[發明專利]基于Bayes模型的Hadoop架構信任評估方法

在審

• 申請號: 201711310134.3
• 申請日: 2017-12-11
• 公開（公告）號: CN107995204A
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 章玉英
• 申請（專利權）人: 四川管理職業學院
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08;H04L12/24
• 代理公司: 四川省成都市天策商標專利事務所51213
• 代理人: 劉興亮

1.一種基于Bayes模型的Hadoop架構信任評估方法，其特征在于：

主要利用Hadoop架構云安全平臺信任鏈路對客戶的信任行為的評價，再采用評價結果控制客戶端獲取的服務資源，從而防止惡意客戶端非法競爭資源，進而降低Hadoop架構云安全平臺的服務質量。

2.根據權利要求1所述基于Bayes模型的Hadoop架構信任評估方法，其特征在于：

所述Hadoop架構云安全平臺信任鏈路包括DataNode、NameNode/備份NameNode和JobTracker，實現對客戶端節點的信任行為評分，具體包括：

Hadoop架構云平臺中的每個DataNode節點對客戶端進行周期性的信任服務評價，然后將自己對客戶端的評估結果傳輸給NameNode/備份NameNode；當NameNode節點正常工作時，備份NameNode處于“休眠”狀態，否則DataNode節點返回的信任數據由備份NameNode節點接收，再進行信任計算處理；JobTracker用于Hadoop架構云平臺的監控功能，該節點輸入信息是來自NameNode/備份NameNode，輸出給每個DataNode節點用于修正DataNode節點對每個客戶端節點行為的信任值；

當客戶端節點接入Hadoop架構云平臺時，信任監控節點JobTracker與信任鏈路控制節點NameNode/備份NameNode進行信任信息交互，在完成信任計算初始化之后，NameNode/備份NameNode將選擇某些DataNode節點對客戶端提供存儲和計算數據服務，并驅動正在提供服務的DataNode節點按照部署的位置次序形成逐一對當前客戶端節點的行為進行考核的信任數據鏈，即上一個DataNode節點將信任值通過I/O傳輸鏈路傳遞給下一個DataNode節點，最后末尾DataNode節點返回所有信任值給NameNode/備份NameNode；當信任鏈路控制節點NameNode/備份NameNode收到信任評價值時，信任監控節點JobTracker與信任鏈路控制節點NameNode/備份NameNode再次進行信任信息“交換”后，信任監控節點JobTracker確定客戶端的信任值。

3.根據權利要求2所述基于Bayes模型的Hadoop架構信任評估方法，其特征在于：

每個客戶端節點行為信任值由信任監控節點JobTracker、信任鏈路控制節點NameNode/備份NameNode和存儲節點DataNode共同決定，首先客戶端節點在接入Hadoop架構云平臺之前，信任監控節點JobTracker利用Kerberos認證協議對其合法性進行驗證，然后給與合法的接入云平臺票據授權；客戶端節點只有通過了云平臺的身份識別，信任監控節點JobTracker才對其行為信任進行評估計算。

4.根據權利要求2或3所述基于Bayes模型的Hadoop架構信任評估方法，其特征在于：

所述NameNode節點對客戶端的信任值通過如下方法計算得到：

當客戶端x與云端y發生n次服務交互后，在客戶端獲取服務的過程中，它表現為正常行為的次數為u，非正常行為次數為v，則客戶端x和云端y直接交互成功的后驗概率服從Beta分布，其密度函數為：

Beta(θ|u,v)=Γ(u+v+2)Γ(u+1)Γ(v+1)θu(1-θ)v---(1)]]>

其中，Γ(x)是伽瑪函數；

直接信任度為

θxy=E[Beta(θ|u+1,v+1)]=u+1n+2---(2)]]>

其中，E[x]對Beta分布取期望值；

每個客戶端的信任度由Hadoop架構云平臺的所有云端共同決定；假設基于Hadoop架構云平臺中云端數為m個，且通常情況下每個云端評判客戶端行為的重要性等級是相同的，則云平臺中的NameNode節點對客戶端x的信任值為

θx=Σy∈{1,...,m}θxym.]]>