基于信任的网络群体异常行为发现

现今大规模网络群体异常事件往往由多个复杂安全事件融合,且这些安全事件之间隐藏着社会化利益与联系,表现出典型的群体性与控制性.对恶意网络群体事件的感知与响应是网络安全管理的重要任务之一.传统的异常检测机制与基于偶图模型的群体异常行为发现方法均未深入分析这些恶意网络行为潜在的社会化关系,且没有考虑交互过程对节点关系的影响.基于此,文中提出一种基于信任的网络群体异常行为发现模型.该模型首先使用网络交互拓扑信息建立网络节点间的信任矩阵;进而结合直接信任度和相关信任度计算网络节点间的相似度,并通过松弛谱聚类算法中的约束条件,增强类数目的自动识别能力,提高节点聚类准确性.实验表明该模型交互能够有效感知网络中的分布式拒绝服务攻击、蠕虫与僵尸网络的异常行为,并对潜伏期内的安全事件行为有较高识别度,同时比基于偶图的行为分类模型具有更高的准确性.     

基于信任量化的自治系统恶意性判定

鉴于当前域间路由系统未能有效解决自治系统节点的行为恶意性判定问题,论文在研究人际网络信任关系的基础上,提出一种基于信任量化的自治系统恶意性判定模型。模型通过定义直接判定、协作判定及配合度3项判定准则,综合分析及量化目标自治域的路由交互行为,同时定义节点参与度作为最终判定结果的放大因子。基于仿真路由拓扑进行验证,结果表明,在面对典型的路由欺骗、服务受限及协作节点误报的情况下,该模型均能够有效识别和判定目标自治域节点的恶意行为,具备较好准确性和稳定性。     

基于推荐质量的信任感知推荐系统

推荐系统在解决信息过载方面已经取得了很大的成功,同时也存在数据稀疏、冷启动等问题。如何在评分数据稀疏的情况下获得满意的推荐成为推荐系统亟待解决的问题。将信任引入推荐系统成为解决上述问题的有效方法之一。已有的信任感知推荐系统大多基于布尔型信任关系,且没有考虑信任的领域相关性。在服务选择领域,服务请求者依据QoS(quality of service)选择服务。联想到在服务推荐领域推荐请求者可以依据推荐质量(quality of recommendation,QoR)选择推荐用户,提出了推荐质量(QoR)的概念和基于推荐质量的信任感知推荐系统。QoR的属性包含评价相似度、领域信任值、领域相关度和亲密程度,利用信息熵方法可确定各属性的权重。仿真表明该方法提高了推荐系统在数据稀疏情况下的精确度和评分覆盖率,有效提高了冷启动用户的召回率,在一定程度上解决了冷启动问题。     

结合信任的推荐系统的性质

结合信任的推荐系统可以有效地缓解传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,并能给每个用户提供可信且准确的推荐。然而系统中的每个用户都是不同的,因此考虑针对不同用户应采用不同推荐模式来查找推荐群体,以做出更具个性化的推荐。研究了微观层次上的节点特性,引入了兴趣的概念,证明了被推荐者的多种节点特性对于推荐结果的影响效果。最后通过多组实验验证了推荐系统在具有不同特性的节点上的推荐效果差异。     

基于模糊预测的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络(WSN)中的信任值更新问题,提出了一种基于模糊预测(FP)的无线传感器网络信任值更新的方法——RMFP。算法采用模糊数学理论方法,利用模糊隶属函数来全面地刻画节点的表现行为,并将其转换成节点的模糊隶属度,最后将模糊隶属度进行整合以实现节点的信任值更新。仿真实验表明,所提算法在整合节点信任值精确度方面提高了10.8%,在判断可疑节点的速度方面提高了两倍。这说明基于模糊预测的节点信任值更新算法在发现并摒除恶意节点的准确率和速度上均有显著的效果,尤其是针对前期取得高信任的恶意节点的判断具有很强的优势。     

移动医疗APP怎么做？

一直以来,移动医疗类APP都处于不温不火的状态中。与其他同属生活分类APP不同的是,它们受到各种外因限制：政策相关控制、专业技能门槛和民众的信任程度。但正因为如此,这一类APP拥有美好的市场前景和庞大的市场空缺。     

一种车载自组织网络路况信息的数据信任模型

动态寻路是解决城市交通拥堵的重要手段。在动态寻路中,一些车辆产生和转发路况信息,使其他车辆能够避开拥堵路段。但一般车载自组织网络寻路算法缺乏验证路况信息的真实性的措施,导致恶意车辆能轻易篡改路况信息,误导其他车辆选择错误路线。提出了一种路况信息鉴别模型,该模型将基于数据的信任模型应用到路况信息真伪的鉴别中,并在一般投票算法的基础上利用D-S理论增加不确定情况下的鲁棒性。仿真实验表明,该算法在不增加额外信息交互的前提下,有效规避了恶意伪造信息,改进了车辆的行程时间。     

云计算环境下服务信任评估方法研究

云计算环境中,服务资源广域分布、复杂多变,服务实体之间的信任关系因不确定性强而难以有效建立与维护。传统的服务信任评估方法无法全面反映信任的随机性和模糊性特征。在研究云模型理论的基础上,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。引入时间衰减因子来反映服务信任的时效性,并以多属性信任云来细化信任评估的粒度。计算用户评价相似度,确定推荐实体的推荐可靠性和权重,防止不法分子的合谋欺骗和恶意攻击。通过云相似度计算确定服务的信任等级,为用户的服务选择提供安全决策。仿真结果表明,该方法明显提高了服务交互成功率,并能有效适用于云计算环境下的服务信任评估。     

基于信任的云计算身份管理模型设计与实现

随着云计算的发展,身份管理问题已经引起业界高度关注。基于群签名的身份认证机制保证了云服务提供者不能通过外包的数据回溯用户的身份信息,并广泛应用于云计算环境的身份管理中,但它无法阻止恶意用户对云服务的非法访问。针对此不足,改进了现有的身份管理模型,将信任管理与群签名机制相结合,设计了基于信任的身份管理模型。本模型首先计算用户信任度并将其作为群签名分组的依据,再利用群签名机制实现用户认证,在应用中既能保证用户隐私,又能帮助云计算提供者保护资源。实验结果表明,本模型能有效识别恶意用户,帮助云服务提供者阻止恶意用户对资源的访问。     

工程管理中定性变量的研究:以建筑设计人员为例

工程管理研究中是否应当考虑诸如性别等定性变量是一个在理论研究和实践中都十分重要的问题。本文以建筑设计人员之间的信任与性别这一定性变量的关系为例,基于对北京、上海和青岛的甲级设计院的问卷调查,运用多元方差分析对性别这一定性变量进行了显著性检验。结果发现信任者的性别在信任程度上并无差别,但被信任者的性别对基于感情的信任程度有显著差别。该结果表明在中国的建筑行业女性被信任的程度要高于男性。本文最后讨论了可能造成这一现状的原因及对理论和实践的启示。