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基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險自適應(yīng)訪問控制方法

發(fā)布時間:2021-06-16 13:16
  車聯(lián)網(wǎng)是汽車、物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)相互融合的產(chǎn)物,是在工業(yè)4.0理念倡導(dǎo)下車輛和服務(wù)兩個方面的應(yīng)用體現(xiàn)。車聯(lián)網(wǎng)中車輛上傳的每組數(shù)據(jù)都帶有準確的位置信息和時間信息,通過分析這些數(shù)據(jù),就可以精確地得到車主的行駛習(xí)慣、消費習(xí)慣、興趣愛好等,進而得到相應(yīng)的車輛信息、車主信息等隱私數(shù)據(jù)。為解決上述車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全問題,本文在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上,基于可擴展的訪問控制高標識語言XACML和安全風(fēng)險建立車聯(lián)網(wǎng)自適應(yīng)訪問控制模型,并且改進了車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)險評估算法,基于風(fēng)險閾值思想和風(fēng)險配額機制優(yōu)化了風(fēng)險控制策略。具體研究工作如下:通過對車聯(lián)網(wǎng)訪問控制系統(tǒng)、基于風(fēng)險的訪問控制模型和XACML框架的特點分析,建立基于XACML和安全風(fēng)險的車聯(lián)網(wǎng)自適應(yīng)訪問控制模型。該模型充分利用XACML框架不依賴平臺、支持廣泛數(shù)據(jù)類型的特性,在此基礎(chǔ)上加入風(fēng)險模塊,使得訪問控制更具靈活性和細粒度。為了使訪問控制模型更貼合車聯(lián)網(wǎng)實際訪問需求,本文設(shè)定了一定比例的風(fēng)險容忍度,用于滿足正常訪問者特殊情況下的異常訪問。鑒于現(xiàn)有評估算法大多采用相乘法或者矩陣法計算風(fēng)險值,評估方法過于簡單,評估結(jié)論相對粗糙。為提高車聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險評估算法... 

【文章來源】:蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 訪問控制模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 風(fēng)險評估算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 風(fēng)險控制策略研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有研究存在的主要問題及分析
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新工作
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)與安排
第2章 相關(guān)理論知識
    2.1 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其特征
    2.2 訪問控制模型概述
        2.2.1 基于任務(wù)的訪問控制模型
        2.2.2 基于目的的訪問控制模型
        2.2.3 基于屬性的訪問控制模型
    2.3 風(fēng)險的種類
    2.4 風(fēng)險量化
        2.4.1 風(fēng)險矩陣測量法
        2.4.2 風(fēng)險綜合評價法
        2.4.3 安全屬性矩陣法
    2.5 風(fēng)險控制策略
        2.5.1 風(fēng)險回避策略
        2.5.2 損失控制策略
        2.5.3 風(fēng)險自留策略
    2.6 信息熵
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全的自適應(yīng)訪問控制模型
    3.1 引言
    3.2 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中安全問題及需求
    3.3 基于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全的風(fēng)險自適應(yīng)訪問控制模型
    3.4 訪問請求處理過程及策略集結(jié)構(gòu)
    3.5 策略判定階段
    3.6 策略執(zhí)行階段
    3.7 風(fēng)險容忍度
    3.8 本章小結(jié)
第4章 面向車聯(lián)網(wǎng)自適應(yīng)訪問控制的風(fēng)險評估算法
    4.1 引言
    4.2 風(fēng)險識別
    4.3 車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景及面臨的風(fēng)險
    4.4 基于C、I、A、H和6 項風(fēng)險因素進行風(fēng)險量化
        4.4.1 基于10 項風(fēng)險因素進行風(fēng)險量化
        4.4.2 基于CIA3 項風(fēng)險因素進行風(fēng)險量化
        4.4.3 基于上下文6 項風(fēng)險因素進行風(fēng)險量化
        4.4.4 度量類別的權(quán)重分配
    4.5 風(fēng)險定級
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于風(fēng)險配額的車聯(lián)網(wǎng)自適應(yīng)訪問控制策略
    5.1 引言
    5.2 風(fēng)險閾值計算
    5.3 風(fēng)險配額分配
    5.4 風(fēng)險配額管理
    5.5 仿真實驗
        5.5.1 實驗設(shè)置
        5.5.2 實驗結(jié)果
    5.6 實例分析
    5.7 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄B 攻讀學(xué)位期間參與的科研項目


【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種云平臺動態(tài)風(fēng)險訪問控制模型[J]. 楊宏宇,寧宇光.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[2]基于策略屬性協(xié)商的云間組合服務(wù)訪問控制機制[J]. 劉敖迪,王娜,劉明聰.  浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2017(12)
[3]車聯(lián)網(wǎng)安全威脅綜述[J]. 李馥娟,王群,錢煥延.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2017(05)
[4]P2P網(wǎng)絡(luò)中基于模糊理論的任務(wù)訪問控制模型[J]. 劉浩,張連明,陳志剛.  通信學(xué)報. 2017(02)
[5]動態(tài)自適應(yīng)訪問控制模型[J]. 史國振,王豪杰,慈云飛,葉思水,郭云川.  通信學(xué)報. 2016(11)
[6]信息流控制研究進展[J]. 吳澤智,陳性元,楊智,杜學(xué)繪.  軟件學(xué)報. 2017(01)
[7]大數(shù)據(jù)訪問控制研究[J]. 李昊,張敏,馮登國,惠榛.  計算機學(xué)報. 2017(01)
[8]中國交通工程學(xué)術(shù)研究綜述·2016[J]. 馬建,孫守增,芮海田,馬勇,王磊,劉輝,張偉偉,陳紅燕,陳磊.  中國公路學(xué)報. 2016(06)
[9]飛行控制系統(tǒng)組件化故障模式與影響分析方法[J]. 馬勇,馬建峰,孫聰,張雙,崔西寧,李亞暉.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[10]基于屬性的訪問控制關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J]. 房梁,殷麗華,郭云川,方濱興.  計算機學(xué)報. 2017(07)

碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)環(huán)境下車聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務(wù)模式研究[D]. 孫笑宇.吉林大學(xué) 2016
[2]基于屬性加密的云計算訪問控制技術(shù)[D]. 陳松.華中科技大學(xué) 2016
[3]智能電網(wǎng)中信息系統(tǒng)項目安全風(fēng)險控制研究[D]. 張羽翹.華北電力大學(xué) 2015
[4]基于.NET的金融風(fēng)險管理系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)[D]. 師偉.電子科技大學(xué) 2015
[5]基于風(fēng)險客戶識別技術(shù)的預(yù)警建模及實現(xiàn)[D]. 宛鑫.中國科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院) 2015
[6]基于策略的訪問控制在網(wǎng)絡(luò)安全聯(lián)動系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 王爽.華北電力大學(xué) 2015



本文編號:3233148

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