基于上下文关联分析的网络可信评估方法研究与设计

发布时间：2019-07-23 16:33

【摘要】：随着可信计算技术的发展,以及网络对安全性越来越高的需求,可信网络的概念被提出来。基于可信计算机制的网络可信,是以可信根为基础,建立一条信任链,从可信根开始到硬件平台、操作系统,到整个计算机,以及运行于计算机上的应用、通信及服务,一级信任一级,通过确保网络中的用户可信、节点可信、通信可信、服务可信,来确保网络可信。然而,随着信息网络技术和应用的飞速发展,网络规模持续膨胀,各类网络行为和用户行为呈现出日益复杂的、异构的时空分布特点。同时,由于攻击手段的演进,面对高级的定向攻击,我们可能难以完全阻止或控制攻击者对特定的网络设备的渗透和攻击。面对这些挑战,当前以控制为中心的静态的网络安全体系暴露出以下问题,不能识别网络上下文的演变以应对网络安全情势变化,无法避免节点渗透与网络节点动态变化导致的网络可信状态变化问题。针对这些问题,本文提出一种以人和内容为中心的动态的网络可信评估方法。该方法以网络中用户行为是否可信、服务行为是否可信为出发点,以网络是否能够被正常使用为准则,以信任模型为理论基础,以网络的上下文信息为依据,来动态地判断一个网络是否可信,主要研究内容如下:(1)提出一种基于上下文关联分析的单节点可信评估方法。该方法以信任模型为基础,采集并存储网络中单节点的行为属性数据和上下文属性数据,以这些历史数据为训练数据集,采用特定的算法,来预测节点在不同上下文下的可信度。方法首先对节点的行为数据进行归一化处理;其次通过相关性分析,提取出对每种行为数据有影响的上下文属性;随后根据待预测节点的上下文属性,从历史数据中选出与之相似的数据集;最后根据挑选出的数据集进行可信度预测。(2)提出一种基于信息熵的自适应网络节点重要度评估方法。该方法以信息熵理论为基础,自适应地评估网络中节点的重要度。方法首先定义了四种节点重要度评估指标,能够较完整地反映评估网络节点重要度的各个方面的特征;其次,基于信息熵理论,自适应地计算这四种指标的权重;节点的重要度为这四个指标的加权平均值,值越大则说明节点重要度越大。一个网络的可信性不仅与网络中单个节点的可信度有关,还与这些节点在网络中所处位置的重要度有关,本文通过研究网络中每个节点的可信度和重要度,以达到判断整个网络可信性的目标。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2518264