论文研究-普适环境下基于中间件的身份验证模型.pdf

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为了更好地保证普适计算环境中计算资源的安全性,减少人为的非正常破坏,提出了普适环境下应用的身份验证需求,即验证不仅要随时随地,而且可以随着用户的移动在异构设备和计算环境中移动,让移动中的用户能够体验到不间断的计算。提出了基于移动代理的普适计算中间件ValidateAgent,并结合情境感知技术, 给出了验证模型、算法及原理。此研究对于普适计算在协同设计领域中的应用有重要意义。
4308 计算机应用研究 数据库中的身高。基于同样方法,可以讨论体重、面貌等方面记录为170cm,则该用户身高的模糊度为 的上下文。例如该用户的面貌,可以根据当时传感器传递的图 (8-(173-170)/8=0.62 像与库屮的图像对比给一个模糊度值。该值当传感器传递新 同样的方法处理体重,假设模糊度为0.5,则该用户的可 图像信息后,可动态地改变。 信度为 验证原理 .4×1+0.3×1+0.15×0.8+0.08×0.5 为了更精确地验证用户特征信息,对被访问资源,基于可 可信度对应该用户的权限rle=3,可以确定此用户是验 信度划分访问权的子集,如图2所示。 资源凵]_资源2][资源3][资源匚资源5 证的用户。 虽然一个用户仅使用一个特有的生理特征上下文也可以 角色3 作为验证标志(如指纹),但是所做的验证并不可靠(非法用户 图2角色资源对应分配图 其中,各角色可访问当前对应资源以及编号小丁该资源编号的能够窃取合法用户指纹,进行伪造,则非法用户可以通过验证 资源 同时将获得合法用户的所有权限)。验证设计如图3所示。 角色1可访问资源:资源1 访问请求 险 证服务 角色2可访闰资源:资源1资源2资源3 应答 理 角色3可访可资源:资源1资源2资源3资源4资源5 再基于该可信度授权该用户: 图3验证过程图 if可信度>=0.89 le=3/*代表是该用户,获得泫用户的所有权限/ 4结束语 else if可信度>=0.70 不文详细地分析了普适计算模式下应用的身份验证的特 ml=2/*代表可能是该用户,可分配给该用户部分日常权点和需求,设计并实现了一个基于移动代理的普适计算中件 限 平台 Validate gent,且在此中间件平台上实现了身份验证的模 else if可信度>=0.50 型、算法和其实现原理。与之前的工作以及其他一些支持普适 role=1/*代表硝有可能是该用户,可分配给该用户小部分日常 计算的身份验证工作相比较,本文具有以下特点 a)给出基丁移动代理的普适计算中间件平台的体系结 role=0/*代表不可能是该用户,不分配给该用户任何杖限 构。 Validate agent是一种用于普适计算的轻量级中间件平台 其显著特点是采用OGi框架,使得系统内核占用资源非常 如果role=3在确定是该用户后,将反映该用户部分特征 的上下文(模樹度值不为1)记录到用户信息数据库,经过一段 少,可以方便地部署在移动设备和嵌入式设备中。而其面向服 务的体系架构也为应用迁移到新环境后可能进行的自适应重 时间后,可以根据新的知识(按照用户部分特征的上下文同 取值概率的大小)调整用户信息数拼库,这样,验证将吏加配置提供了基础支持,包括服务查找和重绑定。 b)本文针对身份验证及其所运行的环境特点,羊细地摧 准确 例如,某用户到达一个需要身份验证的地方,传感器测得 述了身份验证的策略和实现。对普适计算在协同设计领域中 该用户的(指纹、虹膜、面貌、声音、身高、体重)上下文后,通过的应用提出了新的挑战,具有重要意义 移动 agent将这些信息发送往用户所在的 agent系统。 参考文献: context(抬纹, location, client) [1]徐光,陶霖密,张大鵬,等.物理空间与信息空间的对偶关系 context(虹膜, location, client) [冂].科学通报,206,51( context(面貌, location, client) [2 SATYANARAY ANAN M. KOZUCH M A, HELFRICH C J, et al. T wards seamless mobility an pervasive hardware[J]. Pervasive and contex ocation context(身高, location,li Mobile Computing, 2005. 1(2): 157-189 context(体重, ocation, client) [3] YU P, CAO J N, WENW D, el al. Mubile agent enabled applicatiull mobility for pervasive computing C//Proc of Ubiquitous and Intel 假设 gent Computing. Wuhan: Springer, 2006: 648-657 W 1 4 POPESCU-ZELETIN R, STEGLICH S. ARBANOWSKI S. Pervasive 指纹0.4 communication: a human-centered service architecture[C//Proc of 虹膜0.3 the 1Oth IEEE International Workshop on Future Trends of Dis tributed 而貌0.15 Com puting Systems. 2004: 141-146 声音0.08 [5] GARLAN D, SIEW IOREK D, SMAILAGIC A, et al. Project Aura: to- 身高0.05 ward distraction-free pervasive computing[ J]. IEEE Pervasive 体重0.02 Computing,2002,1(2):22-31 若对比指纹、虹膜都相同,其模糊度为1,面貌由于传感器[6] ROMAN M, HESS C K, CEROUEIRA R,ea!.cai; a middleware in 测得的数据不清晰,对比图像后设定模糊度为0.6,声音对比 frastructure to enable active spaces[ J]. IEEE Pervasive Compu 模糊度为0.5,身高测得的数据173cm,用户数据库中的信息 ting,2002,1(4):74-83

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