基于信用的网络管理

随着互联网的迅速发展，在互联网上已形成一个与现实社会平行的另外一个社会，但传统的网络管理体系较少考虑到互联网的社会性，因而，对互联网的管理和治理问题缺乏充分支持，互联网秩序正在遭受不良上网行为和不良信息的严重挑战，网络管理的主要.矛盾也正在由网络基础设施管理转变为网络用户行为管理。对于网络用户行为管理，目前主要采取的过滤策略是一种被动防御措施，不能从根本上解决问题；健全相关立法是一种途径，但司法和执法成本很高，而且，大量问题未必能够上升到法律的高度。本项目研究基于信用评估的网络管理方法，把传统的信用评估思想引入到网络用户行为管理中，并融合网络技术、管理科学和其它相关领域的优秀成果，从更高的角度和更广的范围思考和规划未来互联网的管理，提出并实践新的网络管理理念和技术架构，建立科学的、适合互联网管理特点的网络信用评估模型和体系，为构建网络信用体系提供理论支持。

项目以互联网管理为背景，研究了互联网公信体系建设问题。项目主要研究内容包括：互联网公信体系的体系结构模型研究，从多个层次和不同应用场景出发，提出互联网公信体系的顶层设计；互联网信用评价指标体系建立，研究不当通信行为的人群特性，验证了不当通信行为分布的重尾特性，验证了用户属性之间存在的差异性；互联网信用评估模型研究，得到了网络用户数据的先验知识，为计算用户信用积分并进行相应的主动调控建立先验数据基础，在得到网络信息数据先验知识的基础上验证基于支持向量机的信用评估模型，得到了模型分类成功率达到99%以上的结论；基于信用的网络行为调控模型研究，基于信用评估结果对网络用户行为进行主动调控，根据问题用户的分布情况调度网络管理资源。项目主要研究工作从基础理论研究和应用实验研究2个维度展开。在基础理论研究方面：研究并提出互联网公信体系模型，包含网络和用户行为测量、网络和用户行为评价、网络和用户行为调控3个层次，并在此基础上提出不同应用场景下的网络信用调控模型；把传统的信用评估思想引入网络用户行为管理，通过统计分析和差异性检测，提出了网络用户信用评估指标体系；提出基于主成分分析和改进ReliefF算法的特征评价方法，提出基于加权模糊C均值聚类算法，得到分析网络用户数据先验知识的基本框架，并进行实验验证；提出了基于SVM分类算法的网络管理的信用计算方法；基于对网络攻击行为的研究，提出网络信用罚分模型，并进行实验验证；提出基于信用的网络管理方法和相应的信用管理方法，并进行实验验证；提出了基于信用的网络管理系统设计。应用实验研究方面，分别在校园网和主干网2类网络环境下，针对现实网络管理问题进行了应用和实验研究：以真实的校园网用户行为样本为基础，对园区网络不当用户行为进行了统计研究，建立了信用评价模型，并应用于用户行为管理，取得良好效果；以真实的主干网络扫描和蠕虫攻击数据样本为基础，对主干网络不当用户行为进行了统计研究，建立了信用评价模型，并进行了数据验证。项目初步完成对互联网公信体系建设问题的探索性研究，取得一系列理论研究成果，并在真实的互联网环境中应用。基于项目研究成果，发表高水平学术论文15篇，形成国家标准1项，获得1项软件注册权。