电力营商环境用户行为信任度自适应判断系统设计

为了有效判断用户行为的信任度,提升电力营商环境安全性与服务效果,设计了一种电力营商环境用户行为信任度自适应判断系统。利用k-means算法挖掘实体层提供的用户数据与交互数据,获取用户行为习惯数据;通过多维综合度量法,计算营商环境的表现信任度、内部属性信任度、认证信任度,获取综合环境信任度;在长短期记忆网络内输入用户行为习惯数据,输出用户历史行为信任度,自适应判断用户是否具备访问权限。实验证明,该系统可精准挖掘用户行为习惯数据,有效评估用户行为信任度。

基于信任转移视域的社群购物用户消费行为实证研究

[目的/意义]随着电子商务发展并下沉至虚拟社群,社群已成为电商企业满足用户精准化需求的重要营销方式。通过探究用户参与社群购物的影响机理,可为社群运营发展提供有价值的决策参考。[方法/过程]基于信任转移视角,构建从移动端购物转移至社群购物的用户消费行为实证模型。以TAM理论为基础,利用SPSS 27.0和AMOS 28.0工具对收集到的数据进行检验。[结果/结论]用户对移动端购物信任既直接影响其对社群购物的信任,又借助感知有用性和结构保证两个因素间接影响社群购物信任,主观规范、感知易用性、感知有用性、社群购物信任因素可正向影响用户消费行为。

基于GAHP的云计算用户行为安全信任研究

云计算环境下,用户不可信行为将带来各种安全隐患与威胁。传统的用户行为认证在对用户异常行为及时感知与鉴别上还存在部分缺陷。因此,本文提出一种基于灰色关联分析的层次分析法,对用户行为构建安全信任模型,对云环境中存在的用户风险进行评估与预判,通过信任等级将用户行为定量划分,继而构建判断矩阵进行权重向量计算与一致性检验,找出权重最大影响因子进一步分析影响用户行为信任之间的指标,从而合理规避云环境中用户不安全行为,提高用户访问云环境的安全性。

基于零信任安全架构的网络用户身份跨域匹配

不同网络域数据互通性差,导致网络主机难以实现用户身份跨域匹配和认证,提出基于零信任安全架构的网络用户身份跨域匹配方法。按照零信任安全架构部署原则,定义用户身份属性,提取用户行为轨迹特征,完成网络用户身份建模。根据用户身份建模结果,将应用网络划分成多个功能区域,通过设置跨域认证协议的方式,确定匹配调用链码的计算表达式,实现网络用户身份跨域匹配。实验结果表明,在零信任安全架构支持下,所选七组用户身份信息的跨域认证结果与网络ID原码完全一致,匹配成功率高达100%,有效提升了网络主机对于用户身份跨域匹配和认证能力。

可信网络中用户行为可信的研究

目前网络安全受到严重的挑战,国际研究表明网络安全正向着网络可信方向发展,未来网络安全是增加行为可信的可信网络,它主要包括服务提供者的可信、网络信息传输的可信和终端用户的可信.通过研究用户的行为信任,不仅可以减少或避免与恶意用户交往,而且因为服务提供者与用户之间建立了互信,从而提高了它们合作完成任务的可能性,降低了因不信任带来的监控和防范等额外开销,所以对用户行为可信的研究不仅可以提高网络的安全性而且也可以提高网络的性能.以可信网络中用户行为可信研究为核心,提出了面向可信网络的用户行为信任的评估、预测与控制架构,包括行为信任的可靠评估;满足不同安全与性能需求的灵活的信任预测;基于信任与风险、利益得失的系统访问博弈决策;基于信任的动态的资源访问控制和以信任预防为主,实时监控为辅的异常行为的监控与防范等.并把这些用户行为可信管理机制进行有效组合,实现了动态控制与静态控制,信任与风险的统一,为可信网络的进一步研究提供基础.

云计算环境下基于FANP的用户行为的可信评估与控制分析

云计算环境下,开放的运行环境使其面临重大的安全挑战,仅仅提供用户身份认证的安全控制已经不能完全适应云计算等新型计算机网络的应用。结合动态的行为可信的安全措施,有效地确定不可信云终端用户并正确分析云用户的异常行为是在复杂动态环境下保证云安全的基础。采用基于三角模糊数的模糊网络分析法(FANP),通过使用模糊数来反映专家评判的模糊性,弱化了单纯使用ANP方法存在的主观性,并对网络用户行为各属性的权重进行了量化计算,使评判结果更加客观。评价结果为基于动态信任的安全控制提供了量化分析的基础,为服务提供者采取更加安全的策略来响应用户请求提供了量化依据。

