H_ac表示實體a,c之間的一致性分析；H_cb表示實體c,b之間的一致性分析；x_ab(n+1)表示實體a與實體b在第n+1次一致性分析行為；r_ac表示實體a對實體c的相對評價。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于：步驟3)中實體a與實體b之間同時存在多條可獲得間接可信度的路徑時，對多條不同獨立路徑的間接可信度采用均值策略進行融合。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟4)根據所述信任主體和信任客體之間的直接可信度和間接可信度，采用權重分析法確定其綜合可信度。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于：步驟4)將綜合可信度量化為：

其中，DTD_ab為實體a對實體b在一致性分析中的直接可信度；ITD_ab為實體a基于第三方實體推薦而得到實體b的間接可信度；ω∈[0.5,1],以保證直接可信度的權重始終大于間接可信度的權重。

8.如權利要求6或7所述的方法，其特征在于：步驟4)通過獎懲因子對綜合可信度進行修正，以提高正確度較高的數據源的信任度，降低正確度較低的數據源的信任值。

9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，所述獎懲因子表示為：

其中表示基于定位數據庫的歷史行為對可信度進行獎懲；表示基于第i次的一致性分析對可信度進行獎懲，將二者相結合實現對綜合信任值的合理獎懲。