基于统计数据与贝叶斯方法的设备识别模型设计

• 作者: 应治
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 设备指纹 可信度 动态学习 贝叶斯方法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 网络安全
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 字数: 3583字
• 语种: 中文

摘要

设备指纹是一种在网络中辨识设备的技术.本文基于应用环境中的统计数据与贝叶斯方法提出了一种通过设备指纹计算可信度并且进行设备识别的模型.模型采取分层的动态学习计算方式在现有的数据基础上计算设备可信度.本模型适用于诸如电子商务认证系统等重要互联网应用.本模型较传统的基于静态字符串匹配的设备指纹匹配度计算具有可以动态学习用户环境中的变化,体现不同指纹元素的差异性等优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应治	上海交通大学信息安全工程学院	1	1	1.0	1.0