基于信任和个性偏好的云服务选择模型

为了从大量的功能相同或相近、但服务质量不同的服务中,选择一个既可信、又能满足个性偏好的服务,以基于Agent和信任域的层次化信任管理框架为平台,利用基于个性偏好的模糊聚类方法,提出云计算环境下基于信任和个性偏好的服务选择模型.为了确定和服务请求者个性偏好最接近的分类,提出服务选择算法.引入信任评估机制,结合直接信任和域推荐信任,使请求者在确定的分类中,选择既安全可信、又能满足个性偏好的服务资源.在交易结束后,根据服务满意度,对本次服务进行评判,并进行信任更新.仿真实验表明,该模型可以有效地提高请求者的服务满意度,对恶意实体的欺诈行为具有一定的抵御能力.     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。     

隐私感知的Web服务信任模型

为了统筹考虑web服务中信任评估与隐私保护的要求,提出了一种隐私感知的web服务信任模型,并给出了基于该信任模型的web服务选择机制,从而帮助用户在满足服务质量的基础上选择能更好地保护隐私的服务实例;设计了基于相关性的属性选择和权值确定方法,以使web服务信任模型更加通用,适应不同的应用环境;基于实测数据上的实验结果验证了所提信任模型的有效性.     

基于遗传算法实现服务组合中信任感知的成员服务选择

把信任引入到服务组合中,研究了信任感知的成员服务选择问题,基于1个成员服务可以为组合服务中1个或者若干个活动提供实现,在计算服务质量代价时一次性完成的假设,建立了选择问题的数学模型,设计了基于遗传算法的选择算法.实验结果表明,设计的信任感知的成员服务选择算法具有较好的收敛性.     

改进的基于可信群P2P电子商务信任模型设计

针对当前信任模型网络消耗大、交易安全得不到保障的缺陷,改进了一种基于可信群的信任模型TCTM。通过对可信节点关键值的计算,将网络中一些相关的节点加入到特定的可信群中,通过多个参数来选择一个综合性能最高的节点作为超级节点。引入交易时间、交易规模、交易次数和惩罚项来进行信任值的计算。实验表明,该方法能提高交易的稳定性和抗共谋攻击能力。     

结合区块链的车联网隐私保护可信预测缓存架构

在享受基于位置的服务(LBS, location-based service)时,用户需要频繁提交位置信息和查询请求,可能导致隐私泄露。因此,利用认知引擎感知用户需求的能力提出一种基于区块链的隐私保护缓存架构(TPCB, trusted prediction cache architecture based on blockchain)。首先,基于LSTM模型预测查询请求,请求者依靠服务提供商广播缓存数据获取服务。其次,采用信任机制评估信任值来解决与不同邻居通信时引起的交互不可信问题。最后,基于区块链的特性将交易过程中生成的大量信任数据和交易数据存储在区块中。实验结果表明TPCB能有效提高缓存命中率,并对抑制恶意提供商、激励拒绝参与的提供商和隐私保护方面具有良好的性能。     

D-Trust:双信任度量的非结构化P2P网络信任模型

针对传统的P2P网络信任模型用单一信任无法准确反映节点行为的问题,提出了基于双信任的非结构化P2P网络信任模型D-Trust。该模型将信任分为服务信任和反馈信任,提出了双信任的存储、计算和更新算法,以及信任传播机制。仿真结果表明,该模型能有效防御常见的安全攻击,和单一信任相比,更大程度地发挥了节点的服务能力,较已有的信任模型在性能上有很大提高。     

一种能快速收敛的对等网络信任值计算算法

对目前对等网络中常用的信任值计算方法进行了形式化分析,提出了一个分布式信任值迭代方法,根据其特点命名为阻尼方法,理论证明阻尼方法一定收敛.在对阻尼方法收敛速度和安全性的分析基础上,提出了一个结合了名誉管理、自适应调整的快速信任值计算算法(TVCA).模拟实验表明TVCA算法在提高计算效率、抵抗恶意攻击等方面都能取得良好的效果.     

信任对服务网络性能的影响

为了利用信任增强服务网络中的个体合作,量化分析信任对网络性能和网络结构演化的影响,在现有服务网络模型基础上,为网络agent设计了2种伙伴选择策略——基于信任的策略和随机策略,进而比较不同策略引起的不同网络性能和网络结构.仿真实验结果表明,信任能有效地提高交互成功概率,从而提高网络服务完成概率.同时,信任关系能加速网络结构的演化,使其达到稳定.     

