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。
