21、基于SAML和DST的网络信任与节点行为检测研究

基于SAML和DST的网络信任与节点行为检测研究

在当今复杂的网络环境中，身份联合管理和节点行为检测是保障网络可靠性和安全性的关键。本文将探讨基于安全断言标记语言（SAML）的动态身份联合管理以及基于Dempster - Shafer证据理论（DST）的移动自组网（MANET）和无线传感器网络（WSN）节点非合作转发行为检测。

一、SAML在动态身份联合管理中的应用

1. 信任引擎的增强
   信任引擎可以通过添加风险管理器或策略管理器模块来丰富其功能。考虑时间因素、缓存信任材料分析和更新策略等，能够实现更好的信任管理。例如，使用策略来确定何时请求声誉信息，可实现不同的动态信任模型，以便为每种情况选择更合适的模型。
2. 实施问题
   • 基础设施部署 ：为了评估相关提议，部署了自己的身份管理基础设施。首先选择了ZXID，一个轻量级的开放C库，实现了完整的SAML 2.0堆栈，来设置测试场景，并开发了基于ZXID的服务提供商（SP）。对于身份提供商（IdP）的部署，使用了Authentic，它是一个基于Quixote框架的Python应用程序，是支持Liberty标准且基于lasso库的身份提供商，同时也支持SAML 2.0元数据。这些库使用OpenSSL作为底层加密库，Apache2作为Web服务器。
   • 元数据配置 ：SP和IdP之间相互信任关系的配置需要对它们生成的SAML元数据进行一些细微更改。在ZXID库中，移除了POST SIMPLE SIGN绑定，因为lass