基于用户行为的可信模型研究

传统的授权与认证主要解决了用户的身份信任问题,但并没有解决用户行为的信任问题。基于此,从解决系统安全需求的角度出发,提出了一种基于用户行为的可信模型。该模型将网络服务的用户看作主体,计算机系统中的文件和数据看作客体,对不同的主体和客体分别赋予不同的机密性级别和完整性级别;同时,将用户对系统的服务请求映射为主体对客体的访问,通过定义模型的安全属性、安全策略以及用于约束用户行为的规则,构造了一个安全、可信的系统。

基于动态信任管理的云用户行为认证服务系统

面向鉴定云终端用户身份、确保用户信息数据安全应用需求,研究和设计了一种基于动态信任管理的云安全认证服务机制。在PKI技术等基础上融入动态信任管理方法,实现了含证书管理、用户管理、用户行为采集、用户信任管理等功能的认证服务系统,适应动态云应用环境的安全认证需求。通过应用实例和测试,对系统实现的可行性和效果完成了验证。

基于社会资本理论的知识付费用户行为机理研究

知识付费平台(如知乎、得到、罗辑思维等)作为一种新兴移动互联网模式,得到了快速发展。但由于知识质量不高、同质化严重等问题,用户往往缺乏付费的意愿,这将影响其成功实施。基于社会资本理论,本文研究了知识付费用户行为机理,考察了影响用户付费的显著因素。研究收集了411份有效问卷,采用结构方程模型进行分析。结果发现,社会交互连接、共同愿景和信任显著影响用户为知识付费的意向,其中信任的作用最大。研究结果启示知识付费平台应重视社会资本构建和发展,从而促进用户付费意愿和行为。

社会化商务环境下信息隐私关注的作用机理研究

[目的/意义]基于社交媒体的社会化商务显著促进了用户的信息交互。与此同时,信息过度收集和使用、信息泄露等问题愈发突出,引发了用户对于个人隐私问题的密切关注。从用户、平台、环境3个层面,研究了信息隐私关注的影响因素及其对用户行为的作用。[方法/过程]研究收集了340份有效问卷,采用结构方程模型进行数据分析。[结果/结论]结果发现,隐私倾向、平台声誉、法律法规显著影响用户的信息隐私关注,进而决定用户的信任、隐私风险和社会化商务行为。研究结果启示企业需要采取措施缓解用户隐私关注,进而促进其社会化商务行为。

基于用户评论的信任预测方法研究

在线社会网络中,信任关系是用户间进行可靠交互的基础,交互的强度也会影响用户间信任关系的建立。虽然许多研究者对信任建模及其预测进行了研究,但大部分的研究都是基于已有网络进行的,缺乏对用户交互行为及内容的深入研究。在这种情况下,针对原有网络的稀疏性问题和用户交互行为对信任关系的影响进行了研究,提出了一种基于信任网络和用户评分行为的信任预测框架。该框架给出了一种评估用户间交互关系强弱的度量机制,结合用户间已建立的信任关系网络,综合评估预测用户间的信任与不信任关系。基于Epinions网站的真实数据集进行了多组实验,实验表明用户交互行为对信任的度量有着重要的影响,综合考虑这两方面可以更准确地对信任关系作出预测。

基于UTAUT和TTF理论的旅游APP用户使用影响因素及行为研究

研究用户使用旅游APP的影响因素和行为,对于旅游电子商务发展具有重要意义。本文以UTAUT和TTF理论作为理论基础,加入信任感知的影响因素,构建理论模型;采用调查问卷收集数据,通过SPSS21.0和AMOS21.0统计分析和构建结构方程模型。研究发现:任务/技术匹配度和努力期望显著影响用户的绩效期望;绩效期望、努力期望、社会影响以及信任感知显著影响用户的使用意愿;绩效期望和社会影响显著影响用户的信任感知,而便利条件对用户的使用行为影响不显著。因此,旅游电子商务发展一方面要开发适合用户任务需求的旅游APP,另一方面要制定合理的营销策略,充分利用社会影响对用户信任和使用意愿的影响作用。

基于物联网农田环境数据的安全访问控制

随着当前物联网边缘计算技术的发展,使得物联网数据安全访问的问题日益严峻,传统的基于用户权限的数据访问控制策略不能很好解决相关数据安全访问控制问题。为此,从用户身份认证和数据访问控制等方面研究物联网数据安全共享问题的解决方案。以物联网农田环境数据安全共享系统为应用背景,提出了一种基于用户属性和用户行为的数据安全访问控制模型,该模型以用户行为构建信任机制,并结合用户属性的设置与判定共同实现系统的数据安全访问控制。给出了模型的规则定义与构建、具体结构设计、数据处理控制流程以及用户信任度评价体系设计的详细过程及实例分析。通过分析结果表明,该模型设计具有较好的动态性和扩展性,能够实现物联网中用户对农田环境数据的安全访问,从而解决物联网数据安全共享问题。

