基于不满意度的网络安全模型

• 作者: 桂小林 王海晟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络安全模型 不满意度 粗糙集 贝叶斯学习器 信息熵 仿真
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 566-569
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.02.069

摘要

提出了一种基于不满意度的网络安全模型,主要功能是帮助用户在网络环境中正确地选择交易对象,屏蔽恶意节点,基于不满意度(degree of dissatisfaction,DoD)对交易节点进行分类控制.节点的不满意度定义为该节点属于恶意节点集的概率.a)使用粗糙集(rough set)模块与Bayesian学习器计算节点的不满意度,依据节点的交易历史记录计算节点的本地不满意度(local DoD,LDoD),依据反馈推荐意见计算推荐不满意度(recom-mended DoD,RDoD),基于不满意度将节点划分为可信任节点、陌生节点、恶意节点等不同的类型；b)基于推荐意见的信息熵(information entropy)计算其可信度,对反馈推荐意见进行综合.实验表明,与已有的安全模型相比,提出的安全管理模型对恶意节点具有更高的检测率,具有更满意的交易成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂小林	西安交通大学电子信息工程学院	100	1867	21.0	41.0
2	王海晟	西安理工大学计算机学院	4	14	2.0	3.0