基于马尔科夫链的起源过滤效用评估模型

摘要

cqvip:起源过滤是通过隐藏或改变原始起源图中的敏感或冗余信息,得到安全或简化的过滤视图的新技术.过滤视图的溯源效用,即其满足溯源需求的程度,是研究和评价不同过滤技术的关键.本文首先面向典型数据溯源需求,将溯源结果定义为一系列历史节点影响溯源起点的因果信度分布,将溯源效用定义为针对同一溯源起点的过滤视图溯源结果和原始溯源结果之间的相似度;其次,建立了一个基于马尔科夫链的溯源效用评估模型,利用马尔科夫链建模历史节点通过溯源路径影响溯源起点的方式,计算其因果信度分布,并利用相对熵计算不同因果信度分布之间的相似度;最后,实现了溯源效用评估算法并开展模拟实验.实验结果表明,本文提出的模型符合现有模型评估结果规律,其评估结果更符合客观实际.