SILedger: A Blockchain and ABE-based Access Control for Applications in SDN-IoT Networks

传统ABE针对同一资源的每个操作（读、写、改）分别生成独立的令牌，导致区块链上令牌数量爆炸。该文提出的

，将同一资源的所有操作权限合并进一个密文令牌中。SIApp在解密时，只能根据自身属性和请求（

）提取出对应操作的那部分令牌信息。

系统初始化（由属性权威运行）

策略制定（转化为LSSS访问结构）

用户密钥生成（为SIApp颁发属性密钥）

二、 令牌使用次数（NTU）的动态管理

在 SIApp 首次部署时，控制器面临一个核心矛盾：

虽然不知道新应用未来会“怎么做”，但可以根据它“是什么”来推测。如果两个 SIApp 在功能、权限、类型等属性上高度相似，那么它们在资源访问模式上也大概率相似，因此可以直接借用相似应用的初始 NTU 配额。

余弦相似度通过计算两个非零向量之间的

来衡量它们的相似程度。它专注于

，而非向量模长（即对量纲不敏感），非常适合比较高维属性向量。

import math
from typing import Dict, List, Optional
def cosine_similarity(vec_a: Dict[str, float], vec_b: Dict[str, float]) -> float:
    all_keys = set(vec_a.keys()) | set(vec_b.keys())
    if not all_keys:
    a_vals = [vec_a.get(key, 0.0) for key in all_keys]
    b_vals = [vec_b.get(key, 0.0) for key in all_keys]
    dot_product = sum(a * b for a, b in zip(a_vals, b_vals))
    norm_a = math.sqrt(sum(a * a for a in a_vals))
    norm_b = math.sqrt(sum(b * b for b in b_vals))
    if norm_a == 0 or norm_b == 0:
        return 0.0
    return dot_product / (norm_a * norm_b)

三、基于行为评估（BE）的NTU动态更新机制

时间衰减函数，旧行为对当前评估的影响随时间指数下降

第 k 次更新时的历史行为评估值

import math
from typing import List, Tuple, Dict
class NTUUpdater:
    def __init__(
        self,
        tau: float = 0.9,       
        Y_prime: int = 50,         
        C: float = 1.0,           
        theta: float = 0.1,        
        l: float = 0.3,          
        initial_BE: float = 0.5,   
        initial_NTU: int = 20,    
        multi_user: bool = False,  
    ):
        self.tau = tau
        self.Y_prime = Y_prime
        self.C = C
        self.theta = theta
        self.l = l
        self.multi_user = multi_user

        # 状态变量
        self.BE_history = [initial_BE]          # BE_0, BE_1, ...
        self.NTU_history = [initial_NTU]        # NTU_0, NTU_1, ...
        self.update_times = [0.0]               # 每次更新的时间戳（相对值）
        self.current_NTU = initial_NTU

    def _time_decay(self, delta_t: float) -> float:
        """时间衰减函数"""
        return self.C * math.exp(-self.theta * delta_t)

    def _compute_BE_prime(self, current_time: float) -> float:
        """计算历史评估 BE'_k（基于所有过去更新）"""
        numerator = 0.0
        denominator = 0.0
        # i 从 1 到 len-1（最后一次是当前更新，尚未加入）
        for i in range(1, len(self.BE_history)):
            delta_t = current_time - self.update_times[i]
            weight = self._time_decay(delta_t)
            numerator += weight * self.BE_history[i-1]
            denominator += weight
        if denominator == 0:
            return 0.5  # fallback
        return numerator / denominator

