本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為的信任評(píng)估研究

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【摘要】：云計(jì)算快速發(fā)展，體現(xiàn)的核心是云就是網(wǎng)絡(luò)，它已經(jīng)成為當(dāng)今世界最炙手可熱的技術(shù)之一�，F(xiàn)有的信息產(chǎn)業(yè)態(tài)也隨著云計(jì)算的出現(xiàn)發(fā)生了改變，云計(jì)算技術(shù)的興起催生了新型的產(chǎn)業(yè)和新型的服務(wù)；云計(jì)算的出現(xiàn)，讓計(jì)算資源的利用率得到了極大的提高，讓計(jì)算資源的獲取得到了極大的便利性。這將更加有效的提高人類感知和認(rèn)知社會(huì)的能力，也將對(duì)信息社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。 云計(jì)算將網(wǎng)絡(luò)中海量的數(shù)據(jù)資源構(gòu)成了一個(gè)超大規(guī)模的共享虛擬資源池，這極大方便了云端用戶對(duì)資源的使用，降低了用戶使用存儲(chǔ)資源的耗費(fèi)成本。但這讓任何企業(yè)和個(gè)人的核心和隱私數(shù)據(jù)都有可能被網(wǎng)絡(luò)中的用戶利用，也為一些非法用戶破壞云端資源提供了可乘之機(jī)。因此，在云計(jì)算發(fā)展的路途中，先進(jìn)的技術(shù)至關(guān)重要，但云計(jì)算安全問(wèn)題也不容小視，要把安全問(wèn)題當(dāng)作要解決的頭等大事，多租戶訪問(wèn)過(guò)程中行為信任的問(wèn)題更是重中之重。對(duì)于云安全來(lái)說(shuō)，對(duì)用戶身份真實(shí)性驗(yàn)證的同時(shí)，也要對(duì)用戶的行為進(jìn)行信任評(píng)估。傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證技術(shù)早已成熟，阻止惡意攻擊對(duì)云資源的破壞不是僅用身份驗(yàn)證就能完全解決。因此對(duì)用戶行為進(jìn)行分析評(píng)估是有效提升云安全的關(guān)鍵，也是今天云計(jì)算研究中的一個(gè)重點(diǎn)。 針對(duì)以上問(wèn)題，本文對(duì)云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為信任評(píng)價(jià)進(jìn)行研究。結(jié)合主客觀賦權(quán)法各自存在的優(yōu)缺點(diǎn)，，本文采用基于相對(duì)熵的組合賦權(quán)法對(duì)用戶行為權(quán)重計(jì)算：首先確定選用的主觀和客觀賦權(quán)法的權(quán)重信息，通過(guò)相對(duì)熵計(jì)算選用的主客觀賦權(quán)法權(quán)重之間的貼近度，然后由貼近度確定各賦權(quán)法權(quán)重在組合權(quán)重中的加權(quán)系數(shù)，最后運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)用戶的信用度做出評(píng)價(jià)。驗(yàn)證結(jié)果實(shí)現(xiàn)了模型的具體化，表明了組合賦權(quán)法的科學(xué)性和可操作性，并對(duì)用戶的信用度做出了客觀評(píng)價(jià)。 本課題的主要研究成果如下： 建立了云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為的信任評(píng)估模型。 提出了基于相對(duì)熵的組合賦權(quán)法，相對(duì)熵對(duì)所采用的主、客觀賦權(quán)法權(quán)重進(jìn)行集結(jié)得到集結(jié)權(quán)重,主觀和客觀賦權(quán)法權(quán)重與集結(jié)權(quán)重之間的貼近度確定組合權(quán)重。 運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)用戶行為信任度做出了客觀科學(xué)的評(píng)價(jià)。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 云安全 用戶行為 組合賦權(quán)法 模糊綜合評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.08
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 課題的目的和意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 論文的主要工作13
• 1.5 全文的組織安排13-15
• 2 云計(jì)算簡(jiǎn)介15-22
• 2.1 云計(jì)算概述15-16
• 2.2 云計(jì)算的特點(diǎn)和分類16-18
• 2.2.1 云計(jì)算的特點(diǎn)16
• 2.2.2 云計(jì)算的分類16-18
• 2.3 云計(jì)算相關(guān)技術(shù)18-20
• 2.4 云計(jì)算面臨的安全挑戰(zhàn)20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 3 信任問(wèn)題和用戶行為的研究22-30
• 3.1 信任基礎(chǔ)概述22-23
• 3.1.1 信任的定義22
• 3.1.2 信任的特點(diǎn)22-23
• 3.1.3 信任的度量23
• 3.2 云計(jì)算用戶行為23-24
• 3.2.1 用戶行為概念23-24
• 3.2.2 用戶行為權(quán)重24
• 3.2.3 用戶行為特點(diǎn)24
• 3.3 用戶行為證據(jù)24-27
• 3.3.1 行為證據(jù)的獲取25-26
• 3.3.2 行為證據(jù)的表示類型26
• 3.3.3 行為證據(jù)規(guī)范化26-27
• 3.4 用戶行為可信的基本準(zhǔn)則27
• 3.5 云計(jì)算行為信任評(píng)估27-29
• 3.5.1 信任評(píng)估原理27-28
• 3.5.2 云計(jì)算行為信任模型28-29
• 3.5.3 云計(jì)算行為信任模型的需要解決的問(wèn)題29
• 3.6 本章小結(jié)29-30
• 4 云計(jì)算環(huán)境下基于用戶行為信任評(píng)價(jià)研究30-44
• 4.1 用戶行為信任評(píng)估模型30-33
• 4.1.1 基于RE-CWA 模糊綜合用戶行為信任評(píng)價(jià)模型30-31
• 4.1.2 模糊綜合分析法31-33
• 4.2 AHP法賦權(quán)33-35
• 4.3 ANP法賦權(quán)35-38
• 4.3.1 ANP 結(jié)構(gòu)分析35-36
• 4.3.2 ANP 方法的超矩陣和加權(quán)超矩陣36-38
• 4.4 變異系數(shù)法賦權(quán)38-39
• 4.5 熵權(quán)法賦權(quán)39-40
• 4.5.1 信息熵的定義39-40
• 4.5.2 信息熵賦權(quán)值40
• 4.6 基于相對(duì)熵的組合賦權(quán)法40-43
• 4.6.1 相對(duì)熵定義及其性質(zhì)41
• 4.6.2 k的確定41-43
• 4.7 本章小結(jié)43-44
• 5 模型的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證44-56
• 5.1 搭建云應(yīng)用平臺(tái)45-49
• 5.1.1 Hadoop 部署成功效果圖46-47
• 5.1.2 云底層應(yīng)用平臺(tái)的搭建47-49
• 5.2 獲取用戶行為證據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)49-50
• 5.3 用戶行為權(quán)重計(jì)算50-53
• 5.4 模糊綜合信任評(píng)價(jià)53-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 在學(xué)研究成果60-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陳亞睿;云計(jì)算環(huán)境下用戶行為認(rèn)證與安全控制研究[D];北京科技大學(xué);2012年

本文編號(hào)：927918