基于聚类分析的可信网络管理模型

发布时间：2018-10-19 12:44

【摘要】：针对可信网络中动态信任模型对终端用户行为信任评估有效性问题,提出一种新的基于聚类分析的可信网络管理模型。该模型在传统信任模型的基础上引入聚类分析方法,从行为预期的角度研究用户的行为信任。通过对用户的历史行为数据进行聚类分析以构建行为预期,并利用行为预期评估用户行为,最后以信任评估结果为依据实现对网络中的用户的管理。实验表明该模型可以对长期接入的正常用户产生稳定的信任评估结果,同时迅速发现并隔离恶意用户,对可信用户与不可信用户有较高的区分度,与传统的信任模型相比具有更高的准确度及效率,达到了提高网络可信性的目的。
[Abstract]:A new trusted network management model based on clustering analysis is proposed to solve the problem of the validity of dynamic trust model in trusted networks for evaluating end-user behavior trust. Based on the traditional trust model, this model introduces the clustering analysis method to study the behavior trust of users from the perspective of behavior expectation. Based on the clustering analysis of users' historical behavior data, the behavior expectation is constructed, and the behavior expectation is used to evaluate the user behavior. Finally, the users in the network are managed based on the results of trust evaluation. Experiments show that the model can produce stable trust evaluation results for the normal users who have long access, and can quickly detect and isolate malicious users, and has a high degree of discrimination between trusted users and untrusted users. Compared with the traditional trust model, it has higher accuracy and efficiency, and achieves the goal of improving network credibility.
【作者单位】： 武警部队网络与信息安全保密重点实验室;武警工程大学电子技术系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402530) 陕西省自然科学基金资助项目(2014JQ8301)~~
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2281150