智能設備網(wǎng)絡訪問控制策略研究.pdf

1、得益于物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，近年來越來越多的智能硬件設備走入到人們的生活中，智能設備組成的網(wǎng)絡也越來越龐大。智能設備的發(fā)展為人們生活帶來許多便利，但也帶來了諸多新的安全隱患。訪問控制是網(wǎng)絡安全體系中重要的一環(huán)，它是保障設備資源、用戶隱私、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)這些對象被合法訪問，維護網(wǎng)絡安全的重要手段?，F(xiàn)階段關于訪問控制策略的研究主要集中于傳統(tǒng)網(wǎng)絡或者物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡，專門針對智能設備網(wǎng)絡訪問控制策略的研究還比較缺乏。智能設備不同于傳感器節(jié)點，它具有一定

2、的計算能力，而且智能設備網(wǎng)絡具有異構性強、終端數(shù)量龐大、環(huán)境復雜等特點。智能設備網(wǎng)絡的這些特點對其訪問控制策略提出了新的需求，本文分析了這些需求，并考慮了傳統(tǒng)訪問控制策略的不足，選用基于信任的訪問控制策略，進行了以下幾點工作:
　　(1)本文在進行了智能設備網(wǎng)絡中基于信任的訪問控策略需求分析之后，對P2P網(wǎng)絡中的經(jīng)典信任模型(EigenTrust模型)加以改進。改進的模型中充分考慮了時間衰減、服務獎懲評估、設備活躍度等因素的影響，

3、提出了基于遺忘曲線衰減與好感度評估的直接信任計算方法。此外，改進的模型中還定義設備之間的社會關系，借鑒灰色系統(tǒng)理論，提出了基于社會關系與灰色關聯(lián)分析的推薦信任計算方法。仿真實驗表明，與傳統(tǒng)的計算方法相比，這兩種方法對設備的惡意行為具有更高的靈敏度，而且在不同的推薦域情況下，具有更低的推薦信任誤差。
　　(2)鑒于傳統(tǒng)訪問控制策略中的信任模型以及改進的EigenTrust信任模型中，考慮到設備信任的影響因子維度較少和擴展性不強，而且