基于改进vikor法的云计算环境下用户行为安全的评估研究

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1、基于改进VIKOR法的云计算环境下用户行为安全的评估研究李存斌蔺帅帅徐方秋华北电力大学经济与管理学院摘要：云计算极大地方便了云端用户对资源的使用，降低了用户为使用存储资源耗费的成本，但也使用户的核心和隐私数据极有可能被非法用户利用，因此对用户行为进行分析评估是有效提升云安全的关键。首先，根据云计算环境下用户行为的特点，建立了评价指标体系;然后，提出了一种基于AHP-爛权法的改进VIKOR法的多属性决策方法，克服了主客观赋权法的缺点;最后，以5个用户为例进行算例分析，并将所提方法与其他综合评价方法进行了对比分析。结果表明，所提出的方法是科学、有效的，具有一定

2、的优越性。关键词：云计算;行为安全;VIKOR;排序;作者简介：李存斌（1959-）,男，教授，博士生导师，主要研究方向为信息管理、风险管理或项目管理；作者简介：蔺帅帅（1992-），男，博士生，主要研究方向为风险管理、信息管理；E-mail:18811306733@163.com（通信作者）;作者简介：徐方秋（1992-）,女，博士生，主要研究方向为信息管理、能源管理。收稿日期：2016-10-21基金：国家自然科学基金（71671065,71271084）SafetyAssessmentofUserBehaviorsunderEnvironmentof

3、CloudComputingBasedonImprovedVIKORMethodLICun-binLINShuai—shuaiXUFang—qiuInstituteofEconomicsandManagement,NorthChinaElectriePowerUniversity;Abstract：Cloudcomputingbringsgreatconvenienceandreducesthecosttothecloudusersfortheuseofresources.Butitalsomakesitpossibleforillegaluserstog

4、etcoreandprivacydataeasily.Therefore,theemeilysisandevaluationofuserbehavioristhekeytoeffectivelyimprovethesecurityofthecloud.Firstly,accordingtothecharacteristicsofuserbehaviorundertheenvironmentofcloudcomputing,theevaluationindexsystemwasestablished.Then,onimprovedVTKORmethodbas

5、edonAHP-entropyweightmethodwasproposedtoovercometheshortcomingsofsubjectiveandobjectiveweightingmethod.Finally,fiveuserswasselectedforcaseanalysis.Comparativeanalysiswithothercomprehensiveevaluationmethodsshowsthattheproposedmethodisscientificandeffective,andhassomeadvantages.Keyw

6、ord：Cloudcomputing;Behaviorsafety;VIKOR;Ranking;Received：2016-10-211引言云计算I±1技术不仅方便了云端用户对数据的使用PL而且也降低了这些用户的使用成本。但也由此导致他们的核心或者隐私数据很容易被其他用户获取，因此对云计算环境下用户行为安全问题的研究不容小视［3-4］o针对云计算环境下的用户行为安全问题，国外学者进行了全面研究。BlazeM£51于1996年提岀了“信任管理”的概Abdul-RahmanA等人在此概念的基础上对信任的内容和程度进行了重新界定，并根据信任的主观性建立了信任评估

7、的数学模型;之后，Beth回为阐述自己构建的信任评估模型，发表了一系列的学术论文。随着云计算以及信任关系的进一步发展，动态的信任评估机制成为了研究热门。在Shameli-SendilZl提出的框架中采用了几乎完全定量、迭代增量的方法，为云客户提供了一种评估和管理风险的思路，并提岀了管理机制;George等人［8-9］从有向图的角度出发，构建了动态信任评估模型，利用半球理论來获取最可靠的通信路径，准确识别出了恶意实体；FuruncuE[10]使用博弈论的思想，提出了一个可扩展的安全风险评估模型作为云计算的解决方案。国内虽然对信任研究的起步较晚，但是也取得了一

8、定的进展。李小勇教授[11]提出了一种基于多维决策属性(如激励函数