    def _compute_mu(self, Y: int) -> float:
        """计算影响因子 μ"""
        if Y < self.Y_prime:
            return float(Y)
        else:
            return 1.0
    def update(
        self,
        behaviors: List[Tuple[float, float]],  # 每个行为 (w_b, gamma)
        current_time: float,
        resource_security_levels: Dict[str, float] = None  # 仅用于多用户高安全资源判断
    ) -> Dict:
        Y = len(behaviors)
        if Y == 0:
            # 无行为，不更新
            return {"status": "no_behavior", "NTU": self.current_NTU}
        sum_w_gamma = sum(w * g for w, g in behaviors)
        sum_gamma = sum(g for _, g in behaviors)
        be = sum_w_gamma / sum_gamma if sum_gamma > 0 else 0.0
        BE_prime = self._compute_BE_prime(current_time)
        mu = self._compute_mu(Y)
        if be == 1.0:
            BE_k = BE_prime + self.tau * (1 - BE_prime) * mu
        else:  # be < 1
            BE_k = BE_prime * self.tau * be * mu
        prev_NTU = self.current_NTU
        prev_BE = self.BE_history[-1]
        if self.multi_user:
            if be == 1.0:
                new_NTU = prev_NTU * (BE_k / prev_BE) if prev_BE > 0 else prev_NTU
            elif be < 1.0 and BE_k > self.l:
                new_NTU = prev_NTU
            else:  # be < 1 and BE_k <= l
                # 整体评估过低，应用被视为恶意，NTU 下降
                new_NTU = prev_NTU * (BE_k / prev_BE) if prev_BE > 0 else prev_NTU
        else:
            new_NTU = prev_NTU * (BE_k / prev_BE) if prev_BE > 0 else prev_NTU
            if BE_k < self.l:
                pass
        new_NTU = max(0, int(round(new_NTU)))
        self.BE_history.append(BE_k)
        self.NTU_history.append(new_NTU)
        self.update_times.append(current_time)
        self.current_NTU = new_NTU

        return {
            "BE_k": BE_k,
            "be": be,
            "mu": mu,
            "new_NTU": new_NTU,
            "prev_NTU": prev_NTU,
        }

    def get_history(self):
        return {
            "BE": self.BE_history,
            "NTU": self.NTU_history,
            "times": self.update_times,
        }



本文针对SDN-IoT网络中多域异构、互不信任的控制器环境下SIApps（SDN-IoT应用）的访问控制难题，提出了基于区块链与属性基加密（ABE）的SILedger方案。其核心思想是将访问权限封装为“令牌”（Token），采用ABE加密后作为区块链上的“数字货币”进行分发，只有具备正确属性的SIApp才能解密令牌并调用资源，从而实现跨域、细粒度、去中心化的权限管理。

创新点一：资源导向的ABE加密（RoABE）

传统ABE对同一资源的每个操作（读、写、改）分别生成独立令牌，导致令牌数量膨胀。本文设计RoABE，将同一资源的所有操作权限合并进一个密文令牌 CTr

​，仅当SIApp的属性和请求（req）满足访问策略时，才能解密出对应操作的那部分令牌信息。该机制显著降低了区块链上令牌的存储与传输开销，同时保持了ABE灵活的策略表达能力。

创新点二：基于余弦相似度的NTU初始化方案

令牌使用次数（NTU）的初始分配面临“冷启动”问题——新部署的SIApp无历史行为数据。论文提出以已安装应用为参考，将每个SIApp抽象为n维属性向量（含类型、部署者、代码规模、申请权限等），计算新应用与各已有应用间的余弦相似度 csc−kcs

​，选取最相似应用的NTU值作为初始值，且未申请的权限NTU强制置零，遵循最小权限原则。实验表明，当样本库足够大时，初始化误差可收敛到极小范围。

创新点三：基于行为评估（BE）的NTU动态更新机制

为实现“守信者多得，失信者严惩”，论文设计了兼顾

时间衰减、慢升快降、多用户容忍

的更新算法。首先，通过衰减函数 ϵ(t)=Ce−θtϵ(t)=

 赋予历史行为更低权重，计算历史评估值 BEk′

​；其次，根据当前周期行为权重（合法=1，错误=0.5，恶意=0）和资源安全等级 γ

 量化当前行为 bebe；最后，在 be=1be=1 时采用加法缓慢提升 BEk

​，在 be<1be<1 时采用乘法快速下降，并依据 BEk

 的比较调整NTU。对于多用户应用，允许隔离异常用户而保全整体NTU，体现了高容忍性。

《SILedger: A Blockchain and ABE-based Access Control for Applications in SDN-IoT Networks》DOI:10.1109/TNSM.2021.3093002

属性 SDN论文精读

传统ABE针对同一资源的每个操作（读、写、改）分别生成独立的令牌，导致区块链上令牌数量爆炸。该文提出的资源导向的ABE（RoABE），将同一资源的所有操作权限合并进一个密文令牌中。SIApp在解密时，只能根据自身属性和请求提取出

网络与通信

云计算

安全

该研究提出SILedger方案，结合区块链与资源导向ABE（RoABE）解决SDN-IoT网络访问控制问题。创新点包括：合并资源操作权限的RoABE加密、基于余弦相似度的令牌初始化、以及融合时间衰减与行为评估的动态调整机制，实现细粒度、跨域的权限管理。

区块链

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

属性 SDN论文精读

属性 SDN论文精读

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