基于用户及其行为社会属性的信任测度模型

信任测度是信任机制的核心和基础,现有的信任机制面临着恶意用户操纵信誉的安全威胁。基于用户及其行为社会属性的信任测度模型对传统的信任机制进行了扩充,引入用户及其行为所映射的本质特性即社会属性来描述和分析恶意用户及其行为的特征,在信任测度过程中增加信誉评审过程来修正对信任测度的攻击,从而保证了分布式环境中的信任测度的可信性。模拟实验表明,该信任测度模型能有效地应对恶意用户对信誉的操纵攻击。

基于贝叶斯网络和行为日志挖掘的行为信任控制

目前评估网络用户行为的方法成本高且缺乏可操作性,为了便捷有效地对用户行为信任进行预测与评价,文中首先提出了基于贝叶斯网络的用户行为信任预测和控制算法,算法利用聚类和分布密度函数设置算法参数,建立可量化的证据与信任等级之间的对应关系.接着实现基于IIS和.Net底层架构的可配置式信任管理插件,形成用户行为日志,为预测和控制算法提供证据,免除了一般W eb日志的清洗工作.实验结果表明,文中算法可预测多属性下的行为信任等级,提高服务器的安全性和可靠性,并约束了用户的商业行为.

在线社区的知识增殖:用户行为与用户信任的互惠关系研究

[目的/意义]知识增殖已成为判别在线知识社区成功与否的具体标准。将Web2.0技术所支持的用户行为视作知识增殖的载体,将社区规则、规范所鼓励的人际信任视作知识增殖的条件,考察用户行为与用户信任的互惠因果关系,探索在线社区知识增殖规律。[方法/过程]采用问卷调查法获取332份有效样本,运用AMOS20.0软件检验模型假设。[结果/结论]用户行为的发展过程为“知识搜寻行为—知识应用行为—知识贡献行为”;用户间信任的发展过程为“认知信任—情感信任”,用户行为和用户信任互为因果、二者相互促进实现在线社区知识增殖。

基于模糊决策分析的可信网络用户行为评估

在实际可信网络中现有评估方法的计算复杂度较高,且不易通过编程实现。为此,提出一种新的用户行为评估方法,对网络用户建立用户行为证据优属度,利用模糊决策分析理论确定用户行为证据权重,进而得出用户行为可信隶属度。在此基础上,实现用户行为评估。仿真实验结果表明,该方法的计算复杂度较低,易于通过编程实现,能够用于网络用户评估。

信息隐私关注、信任与智能手机用户的个人信息安全行为意向

[目的 /意义]信息隐私关注和信任是影响智能手机用户的个人信息安全行为的重要因素,对智能手机用户的信息隐私关注和信任与其个人信息安全行为意向关系的探讨有助于更好地理解智能手机用户的信息安全行为。[方法 /过程]本文引入以往经验变量,构建了智能手机用户信息隐私关注、信任与其信息安全行为意向之间的作用模型,通过调查问卷收集数据,并利用Smart PLS2.0进行验证。[结果 /结论]研究发现:智能手机用户的信息隐私关注对其信息安全行为意向具有正向作用;用户对智能手机生产商和服务商的信任在信息隐私关注和信息安全行为意向之间起到中介作用;智能手机用户信息安全方面的以往经验对其信息隐私关注、信任和信息安全行为意向起正向作用。

基于社会资本理论的在线健康社区用户参与行为研究

在线健康社区的快速发展为病患获取健康信息、寻求社会支持提供了重要平台。但用户往往从平台获取知识较多,而缺乏知识贡献的意愿,这将导致在线健康社区运营的失败。基于社会资本理论,研究了在线健康社区用户参与行为的影响因素。对收集的312份有效问卷采用LISREL进行分析,研究结果发现,社会支持通过社会资本影响用户的健康知识贡献和获取行为。因此,在线健康社区应重视用户信息和情感方面的需求,发展用户网络社会资本,从而促进成员的参与行为。

移动医疗背景下用户初始信任影响因素研究

文章聚焦当前移动商务研究热点,探究移动医疗背景下的用户初始信任影响因素。首次将TAM模型融入该情境下展开研究,结合中国研究情境引入背信规避、相关群体变量,完善了感知声誉在此情境下的研究范围和维度,依托信任机制构建了移动医疗背景下初始信任的研究模型,通过问卷调查与结构方程模型验证,得出产品参与、相关群体、感知医院及医生声誉以及保障体系影响用户对移动医疗渠道的初始信任;针对研究结果建议移动医疗平台应提高互动性、完善全渠道服务,同时做好平台自身规范。