為了解決傳統(tǒng)的自主訪問、強(qiáng)制訪問和基于角色的訪問控制方法中存在的隱私信息分級(jí)準(zhǔn)確性低、數(shù)據(jù)泄露數(shù)量多的問題,提出一種基于反向傳播(Back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶信息隱私查詢?cè)L問控制方法。首先收集用戶行為數(shù)據(jù),計(jì)算用戶信任值及用戶信息隱私度,將用戶信息隱私數(shù)據(jù)分級(jí),最后將用戶行為數(shù)據(jù)、用戶信息隱私度值和用戶信息隱私查詢要素輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)用戶信息隱私查詢?cè)L問控制。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,上述訪問控制方法大大降低了誤判偏差率,隱私信息分級(jí)準(zhǔn)確性高,用戶信息隱私數(shù)據(jù)泄露數(shù)量少,保證了用戶信息隱私安全。

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【部分圖文】：

圖1用戶信任值計(jì)算過程

用戶信任值主要來自間接信任,計(jì)算過程如圖1所示。根據(jù)動(dòng)態(tài)信譽(yù)樹模型,能夠清晰構(gòu)造出與主體存在間接信任關(guān)系的其它個(gè)體,并能夠規(guī)定不同等級(jí)間的權(quán)重,根據(jù)信任個(gè)體與主體重要程度調(diào)節(jié)相應(yīng)權(quán)值,達(dá)到動(dòng)態(tài)控制。

圖2隱私數(shù)據(jù)合并過程

根據(jù)收集到的用戶行為數(shù)據(jù),對(duì)用戶信息隱私度計(jì)算,隱私數(shù)據(jù)訪問日數(shù)據(jù)用K表示,Ki與Kj代表K的節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)可讀取的隱私屬性集,在對(duì)隱私度計(jì)算時(shí),將Ki與Kj合并,合并過程如圖2所示。隱私度代表該節(jié)點(diǎn)查詢存在隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)的程度,在計(jì)算時(shí),節(jié)點(diǎn)隱私度不僅要考慮節(jié)點(diǎn)本身存在隱....

圖3訪問控制流程圖

根據(jù)上述計(jì)算不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小計(jì)算,以確定訪問控制的最優(yōu)策略[12]。則基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶信息隱私查詢?cè)L問控制流程圖如圖3所示。圖3為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶信息隱私查詢?cè)L問控制過程,方法中控制度替代了風(fēng)險(xiǎn)大小,風(fēng)險(xiǎn)越小代表信息隱私查詢?cè)L問控制范圍越大。由上....

圖4Matlab操作界面

選用windows2000,CPU2.8GMHz,內(nèi)存為64GB的操作系統(tǒng)作為仿真平臺(tái),使用Matlab進(jìn)行操作如圖4,對(duì)仿真進(jìn)行驗(yàn)證。為更好驗(yàn)證傳統(tǒng)的訪問控制方法和本文訪問控制方法的性能,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)樣本,本實(shí)驗(yàn)選擇Registerlens100k數(shù)據(jù)集,其中包含表2中1....

本文編號(hào)：3927230