一种开放式网络环境下的动态信任评估模型

针对开放式网络环境中的实体缺乏足够全局信息,导致实体的信任度较难正确评估的问题.根据开放式网络环境中资源共享具有动态和不确定性等特点,提出了一种新的动态信任评估模型,它包括实体静态属性评估、基于时间的行为推测、基于上下文相关的环境感知和通信条件测评等.与传统信任计算模型相比较,从多维角度详细描述了开放式环境下影响实体信任度计算的各因素,并且引入智能搜索算法,对模型的各因素权重进行求解,避免了经典数学工具难以处理多维评估指标的局限性.实验结果表明,该模型对开放式网络环境下的实体可信性有更好的判别效果,并有较好的实用价值.     

基于组合-移位的指数运算FPGA实现方法

开放网络环境下,大量带有病毒或有恶意行为的实体会使网络系统的安全性和有效性大大降低。现有的信任模型在计算实体信任度时很少考虑其平台的安全性。提出了一种基于安全评估的信任模型,该模型将实体的平台环境安全作为交互的上下文,综合考虑实体自身的交互历史和其它实体的推荐,可以较为全面地反映了实体的可信度。仿真结果表明,该模型在安全网络中能有效遏制恶意实体的攻击,保持较高的成功交互率;在非安全网络中能降低与危险实体的交互风险,增强网络系统的安全性。     

一种面向物联网节点的综合信任度评估模型

针对现有物联网的信任评估模型信任评估准确度较低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种面向物联网节点的综合信任度评估模型。首先,设计节点相同质量服务强度评估指标以降低非入侵因素对信任评估的影响; 其次,从节点相似度、评价差异度与节点自身的信任度值方面评估推荐节点的可靠度,并作为推荐信任度的权重; 最后,基于熵计算直接信任度和推荐信任度的自适应权重,计算节点的综合信任度值。实验结果表明,模型在处理恶意服务和恶意推荐行为方面具有一定的优势,且在保证信任度评估有效性的同时可以降低传输能耗。     

群组协同决策中基于决策者可信的信任模型研究

针对群组协同决策支持系统的特点,提出了基于决策者可信的信任模型.该模型通过决策者实体的历史行为证据来建立实体之间的信任关系,评估分布式环境下动态的决策者的可信度.给出了基于历史交互行为的直接信任度、间接信任度和通过信息熵理论来计算决策者的总体信任度的计算方法,为系统的安全决策提供了有效的解决方案.通过模拟实验验证了该信任模型的可靠性.     

融合多指标的WSN动态信任评估预测模型

针对无线传感器网络中恶意节点引发的安全问题,在贝叶斯信任模型基础上,引入信誉维护函数自适应降低前期节点交互行为次数的影响,引入异常弱化因子,降低由网络自身故障所带来的节点异常行为的误检,结合模糊评判方法进行直接信任计算,为提高推荐信任评估的可靠性,采用贴近度理论对不同的推荐节点赋予权重再分配获取间接信任,为提高信任模型的检测精度,采用加权因子,由直接信任值以及间接信任中的变量共同确定综合信任值的大小,借助自适应权值动态更新综合信任值,有效避免短时间内信任的迅速提升,并利用滑动时间窗对综合信任值进行预测,搭建了融合多指标的WSN动态信任评估预测模型FSEPM,将预测信任值与实际信任值的差值与信任阈值相比较,以判定节点性质。仿真结果表明：该信任评估模型可精确可靠评估节点之间的信任关系,能够有效检测出网络中的恶意节点,提高网络的安全性。     

基于隐Markov过程的网络信任评估模型

为了能快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出了一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记录之间的时间间隔,将实体信任评估问题归结为连续时间隐Markov过程的学习问题。进而利用改进的和声搜索算法,给出了求解隐Markov过程最佳参数的算法,该算法有效地保证了全局搜索空间,能够获得更好的解。在此基础上,利用已有交互结果序列和最优参数组,对实体的信任度进行预测。仿真实验表明,该模型能够快速地反映出实体行为的动态性,具有较高的精确度,且能抵抗部分恶意攻击。     

开放网络中基于担保的主观信任模型

针对目前存在的主观信任模型不能很好地解决信任初始值的设定和实体匿名问题,利用主观逻辑理论对实体的信任关系进行建模,提出了一种开放网络中的新型主观信任模型,定义了担保信任和全局信誉,依靠实体之间的担保关系设定信任初始值,给出了推荐信任和担保信任的搜索算法。模型有效地描述了实体间主观信任关系,保证了实体的匿名性和信任消息的完整性,从而防止了针对欺骗和联合欺骗。通过仿真实验证明了模型的有效性。     

