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基于多部图的云用户行为认定模型
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:计算机研究与发展
  • 时间:2014.10.1
  • 页码:2307-2317
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河北大学网络技术研究所,河北保定071002
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60873203,61170254,61163050);河北省自然科学基金项目(F2012201145);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012029)
  • 相关项目:基于扩展主观逻辑的动态信任模型及其应用研究
作者: 田俊峰|曹迅|
中文摘要:

云计算迅猛发展,云平台的可信性是关乎其成败的关键问题,而用户行为可信性认定是保证云平台可信的重要环节.提出一种基于多部图的云用户行为认定模型,通过行为证据层、行为多部图构建层和行为认定层3个层次来解决云服务中用户行为可信性问题;同时引入身份再认证和风险博弈来增强模型的安全性与准确性.仿真实验通过对小规模云子域用户行为的分析表明,该模型可以准确地描述云用户的正常行为,对恶意用户有较高检测率,同时能有效地区分恶意用户与风险型用户,降低误报率.

英文摘要:

Cloud computing is developing rapidly, and the trustiness of cloud platform is the key issue relating to its success or failure. The authentication of the trustiness of user behavior is an important part of ensuring the credibility of cloud platform. In order to solve the problem of trustiness of cloud users' behaviors, a cloud user behavior authentication model based on multi-partite graphs (BAM) is proposed. It includes the layer of user behavior evidence, the layer of building behavior multi-partite graphs and the layer of behavior authentication. The behavior evidence is the basis, the multi-partite graphs is the method and the behavior authentication is the purpose. In the layer of user behavior evidence, the model determines the type of evidence, collects behavior evidences and analyzes user behavior quantitatively; in the layer of building behavior multi-partite graphs, the model builds two multi-partite graphs based on the layer of behavior evidence and the knowledge of graph theory; in the layer of behavior authentication, the model builds the cloud user behavior authentication module to verify that users are trusted. Identity re-certification and risk game are introduced to enhance security and accuracy of the model. The analysis of small-scale cloud user behaviors in simulation experiments show that, the model is accurate and effective in measuring the normal behavior of cloud users and in distinguishing malicious user with the risk user, and it has higher detection ratio and lower false positive ratio.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349