Самолетни двигатели Административно право Административно право на Беларус Алгебра Архитектура Безопасност на живота Въведение в професията „психолог” Въведение в икономиката на културата Висша математика Геология Геоморфология Хидрология и хидрометрия Хидравлични системи и хидромашини История на Украйна Културология Културология Логика Маркетинг Машинен инженеринг Медицинска психология Метали и метални инструменти Заваряване икономика Описателни геометрия Основи на икономически т Oria професионална безопасност Пожарна тактика процеси и структури на мисълта, Професионална психология Психология Психология на управлението на съвременната фундаментални и приложни изследвания в апаратура Социална психология социални и философски проблеми Социология Статистика теоретичните основи на компютъра автоматично управление теория теорията на вероятностите транспорт Закон Turoperator Наказателно право Наказателно-процесуалния управление модерно производство Физика физични явления Философски хладилни агрегати и екология Икономика История на икономиката Основи на икономиката Икономика на предприятията Икономическа история Икономическа теория Икономически анализ Развитие на икономиката на ЕС Спешни ситуации VKontakte Съученици My World Facebook LiveJournal Instagram

CA, използвайки комбинация от KD и MD




Съществуват само много малко изследвания, при които изследователите са използвали комбинация от KD и MD за CA [5,15,22,38,49] в мултимодална архитектура [40]. В [5, 38] можем да открием, че взаимодействието с графичния интерфейс е използвано и като допълнителна модалност. Всички тези изследвания са проведени в контролирана среда с някои предварително определени задачи. Таблица 3 обобщава данните от тези проучвания с техните приложени методи и постигнати резултати.

Целеви модел

Основната идея е, че доверието (или доверието) на системата в автентичността на текущия потребител зависи от отклонения от това как този потребител извършва различни действия в системата. Ако се извърши конкретно действие в съответствие с това как реалният потребител изпълнява задачата (тоест, тъй като той се съхранява в профила / шаблона на истински потребител), тогава доверието на системата в автентичността на този потребител ще се увеличи (т. Нар. Награда). Ако има голямо отклонение между поведението на истинския потребител и текущия потребител, тогава доверието на системата в този потребител ще намалее (наречено „фино“). Размерът на промяната в нивото на доверие може да бъде фиксиран или променлив. Малко отклонение от поведението на потребителя в сравнение с шаблона може да доведе до леко намаляване на доверието, докато голямо отклонение може да доведе до по-голямо намаляване.

Никой човек не може да се държи същото [6]. За истински потребител това означава, че той понякога се отклонява от обичайното си поведение, което ще доведе до намаляване на доверието. Въпреки това, повечето от действията, които реалният потребител ще извърши, ще бъдат близки до нормалното му поведение, т.е. ще доведат до повишена увереност. Като цяло това би довело до висока увереност. За самозванеца обаче е вярно обратното. В някои случаи той ще се държи като истински потребител, увеличавайки нивото му на доверие, но повечето действия ще доведат до намаляване на доверието поради голямо отклонение от поведението на истински потребител. Това ще доведе до общ спад на доверието с течение на времето до самозваните. Очевидно е, че идеалната система трябва да работи по такъв начин, че доверието в някой друг, освен истински потребител, бързо намалява до стойност под предварително определения праг на Tlockout, след това системата се блокира и изисква статично удостоверяване на потребителя, за да продължи да работи. В такава идеална система истинският потребител никога няма да постигне ниво на доверие, което би могло да доведе до блокиране, тоест истински потребител не би забелязал присъствието на система за СА в ежедневните си дейности.


border=0


На фиг. 1 и 2, ние описваме по-подробно концепцията за модел на доверие. На фигура 1 виждаме как нивото на доверие се променя, когато сравняваме профила на истински потребител с тестовите данни на същия потребител. На тази фигура виждаме, че нивото на доверие понякога намалява поради глоби, но никога не пада под прага на заключване (в този случай ключалката е T = 90, маркирана с червена линия). Фигура 2 показва, че ако един и същ потребителски профил бъде сравнен с тестовите данни на самозванеца, доверието ще намалее (в този пример) 5 пъти по-ниско от блокиращия праг в рамките на 500 действия на потребителя.1 По време на анализа, когато доверието в системата падне под прага на блокиране, върнахме системното доверие обратно на 100, така че за анализ това е като стартиране на нова сесия. След нулирането отново отчитаме броя на действията, които измамникът може да извърши преди откриването. В разгъваема система такива характеристики, разбира се, няма да съществуват и след заключване системата ще се върне към механизма SA, за да отключи системата отново. Поставяме капачката на доверителната система на 100, за да предотвратим потребителя на измамника да се възползва от високото доверие на системата, получена от автентичния потребител преди да отвлече системата.

Bours [7] описа концепцията за доверителен модел за CA, използвайки натискания на клавиши. Той демонстрира, че нивото на доверие ще се увеличи или намали според абсолютното разстояние (т.е. мащабираното разстояние от Манхатън) между автентичния потребителски шаблон и текущия тип. Можем също така да използваме класификационни оценки (т.е. вероятността за автентичността на това събитие или действие), за да увеличим или намалим стойността на доверието. Трябва да разрешим два основни проблема, свързани с модела на доверие:

Праг за наказание или награда: оценката на класификатора (т.е. sc i = P (x i | H 1 ) , където x i е знакът на вектора на i-тото действие, извършено, а H1 е хипотезата за истинския потребител) е в диапазона от 0 до 1. Трябва да зададем праг ( Tr ), където sc i ≥ Tr води до такса, а наказанието се прилага по друг начин.

Размерът на глобата или възнаграждението на системата съответства на стойността на класификатора : размерът на глобата или наградата може да бъде фиксиран, например, ако sc i ≥ Tr увеличава стойността на доверие с 1, в противен случай намалете стойността на доверие с 1. От друга страна, размерът на глобата или възнаграждението може да бъде променлива в зависимост от действителната стойност на sc i .

Въз основа на горните критерии в целевия модел могат да бъдат реализирани различни изчислителни алгоритми. В това проучване реализирахме доверителни модели, които са обяснени по-долу.





; Дата на добавяне: 2017-12-14 ; ; изгледи: 168 ; Публикуваният материал нарушава ли авторските права? | | Защита на личните данни | ПОРЪЧАЙТЕ РАБОТА


Не намерихте това, което търсите? Използвайте търсенето:

Най-добри поговорки: Само един сън премества ученика към края на лекцията. Но някой друг хъркане го отблъсква. 8997 - | 7653 - или прочетете всичко ...

2019 @ ailback.ru

Генериране на страница за: 0.001 сек.