跨加密关系数据库等值连接大小共享协议

针对管理型SaaS中2个租户需要公平共享等值连接大小的问题,提出了等值连接大小的组合公式和跨加密关系数据库等值连接大小共享协议。在该协议中,由一个共享属性及对应元组其它属性的哈希值构成2元组,SP将其全集发给对方租户;对2元组中的共享属性值再次加密后,租户发送给对方;租户分别计算共享属性值的密文交集以及元素对应各租户的元组数;利用等值连接大小的组合公式,2个租户公平共享了等值连接大小。完整性和安全性证明表明,协议在半诚实模型下安全可证,满足最少必要信息共享条件。效率分析表明,协议计算代价和通信代价仅是通过RAKESH协议实现公平共享的50%和约68%。原型测试可看出,协议基本能满足管理型SaaS的需求。     

对等网络中声望管理模型的研究与设计

在对等网络中,通常使用声望机制来建立实体间的信任关系,以指导用户选择可信的协作实体.本文给出的声望模型同时使用可信和不可信来评估实体的正面和负面行为,并分别可以表示为多个级别,模型也引入了信心指数来表达对声望评估结果的确定程度.并给出了一个基于声望的实体选择方案.分析及仿真表明,该模型能够有效地抑制网络中典型的安全攻击,改善网络服务质量.     

装备效能评估中一种组合赋权方法研究

为准确确定武器装备效能评估中的指标权重,提高评估结果的可信性,将权向量抽象成多维空间中的质点,给出了基于多质点重心组合赋权方法的求解步骤.将该方法应用在雷达系统效能评估中,得到了指标权值,并采用线性加权模型计算出系统效能值.对实例计算结果的比较分析表明,该方法有效可行,提高了权重的准确性,为获取指标权值提供了一种思路.     

基于链路状态质量的连续证据序列的信任模型研究

基于证据理论的信任模型是IP分布式网络中最常用的信任模型.在实际应用中需要解决两个问题:一是如何在缺少可靠的网络上层证据或者无法获取网络上层证据情况下计算信任值;二是在使用底层证据作为信任计算基础时必须考虑底层证据有连续稳定的特点.本文通过定义链路状态质量评价函数和对证据的信任态度函数,改进关于连续行为的链路状态证据特征的可信值计算方法,提出了在IP网络中使用连续链路层证据评价机制来考查节点的信任关系的模型.最后模拟无线IP网络环境中进行测试,结果验证表明:基于链路状态质量评价的连续证据序列的可信值计算,在上层信任证据缺乏的情况下可作为上层证据评估的很好的补充和纠错,使得信任计算结果更为合理和可信.     

基于图论的边缘计算信任评估优化模型

针对边缘计算环境中的设备资源受限、现有信任模型忽略计算负载与信任路径冗余的问题,提出了一种基于图论的边缘计算信任评估优化模型。首先,基于边缘计算构建信任模型的体系架构,将边缘设备间复杂庞大的信任关系抽象成有向加权图,并对设备间的信任关系进行定义说明,再采用基于信息熵理论的自适应聚合方法对信任值进行聚合计算,修正多源信任之间的差异度;其次,通过添加信任阈值、路径长度限制、滑动窗口等多重约束条件,事先过滤明显不符合信任要求的节点和信任边,降低不必要的计算消耗;最后,利用改进后的深度优先搜索算法（depth first search, DFS）,在信任路径搜索过程中规避冗余信任边,从而避免环路以及节点绕路问题,并采用递归函数Combine聚合反馈信任值。使用MATLAB仿真软件确定实验参数,验证模型区分恶意节点与正常节点的能力。并在交互成功率、时间开销以及能量开销3个方面进行实验,将本文模型与PSM模型、RFSN模型以及随机选择模型进行对比。实验结果表明,相较于其他模型,本文模型在不同诚实程度的网络环境下都能快速达到稳定状态,且时间与能量开销均低于其他模型,证明该模型在保证有效性的同时,能够在一定程度上减轻边缘设备的资源开销,提高网络的生存周期。     

权重均衡优化的Web用户行为的信任评估

针对Web用户信息的安全问题,提出了一种主客观相结合的用户行为信任评估模型.通过熵权法确定客观权重,通过层次分析法确定主观权重,进一步得到优化的集成权重.通过引入基于滑动窗口的长期量化评估机制和对不同类型证据的无量纲化处理,最终计算出用户行为的信任评估值.实际应用和理论分析结果表明,该模型在满足主、客观相对平衡的优化条件下,可以更准确地得出单次和长期用户行为的信任评估值,对诸如电子商务、网络金融等关键网络应用用户行为的高可靠性判断奠定了坚实的理论和实践基础.     

