[發(fā)明專利]一種基于隱馬爾科夫模型的匿名P2P網(wǎng)絡(luò)匿名度評估方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110038567.8
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112866369B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊勝齊;趙鵬遠(yuǎn);李然
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: H04L67/104
• 分類號: H04L67/104;H04L9/40;H04L41/14;G06F21/62
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

一種基于隱馬爾科夫模型的匿名P2P網(wǎng)絡(luò)匿名度評估方法涉及匿名通信中匿名度評估技術(shù)領(lǐng)域。該方法簡化了復(fù)雜拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的匿名度評估過程，考慮到了不同消息路徑間的交叉問題，在保證精度的同時降低評估復(fù)雜度。通過對匿名P2P網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行消息的全局追蹤攻擊得到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了基于隱馬爾科夫的匿名度評估方法模型的構(gòu)建，計(jì)算了該方法評估發(fā)送者與接收者關(guān)系的準(zhǔn)確性，證明了匿名度評估的有效性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及匿名通信中匿名度評估技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于隱馬爾科夫模型的對匿名P2P網(wǎng)絡(luò)匿名度評估的方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)個人隱私信息的安全性面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。為充分保護(hù)用戶的言論自由和個人隱私，匿名通信系統(tǒng)作為因特網(wǎng)上保護(hù)用戶隱私重要而有效的手段，對它的研究具有迫切的需求和極大的現(xiàn)實(shí)意義。但是匿名通信技術(shù)是把雙刃劍，多種非法網(wǎng)絡(luò)服務(wù)也通過匿名系統(tǒng)的保護(hù)進(jìn)行活動，如售賣非法藥物、走私珍禽異獸、違法槍支彈藥交易等。

P2P技術(shù)與匿名通信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合進(jìn)一步提升了匿名性，且匿名度評估一直是人們研究的熱點(diǎn)。對匿名通信系統(tǒng)的匿名度評估，不僅有助于現(xiàn)有匿名系統(tǒng)的改進(jìn)和提升，還可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)可控可信的匿名系統(tǒng)，在更好的保證用戶隱私安全的基礎(chǔ)上，打擊違法犯罪活動，從而使匿名P2P網(wǎng)絡(luò)更加健康。目前針對匿名P2P網(wǎng)絡(luò)的匿名度評估大多集中在發(fā)送者匿名和接收者匿名，且從發(fā)送者與接收者關(guān)系的角度來評估匿名度時，如果涉及的節(jié)點(diǎn)過多、匿名網(wǎng)絡(luò)足夠復(fù)雜，會導(dǎo)致匿名度評估過程繁瑣，工作量大，復(fù)雜度高。所以本文提出了一種基于隱馬爾科夫的P2P網(wǎng)絡(luò)匿名度評估方法，該方法可在消息的全局追蹤攻擊下，量化評估匿名度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：1.分析匿名P2P網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模型，不同匿名P2P系統(tǒng)所采用的匿名機(jī)制是不同，目前使用較多的是重路由機(jī)制，但其中使用的路長控制策略和成員選擇策略也不盡相同。2.用隱馬爾科夫模型來構(gòu)建匿名P2P網(wǎng)絡(luò)的匿名度評估方法模型，要通過隱馬爾科夫?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化成匿名度評估方法模型。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用一種基于隱馬爾科夫模型的對匿名P2P網(wǎng)絡(luò)匿名度評估的方法，具體步驟如下：

步驟1：對匿名P2P網(wǎng)絡(luò)中某一用戶的消息進(jìn)行全局追蹤，獲取數(shù)據(jù)集，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

步驟2：適配模型填補(bǔ)節(jié)點(diǎn)。消息轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)圖并不能完全適配于隱馬爾科夫模型。為了更好的適配該模型，需要在一些消息轉(zhuǎn)發(fā)路徑中間添加空白節(jié)點(diǎn)。

以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中最長路徑為準(zhǔn)，將對中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)劃分分組，一些節(jié)點(diǎn)間存在跨分組連接情況，所以需要在所跨過分組中添加一個空白節(jié)點(diǎn)連接兩端，空白節(jié)點(diǎn)對下一個節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)概率均為1。添加空白節(jié)點(diǎn)只是為了使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更好的適配隱馬爾科夫模型，不具備實(shí)際意義，不會影響模型計(jì)算概率結(jié)果。

步驟3：計(jì)算概率矩陣。節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)移概率由步驟1中監(jiān)控獲取的數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)間轉(zhuǎn)發(fā)情況得到。發(fā)送者及中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)間的轉(zhuǎn)發(fā)概率組成了狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A，中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)到接收者的轉(zhuǎn)發(fā)概率組成了發(fā)射狀態(tài)矩陣B，即計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到其后繼節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)概率，最后形成多層次隱馬爾科夫模型。

a)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

A＝[a_i,j]_N*N???(1)

b)發(fā)射狀態(tài)矩陣

B＝[b_j(k)]_N*M???(2)

c)隱馬爾科夫模型

λ＝(A,B,π)???(3)

式(1)中，A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，N為隱藏狀態(tài)數(shù)量，即發(fā)送者節(jié)點(diǎn)數(shù)量或中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)數(shù)量。a_i,j表示從隱藏狀態(tài)i到j(luò)的概率。