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