云计算环境下基于用户行为的信任评估研究

发布时间：2017-09-27 05:35

  本文关键词：云计算环境下基于用户行为的信任评估研究

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【摘要】：云计算快速发展，体现的核心是云就是网络，它已经成为当今世界最炙手可热的技术之一。现有的信息产业态也随着云计算的出现发生了改变，云计算技术的兴起催生了新型的产业和新型的服务；云计算的出现，让计算资源的利用率得到了极大的提高，让计算资源的获取得到了极大的便利性。这将更加有效的提高人类感知和认知社会的能力，也将对信息社会的发展和进步产生深远影响。 云计算将网络中海量的数据资源构成了一个超大规模的共享虚拟资源池，这极大方便了云端用户对资源的使用，降低了用户使用存储资源的耗费成本。但这让任何企业和个人的核心和隐私数据都有可能被网络中的用户利用，也为一些非法用户破坏云端资源提供了可乘之机。因此，在云计算发展的路途中，先进的技术至关重要，但云计算安全问题也不容小视，要把安全问题当作要解决的头等大事，多租户访问过程中行为信任的问题更是重中之重。对于云安全来说，对用户身份真实性验证的同时，也要对用户的行为进行信任评估。传统的身份验证技术早已成熟，阻止恶意攻击对云资源的破坏不是仅用身份验证就能完全解决。因此对用户行为进行分析评估是有效提升云安全的关键，也是今天云计算研究中的一个重点。 针对以上问题，本文对云计算环境下基于用户行为信任评价进行研究。结合主客观赋权法各自存在的优缺点，，本文采用基于相对熵的组合赋权法对用户行为权重计算：首先确定选用的主观和客观赋权法的权重信息，通过相对熵计算选用的主客观赋权法权重之间的贴近度，然后由贴近度确定各赋权法权重在组合权重中的加权系数，最后运用模糊综合评价法对用户的信用度做出评价。验证结果实现了模型的具体化，表明了组合赋权法的科学性和可操作性，并对用户的信用度做出了客观评价。 本课题的主要研究成果如下： 建立了云计算环境下基于用户行为的信任评估模型。 提出了基于相对熵的组合赋权法，相对熵对所采用的主、客观赋权法权重进行集结得到集结权重,主观和客观赋权法权重与集结权重之间的贴近度确定组合权重。 运用模糊综合评价法对用户行为信任度做出了客观科学的评价。
【关键词】：云计算 云安全 用户行为 组合赋权法 模糊综合评价
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 课题的目的和意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.4 论文的主要工作13
• 1.5 全文的组织安排13-15
• 2 云计算简介15-22
• 2.1 云计算概述15-16
• 2.2 云计算的特点和分类16-18
• 2.2.1 云计算的特点16
• 2.2.2 云计算的分类16-18
• 2.3 云计算相关技术18-20
• 2.4 云计算面临的安全挑战20-21
• 2.5 本章小结21-22
• 3 信任问题和用户行为的研究22-30
• 3.1 信任基础概述22-23
• 3.1.1 信任的定义22
• 3.1.2 信任的特点22-23
• 3.1.3 信任的度量23
• 3.2 云计算用户行为23-24
• 3.2.1 用户行为概念23-24
• 3.2.2 用户行为权重24
• 3.2.3 用户行为特点24
• 3.3 用户行为证据24-27
• 3.3.1 行为证据的获取25-26
• 3.3.2 行为证据的表示类型26
• 3.3.3 行为证据规范化26-27
• 3.4 用户行为可信的基本准则27
• 3.5 云计算行为信任评估27-29
• 3.5.1 信任评估原理27-28
• 3.5.2 云计算行为信任模型28-29
• 3.5.3 云计算行为信任模型的需要解决的问题29
• 3.6 本章小结29-30
• 4 云计算环境下基于用户行为信任评价研究30-44
• 4.1 用户行为信任评估模型30-33
• 4.1.1 基于RE-CWA 模糊综合用户行为信任评价模型30-31
• 4.1.2 模糊综合分析法31-33
• 4.2 AHP法赋权33-35
• 4.3 ANP法赋权35-38
• 4.3.1 ANP 结构分析35-36
• 4.3.2 ANP 方法的超矩阵和加权超矩阵36-38
• 4.4 变异系数法赋权38-39
• 4.5 熵权法赋权39-40
• 4.5.1 信息熵的定义39-40
• 4.5.2 信息熵赋权值40
• 4.6 基于相对熵的组合赋权法40-43
• 4.6.1 相对熵定义及其性质41
• 4.6.2 k的确定41-43
• 4.7 本章小结43-44
• 5 模型的实现与验证44-56
• 5.1 搭建云应用平台45-49
• 5.1.1 Hadoop 部署成功效果图46-47
• 5.1.2 云底层应用平台的搭建47-49
• 5.2 获取用户行为证据基础数据49-50
• 5.3 用户行为权重计算50-53
• 5.4 模糊综合信任评价53-55
• 5.5 本章小结55-56
• 结论56-57
• 参考文献57-60
• 在学研究成果60-61
• 致谢61

【参考文献】

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本文编号：927918