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Web用戶行為的信任評估與控制方法的研究

發(fā)布時間:2017-06-07 03:07

  本文關(guān)鍵詞:Web用戶行為的信任評估與控制方法的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著Web技術(shù)的不斷發(fā)展,其豐富的前臺技術(shù)以及強(qiáng)大的后臺支持促進(jìn)了電子商務(wù)、電子政務(wù)等一系列新型的運營模式的產(chǎn)生,但是當(dāng)Web用戶的帳號被盜號木馬盜取或者點擊可疑鏈接造成信息泄漏時,將會造成用戶身份的不可信,或者雖然用戶身份是可信的,但是在操作系統(tǒng)時的用戶的行為卻不可信,如何保證Web用戶信息的安全就成為當(dāng)務(wù)之急。在Web應(yīng)用中存在著大量的用戶操作行為,這些行為往往代表著用戶的一些個人習(xí)慣,通過研究這些用戶的操作習(xí)慣,我們可以辨別用戶不符合行為習(xí)慣的一些異常,這些異常往往是因為用戶帳號出現(xiàn)問題引起的。另外在設(shè)計行為辨別算法時,由于對用戶行為的信任評估是基于大量證據(jù)的,所以單純依靠主觀賦權(quán)算法會導(dǎo)致結(jié)果過于主觀,不能得到各種證據(jù)變化的客觀性,其次用戶的行為是長期的一系列動作行為,只對用戶的一次行為進(jìn)行評估也是不可靠的,另外一種模型的提出也必須考慮到易用性。綜上所述,Web應(yīng)用中用戶行為的信任評估需要以各種用戶行為的證據(jù)作為基礎(chǔ),在主、客觀兩個角度相對平衡的情況下,結(jié)合科學(xué)合理的評估方法來得到用戶行為信任評估值,從而通過評估值對用戶的訪問加以控制來滿足網(wǎng)絡(luò)平臺的安全需求。本文通過搭建電商平臺,在獲得大量真實數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提出了基于熵權(quán)法和AHP層次分析法有機(jī)結(jié)合的用戶行為評估的模型。該模型是一個動態(tài)滑動窗口模型,在對用戶行為進(jìn)行評估時,每一次評估都會結(jié)合最新的用戶行為證據(jù)和歷史行為證據(jù)來得到一組新的無量綱化證據(jù),然后通過熵權(quán)法以及這些無量綱化證據(jù)獲得各種用戶行為證據(jù)的客觀權(quán)重并通過AHP層次分析法獲得用戶行為證據(jù)的主觀權(quán)重,最后將主、客觀權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)化處理,獲得符合實際要求的集成權(quán)重。實際應(yīng)用和理論分析表明,本文模型在滿足主、客觀相對平衡的優(yōu)化條件下,可有效地提高可信任用戶、危險用戶和惡意用戶等行為類別分辨率,降低了用戶信任評估誤報率,對諸如電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)金融等關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的用戶行為的安全監(jiān)管奠定堅實的理論和實踐基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】:用戶行為 信任評估 無量綱化 集成權(quán)重
【學(xué)位授予單位】:青海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09
【目錄】:
  • 中文摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 緒論8-13
  • 1.1 論文研究背景8-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢9-11
  • 1.3 論文的研究意義11-12
  • 1.3.1 理論意義11
  • 1.3.2 現(xiàn)實意義11-12
  • 1.4 課題來源及文章的研究內(nèi)容12-13
  • 第二章 可信計算與可信網(wǎng)絡(luò)13-19
  • 2.1 可信計算13-15
  • 2.1.1 可信計算定義13-14
  • 2.1.2 可信計算的體系結(jié)構(gòu)14-15
  • 2.1.3 可信計算面臨的挑戰(zhàn)15
  • 2.2 可信網(wǎng)絡(luò)15-18
  • 2.2.1 可信網(wǎng)絡(luò)的概念15-16
  • 2.2.2 可信網(wǎng)絡(luò)分析16-17
  • 2.2.3 可信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)17-18
  • 2.3 本章小結(jié)18-19
  • 第三章 Web用戶行為信任評估19-30
  • 3.1 相關(guān)概念19-20
  • 3.2 用戶行為證據(jù)20-22
  • 3.2.1 用戶行為證據(jù)的獲得20-21
  • 3.2.2 用戶行為證據(jù)的無量綱化21-22
  • 3.3 基于主、客觀平衡的賦權(quán)法22-28
  • 3.3.1 使用熵權(quán)法求客觀權(quán)重22-23
  • 3.3.2 使用層次分析法求主觀權(quán)重23-27
  • 3.3.3 計算集成權(quán)重27-28
  • 3.3.4 用戶行為的信任評估值計算28
  • 3.4 用戶行為信任評估架構(gòu)28-29
  • 3.5 本章小結(jié)29-30
  • 第四章 Web用戶行為控制30-36
  • 4.1 用戶行為控制的意義30
  • 4.2 身份不可信用戶控制方法30-31
  • 4.3 行為不可信用戶控制方法31-35
  • 4.4 本章小結(jié)35-36
  • 第五章 系統(tǒng)實現(xiàn)及實例效果分析36-52
  • 5.1 系統(tǒng)實現(xiàn)36-45
  • 5.1.1 系統(tǒng)主界面36-37
  • 5.1.2 獲得的用戶行為數(shù)據(jù)37
  • 5.1.3 詳細(xì)用戶行為瀏覽路徑圖37-38
  • 5.1.4 詳細(xì)用戶行為動作分布圖38-41
  • 5.1.5 后臺核心算法代碼41-45
  • 5.2 實例效果分析45-51
  • 5.2.1 17種證據(jù)的用戶行為信任評估的性能分析45-46
  • 5.2.2 17種證據(jù)的算法對比分析46-47
  • 5.2.3 用戶行為信任的理論計算實例47-51
  • 5.3 本章小結(jié)51-52
  • 第六章 總結(jié)與展望52-54
  • 參考文獻(xiàn)54-58
  • 致謝58-59
  • 個人簡歷59-60

  本文關(guān)鍵詞:Web用戶行為的信任評估與控制方法的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:428048

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