TY - Jour A2 - Li，文家AU - Yang，Xiaohui Au - Sun，Ying Py - 2020 DA - 2020/06/13 Ti - 基于相关概率模型SP - 8014958 VL - 2020 AB - 作为一个重要的部分新一代信息技术，迅速发展的东西（物联网）需要高用户安全性。但是，位于物联网网络中的恶意节点可以影响用户安全性。异常用户检测和相关概率分析是基本和挑战性问题。本文提出了异常用户（PMCAU）之间的相关性模型。首先，提出了用户行为相关程度的概念，其被定义为两个部分：用户属性相似度和行为交互程度;分别构造了属性相似度测量算法和行为相关测量算法，分析了用户的自发和交互行为，以确定异常相关的用户。其次，一阶逻辑语法用于表达用户行为的前后和之后，并推断出行为相关性的概率，并确定异常用户组。实验结果表明，与传统的异常检测算法和马尔可夫逻辑网络相比，该模型可以识别与异常相关的用户，对可能的关联进行概率推断，并识别潜在的异常用户组，从而实现更高的准确性和预测性物联网。 SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8014958 DO - 10.1155/2020/8014958 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -