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摘要:
针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题,提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法.采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取,在此基础上结合误差机制修正特征向量,构建云计算环境用户行为信任评估模型.该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控,解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题.根据试验数据表明,云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率,可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑.
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文献信息
篇名 云计算环境用户行为信任评估模型构建研究
来源期刊 信息通信技术与政策 学科
关键词 云计算环境 信任评估 预测-残差框架 长短期记忆网络
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 技术与标准
研究方向 页码范围 86-91
页数 6页 分类号 TN929.11
字数 语种 中文
DOI 10.12267/j.issn.2096-5931.2021.08.014
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
云计算环境
信任评估
预测-残差框架
长短期记忆网络
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信技术与政策
月刊
1008-9217
10-1576/TN
大16开
北京市西城区月坛南街11号
82-907
1975
chi
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