一种动态的系统匿名性度量方法
【专利摘要】本发明提供了一种动态的系统匿名性度量方法，本方法根据各个节点发送（接收）消息的概率不同而确定其对系统匿名性的影响，即某个节点的发送（接收）概率越大，被攻击者识别出来的概率就越大，匿名性就越低，而对于具有相同发送（接收）概率的节点越多，攻击者想从这些节点中找出真正的发送（接收）节点就越困难，匿名性就越高。
【专利说明】一种动态的系统匿名性度量方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信与信息安全领域，尤其涉及一种动态的系统匿名性度量方法。
【背景技术】
[0002]当今社会网络十分发达，大量数据在网上传输，为了保障信息的安全性，保护发信人与收信人的身份信息，带有匿名性的信息传输协议方案大量涌现。匿名性可以保护用户的隐私，并且可以在一定程度上防止攻击者对协议的监听，防止攻击者获取用户信息。现有的许多信息传输方案都未对发信人与收信人身份的保密性做出定量分析，为了确定信息的匿名程度，出现了匿名性度量模型。
[0003]现有设计中有已经建立了基于信息熵的匿名性度量模型，均是运用系统在攻击下的熵与系统最大熵的比值来度量的，此类模型是将系统中各个节点等同看待的，但是实际上各个节点发送(接收)消息的概率不同，在系统中的地位就不同，对系统匿名性的影响就不同。而且有学者从攻击者的角度指出了上述模型不能准确的描述系统的匿名性。现有技术中还有学者提出了基于联合熵的多属性匿名度量模型，此模型可以具有多种属性的系统进行匿名性度量，也加入了各属性对系统匿名性影响的影响因子，但是影响因子是需要专家评判给出，带有主观性，对系统的匿名性有一定的影响。
【发明内容】
[0004]为解决上述问题，本发明提出了一种动态的系统匿名性度量方法，所述方法包括如下步骤:
[0005]S1:对匿名通信系统进行建模；
[0006]S2:用户根据匿名度和性能的要求，假设将匿名通信系统节点被发现的概率P*左右一定范围内的所有概率认定为不可区分概率，即存在ε >0使|ρ*土 ε I ( 1，将满足集合φ(ρ) = {ρ| Ιρ-ρ? < ε}的各个概率P统一视为不可区分概率，ε为用户的不可区分界限，集合Φ (P)称为不可区分概率集合，各个不可区分概率所对应的各个节点统一视为不可区分节点；
[0007]S3:计算不可区分概率集合中各个节点不可区分概率的平均值；
[0008]S4:根据不可区分概率的平均值求得各个不可区分节点的熵；
[0009]S5:根据各个不可区分节点的熵求得所有不可区分节点的综合熵；
[0010]S6:用户根据建模结果得到匿名通信系统的匿名程度。
[0011 ] 进一步的，所述不可区分概率的平均值为P，
[0012]
【权利要求】
1.一种动态的系统匿名性度量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤: S1:对匿名通信系统进行建模； 52:用户根据匿名度和性能的要求，假设将匿名通信系统节点被发现的概率P*左右一定范围内的所有概率认定为不可区分概率，即存在ε >0使|ρ*±ε I <1，将满足集合Φ(ρ) = {ρ||ρ-ρ? < ε}的各个概率P统一视为不可区分概率，ε为用户的不可区分界限，集合Φ (P)称为不可区分概率集合，各个不可区分概率所对应的各个节点统一视为不可区分节点； 53:计算不可区分概率集合中各个节点不可区分概率的平均值； S4:根据不可区分概率的平均值求得各个不可区分节点的熵； 55:根据各个不可区分节点的熵求得所有不可区分节点的综合熵； 56:用户根据建模结果得到匿名通信系统的匿名程度。
2.如权利要求1所述的动态的系统匿名性度量方法，其特征在于，所述不可区分概率的平均值为f,
3.如权利要求1或2所述的动态的系统匿名性度量方法，其特征在于，所述匿名性度量模型为:
【文档编号】H04L9/32GK103986580SQ201410217742
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月22日 优先权日:2014年5月22日
【发明者】叶俊 申请人:四川理工学院