基于随机博弈的机会网络隐私保护机制

摘要：

机会网络在数据转发过程中,由于需要依靠陌生节点帮助转发信息或者接收来自陌生节点的数据,这种数据转发机制对普通用户来说具有严重的隐私安全隐患.因此,本文针对机会网络中存在恶意节点窃取用户隐私等安全问题,为机会网络中的用户设计出一种最佳防御策略来防止个人隐私泄露.首先,建立机会网络下的系统模型,使用马尔科夫链刻画普通用户的个人信息的变化过程.在系统模型的基础上,采用随机博弈理论对用户与攻击者之间的攻防关系进行建模;然后,提出一种基于极小极大学习算法的防御策略;最后,通过与传统防御算法的对比实验,证明该算法不但具有较快的收敛速度,且在满足一定用户服务质量的前提下,性能始终优于其他防御策略,是机会网络下一种高效的隐私保护安全机制.

关键词：机会网络、随机博弈、隐私保护机制、学习算法

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-34