面向用戶可信的移動云用戶行為模式挖掘與在線識別策略研究.pdf

1、移動云計算是隨著云計算和移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展與融合而產(chǎn)生的一種新型應(yīng)用模式。在可信移動云服務(wù)架構(gòu)中，用戶身份及行為的可信性判定與識別將成為后繼服務(wù)的重要前提，只有在保證用戶身份和用戶操作可靠與安全的前提下，才可以進(jìn)行后續(xù)的智能決策和服務(wù)資源調(diào)配，保障向用戶提供滿足需求的連續(xù)服務(wù)能力?？梢姡脩粜袨榕袆e對移動云服務(wù)十分重要。本文中提到的用戶可信是指用戶對服務(wù)實施的操作和動作總是處于用戶所屬規(guī)則允許的范圍內(nèi)，對于用戶的異常行為可識別、可控制

2、。模式挖掘這個工具，使我們可以從大量的正常移動用戶讀寫移動云服務(wù)的行為數(shù)據(jù)中挖掘出其行為模式特點，構(gòu)造正常行為的參考集合。之后實時地將用戶行為與正常行為進(jìn)行對比，來檢測用戶是否異常，達(dá)到對用戶行為的監(jiān)督與識別，從而保障用戶層數(shù)據(jù)讀寫環(huán)境和服務(wù)交付來往的安全性。
　　本文圍繞用戶可信問題，著重開展用戶行為模式挖掘與在線識別的研究。
　　1.提出了用戶時序行為序列的定義，作為進(jìn)行用戶異常行為識別的基礎(chǔ)。首先，特化用戶時序行為的用

3、戶-時序-操作形式化描述，使用“用戶-時序-操作”時序圖來表示用戶一系列操作的時序集合。并給出用戶時序行為序列的編碼結(jié)構(gòu)圖，介紹了編碼序列中各部分的含義和用途。
　　2.提出了自適應(yīng)的用戶正常行為模式編碼方法。在用戶正常行為模式挖掘過程中，依據(jù)挖掘的時序行為模式特點，借鑒遺傳算法的相關(guān)技術(shù)理論，使用自適應(yīng)編碼構(gòu)建完整的用戶正常行為模式集合，以提高后續(xù)用戶時序行為實時判別的效率。通過仿真實驗證明了算法在動態(tài)性能和運(yùn)行效率方面的優(yōu)越性

4、。
　　3.在得到完整用戶正常行為模式集合的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于Needleman-Wunsch算法的一種用戶時序操作行為的實時判別方法。將用戶實時行為轉(zhuǎn)化為形式化編碼，之后與正常行為模式集合進(jìn)行比對，通過提前設(shè)定的閾值來確定用戶行為是否異常，并討論了異常檢測過程中的一些細(xì)節(jié)。本文在理論研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行了仿真驗證，結(jié)果表明本文提出的檢測算法相對傳統(tǒng)算法在檢測率和誤報率方面表現(xiàn)優(yōu)秀。
　　本文提出的模式挖掘算法和在線異常檢測

5、算法的創(chuàng)新點在于：根據(jù)本文提出的行為序列編碼方法對序列進(jìn)行編碼之后，它形成的二進(jìn)制序列與DNA序列有非常高的相似性，所以本文創(chuàng)新性的引入了生物學(xué)中的遺傳算法和DNA序列比對算法來進(jìn)行模式挖掘和異常檢測。同時，由于移動云用戶終端存在系統(tǒng)復(fù)雜、接入環(huán)境多變等特點，移動云計算服務(wù)器相對于傳統(tǒng)云計算服務(wù)器來說面臨著種類更加多樣、變化更加頻繁的異常攻擊。這就導(dǎo)致了如果使用一成不變的模式挖掘算法和參數(shù)模型，會使異常檢測的準(zhǔn)確率和誤報率產(chǎn)生較大的浮動