基于软件行为的检查点风险评估信任模型

针对当前软件行为可信研究中往往忽略风险因素影响,为提高软件行为可信性评价的准确性和合理性,通过在软件行为轨迹中织入若干检查点,提出一种基于软件行为的检查点风险评估信任模型(CBRA-TM);通过累积多个有疑似风险的检查点,利用风险评估策略,判定有疑似风险的检查点;采用奖励或处罚机制求出软件行为的可信度,最终判断软件行为是否可信.仿真实验结果表明,该模型能够有效地识别软件行为中潜在的风险,能够较准确地计算软件行为的可信度,验证了模型的有效性和可行性.     

网格计算资源管理中的强约束信任评估模型

信任关系是实现网格资源共享的基础。文中提出了针对网格资源、资源提供者和资源消费者的信誉度评估模型，对信任进行了定义；并结合声誉评估方法，建立了信任评估流程，实现了一个具有强约束的信任评估模型。仿真实验表明，该模型达到了选择信任度更高的实体建立调用关系的目的，同时可促进资源交易量和系统的吞吐量。     

对等网络中基于模糊集的信任和声望模型

在对等网络中,信任可以用于指导实体的协作决策,当前信任建模已成为一个研究焦点．该文提出了一个基于模糊集的信任和声望模型,模型根据实体的经验和其他实体的推荐信息构建对目标实体的信任．模型使用了语义标签来刻画不同的信任级,并能够综合评判不同方面的信任值．实体在采纳信任推荐时,模型利用模糊贴近度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的影响．使用该模型的文件共享网络仿真实验可以正确地表达对实体的信任,促进具有相同偏好的实体群组的形成,提高交易质量．     

对等系统中信任管理模型的设计

在对等系统中,由于其开放和动态的特征,通常使用模拟人际网络的信任机制来指导节点的协作决策,信任管理技术已经成为当前研究的热点．文中提出的模型分别使用可信度和不可信度对节点的正面行为和负面行为进行信任评估．在模型中,针对不熟悉的节点,通过综合在信任查询时所获得的信任反馈获知其声望．给出了一个基于节点的信任和声望的文件提供者选择方案．在使用该模型的文件共享网络仿真实验中,恶意实体被有效地隔离,网络性能也得到了提高,证明了模型的有效性。     

基于属性比较和信任传递的信任启动

为了解决在电子商务系统中评估没有用户评价或者只有少量评价的商品的信任值问题,提出了一种以申明属性对比和信任传递的信任启动模型。属性对比通过把商品申明的属性值与可以求评价信任值的同类商品的实际属性对比后获得信任值;信任传递通过聚合商店内可以求出评价信任值的其它商品的信任值后获得信任值,通过评估评价可信度等措施降低恶意评价的危害,提高评估信任值的准确度。分析和测试结果表示提出的信任启动模型能达到预测目标,与其它方法比较具有明显的优势。     

基于JXTA的P2P网络时域上信任模型的设计与实现

提出了一种时域上的P2P网络信任模型,在进行节点信任值计算时,考虑了时间因子对信任值的影响,距离当前时间越远的交易行为在信任值计算时的参考价值越小。当交易失败或发生欺骗时,目标节点会受到惩罚,激励节点提供好的服务。最后,使用JXTA技术实现了该模型,并将它与LiXiong提出的信任模型进行了比较。理论分析和仿真实验表明,该模型能很好的反映节点的当前状态,并能抵御虚假推荐进行的欺骗。     

基于层次分析法的车联网多因素信誉评价模型

针对车联网（VANETs）场景下存在的恶意车辆节点和虚假信息的问题,提出基于层次分析法（AHP）的车联网多因素信誉评价模型. 该模型综合考虑车辆行为、消息、环境等因素对车辆节点信誉的影响,建立车辆信誉评价模型;面向多应用场景信息（安全行驶、交通管理、商业娱乐）,使用层次分析法量化各因素及不同类型信息对车辆信誉的影响程度;基于反馈机制根据信息的不同类型进行车辆节点的信誉更新,实现车联网车辆的信誉评估. 实验表明,该模型在恶意车辆节点达到25%的情况下,车辆决策正确率能够达到92%以上. 该方案能够有效防止车辆接收虚假信息,准确检测出网络中的恶意车辆节点,提高车辆接收信息的可信度.