28、物联网认证与个人数据保护：技术与合规的双重挑战

物联网认证与个人数据保护：技术与合规的双重挑战

1. 物联网认证决策与模型构建

1.1 访问决策与不确定性计算

在物联网环境中，为了做出认证决策，需要为每个认证请求计算最终的不确定性值。具体步骤如下：
1. 为矩阵中每个属性生成不确定性值。
2. 对时间、位置和凭证的不确定性值进行加权平均计算，其中时间权重为 2，位置权重为 3，凭证权重为 5。
3. 将最终不确定性值作为二项分布的概率，确定认证结果类别（0：拒绝访问，1：允许访问）。

凭证的不确定性值根据不同情况有所不同，具体如下表所示：
| 凭证情况 | 概率 | 不确定性 |
| — | — | — |
| 用户名和密码都正确 | 0.85 | 0.05 |
| 用户名正确但密码错误 | 0.10 | 0.70 |
| 用户名和密码都错误 | 0.05 | 0.95 |

1.2 预测模型构建

为了构建物联网认证的预测模型，采用了三种监督分类算法，具体如下：
- Boosting 分类器 ：
- AdaBoost ：通过组合弱分类器（基于树的分类器）构建强分类器，大量使用弱分类器可显著降低误分类率。
- Gradient Boost ：由一组分类和回归树组成，通过逐步添加新树并最小化前一个模型的误分类误差来构建。
- 投票分类器 ：
- 软投票 ：基于每个分类器预