基于不满意度的网络安全模型

作者：王海晟; 桂小林

来源：计算机应用研究, 2013, (02): 566-569.

• 网络安全模型
• 不满意度
• 粗糙集
• 贝叶斯学习器
• 信息熵
• 仿真 network security model
• degree of dissatisfaction
• rough set
• Bayesian learner
• information entropy
• simulation

提出了一种基于不满意度的网络安全模型,主要功能是帮助用户在网络环境中正确地选择交易对象,屏蔽恶意节点,基于不满意度(degree of dissatisfaction,DoD)对交易节点进行分类控制。节点的不满意度定义为该节点属于恶意节点集的概率。a)使用粗糙集(rough set)模块与Bayesian学习器计算节点的不满意度,依据节点的交易历史记录计算节点的本地不满意度(local DoD,LDoD),依据反馈推荐意见计算推荐不满意度(recom-mended DoD,RDoD),基于不满意度将节点划分为可信任节点、陌生节点、恶意节点等不同的类型;b)基于推荐意见的信息熵(informat...

• 单位
  西安理工大学; 西安交通大学