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。     

基于平衡权重的动态综合信任度量方法

信任度量是面向开放式网络基于信任的访问控制可信管理中亟待解决的关键问题之一. 根据人类社会学中信任的复杂关系,阐述了信任的相关概念,在基于信任的动态访问控制组成架构的基础上,考虑交互历史参数、奖惩因子、推荐实体评价可信度等多影响因子实现信任的计算,引入平衡权重因子解决直接信任和推荐信任的权重分配问题,提出了面向开放式网络基于平衡权重的动态信任综合度量方法. 仿真结果与分析结果表明,该信任度量方法具有一定的鲁棒性和更好的动态自适应性.     

一种面向信誉主观性和时变性的云服务信任管理方法

反馈信息不能反映评价人的个人偏好,且其评价的重要程度随时间增加逐渐消减.为此,在充分考虑评价人的个人偏好基础上提出了一个基于信誉的信任管理框架.该框架主要包括基于决策树的信任计算模型和时间衰减计算模型.最终使得云服务的信誉值不再仅仅局限于反映云服务质量的一个客观数值,而是更能体现出不同云服务评价人的主观性.在该模型的基础上,进行了实验对比分析.实验分析结果表明,与现有的信誉评价模型相比,采用决策树和时间衰减模型信誉评价更为精确.     

基于QoS的Web服务发现技术的改进

随着网络信息的持续快速发展,Internet环境下Web服务资源越来越丰富,不可避免地会出现大量具有相同功能和不同服务质量的Web服务,如何查找出最适合服务请求者需要的服务已成为Web服务领域的关键问题.因此,对传统的Web服务架构进行扩展,建立具有QoS约束的模型,分析Web服务扩展架构和扩展发现模型,深入地研究Web服务的服务质量量化方法,根据实际应用中的情况,在原有的Web Services功能性描述的基础上增加了QoS属性描述,并相应地设置了必要的实用参数.根据用户的不同需求,对相似服务的QoS进行计算.实验结果表明,该方法能够满足服务请求者提出的带有服务质量约束的服务请求,最终筛选出性能最佳的服务,验证了该理论的实用性和可行性.该服务与传统的方法相比,具有较高的查准率.     

A novel group-based active service protocol for migrating workflows

Based on the methods of acquaintance cache and group-based intelligent forwarding of service recommendations, a novel group-based active service (GAS) protocol for migrating workflows was proposed. This protocol did not require service requesters to discover services or resources. The semantic acquaintance knowledge representation was exploited to describe service groups and this semantic information was used to recommend service to respective clients. The experimental results show that the new protocol proposed offers better performance than other protocols in terms of first-response-time, success-scope and ratio of success-packet-number to total-packet-number. When the number of service request packet is 20, the first-response-time of GAS protocol is only 5.1 s, which is significantly lower than that of other protocols. The success-scope of GAS protocol is 49.1%, showing that GAS protocol can effectively improve the reliability of mobile transactions. And the ratio of success-packet-number to total-packet-number of GAS protocol is up to 0.080, which is obviously higher than that of other protocols.     

Trust evolvement method of Web service combination based on network behavior

Based on the problem that the service entity only has the partial field of vision in the network environment, a trust evolvement method of the macro self-organization for Web service combination was proposed. In the method, the control rule of the trust degree in the Dempster-Shafer（D-S） rule was utilized based on the entity network interactive behavior, and a proportion trust control rule was put up. The control rule could make the Web service self-adaptively study so as to gradually form a proper trust connection with its cooperative entities and to improve the security performance of the whole system. The experimental results show that the historical successful experience is saved during the service combination alliance, and the method can greatly improve the reliability and success rate of Web service combination.     

User preferences-aware recommendation for trustworthy cloud services based on fuzzy clustering

The cloud computing has been growing over the past few years, and service providers are creating an intense competitive world of business. This proliferation makes it hard for new users to select a proper service among a large amount of service candidates. A novel user preferences-aware recommendation approach for trustworthy services is presented. For describing the requirements of new users in different application scenarios, user preferences are identified by usage preference, trust preference and cost preference. According to the similarity analysis of usage preference between consumers and new users, the candidates are selected, and these data about service trust provided by them are calculated as the fuzzy comprehensive evaluations. In accordance with the trust and cost preferences of new users, the dynamic fuzzy clusters are generated based on the fuzzy similarity computation. Then, the most suitable services can be selected to recommend to new users. The experiments show that this approach is effective and feasible, and can improve the quality of services recommendation meeting the requirements of new users in different scenario.