摘要
本发明提出了一种面向算力网络的分布式行为认证方法,包括以下步骤:步骤1,特征提取器构建;算力网络的终端协同训练身份特征提取器,将其应用于每个终端,用来生成终端的身份凭证表征向量;步骤2,低延迟感知部署;区域云服务器对所有终端不同的身份凭证进行相似度的计算,然后按需将认证服务部署到边缘认证服务器,并使终端移动认证的延迟时间最小;步骤3,多阶段决策验证;通过应用层次聚类算法,每个边缘服务器根据收到的信息为每个终端创建对应的身份模板,由唯一的身份标识和对应的身份凭证组成,并利用行为模式的相似性进行综合决策。本发明方法符合用户隐私需求,并具有高认证性能、低开销和强安全性的特点。
技术关键词
认证服务器
特征提取器
身份
凭证
决策
层次聚类算法
认证方法
代表
深度神经网络模型
云服务器
生成终端
基站
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待认证
认证终端
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