基于评分卡—随机森林的云计算用户公共安全信誉模型研究

• 作者: 吴礼发 周胜利 洪征 金苍宏
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算安全 安全监管 评分卡 随机森林 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 143-152
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 7074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018085

摘要

传统云计算用户信誉的研究主要集中在对用户操作行为信誉评估,较少涉及用户发布文本信息的安全管理,并且存在指标筛选欠准确、信誉评估结果缺乏科学验证等问题,难以满足监管部门的实际需求.针对以上问题,提出基于评分卡—随机森林的云计算用户公共安全信誉模型.首先,利用Word2Vec和卷积神经网络进行公共安全标签分类;其次,采用评分卡方法,筛选强相关性指标;最后,结合随机森林算法,建立云计算用户公共安全信誉模型.实验分析表明,所建立的模型能够解决云计算公共安全监管中用户信誉指标筛选不准确和信誉区分准确性低等问题,能够有效识别有害用户,提高云计算用户监管效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金苍宏	浙江大学城市学院计算机与计算科学学院	6	76	3.0	6.0
2	周胜利	陆军工程大学指挥控制工程学院	9	19	3.0	3.0
4	洪征	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	2	1.0	1.0
5	吴礼发	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	3	1.0	1.0