一种引入惩罚机制的网络信任评价研究

在网络信任评价研究中,为了提高实体间交互的可靠性与成功率,引进了信任的不确定度计算,并通过信任惩罚算法,防止交易实体的恶意行为。为保证信任评价结果的客观性与可信性,采用加权的信任云合并算法进行信任综合,并通过信任云的相似度计算算法,实现了信任的决策。仿真实验分析验证了本方法的有效性和合理性。     

P2P网络中信任评价研究

为了提高P2P网络节点间交互的安全性及成功率,客观地反映信任的模糊性与随机性本质,提出基于云模型的信任评价模型.通过信任云及其数字特征的定义,实现了信任定性描述与定量表示的统一.基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法进行信任综合,以便获得更为完整的信任信息,并在推荐节点的选择上引进了信任的不确定度计算,提高了推荐的可靠性.通过信任云的相似度计算算法,生成相应的信任综合评价结果,作为节点交易的参考和依据,实现了信任的决策.通过仿真实验,表明该方法可较为客观、真实地反映P2P节点间的信任程度,从而为节点间成功交易提供了科学的、有效的决策依据.     

基于多维信任云的信任模型研究

针对主观信任的模糊性和不确定性以及现有的基于云模型的信任模型中粒度粗糙的问题,提出了一种基于多维信任云的信任模型。首先,依据实体间的直接交互经验和交互时间,利用加权逆向云生成算法计算被评估实体的直接信任云;然后,通过评估推荐实体的推荐可信度,计算被评估实体的推荐信任云;最后,综合直接信任云和推荐信任云产生综合信任云,并依此进行可信实体的选择。仿真结果表明,基于多维信任云的信任模型能够有效地识别系统中的各类服务实体,可提高实体间的交易成功率。     

云计算环境下服务信任评估方法研究

云计算环境中,服务资源广域分布、复杂多变,服务实体之间的信任关系因不确定性强而难以有效建立与维护。传统的服务信任评估方法无法全面反映信任的随机性和模糊性特征。在研究云模型理论的基础上,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。引入时间衰减因子来反映服务信任的时效性,并以多属性信任云来细化信任评估的粒度。计算用户评价相似度,确定推荐实体的推荐可靠性和权重,防止不法分子的合谋欺骗和恶意攻击。通过云相似度计算确定服务的信任等级,为用户的服务选择提供安全决策。仿真结果表明,该方法明显提高了服务交互成功率,并能有效适用于云计算环境下的服务信任评估。     

基于加权多属性云的主观信任度量方法

针对现有基于云模型的信任度量方法缺乏对信任的多粒度及时效性考虑,提出一种基于加权多属性云的信任度量方法。首先,以多属性信任云对信任度量粒度进行细化,并在实体信任计算中引入时间衰减函数;其次,对信任云的多属性综合与多路径合并得到实体的最终信任云;最后,采用云的相似度比较算法与信任基准云进行比较,得到实体的信任等级。通过网格计算环境下的仿真实验表明,当节点交互100次时,采用加权多属性云的度量方法的交互成功率为80%,比传统方法提升了15%。仿真结果表明,采用加权多属性云的度量方法可以提高信任度量的准确度。     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

基于云模型的服务信任模型

针对Web服务中信任的主观性和不确定性等特点,提出一种基于云模型的信任建模方法,并给出了直接信任云、推荐信任云、综合信任云的计算方法及基于时间权重的信任更新算法．同时,该模型运用具体的服务能力评价信息来量化服务的信任度,增强了模型的客观性,使其能较好地量化实体的真实信任水平,提高网络中实体的交互成功率．实验与分析结果表明,该模型在网络环境中具有较好的效果．     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

基于云模型和风险评估的信任模型研究

针对基于云模型的信任模型缺乏对反馈信息的可信度量以及风险评估等问题,提出一种新的信任模型。综合反馈实体的评价次数、评价行为一致性等因素对反馈者提交的评价信息进行可信度量,基于加权逆向云生成算法构造被评估实体的实体信任云,根据被评估实体的活跃度和实体信任云的数字特征参数进行交互风险的评估。仿真结果表明,该模型能较好地反映实体的行为特点,提高实体间的交互成功率。     

基于云模型的C2C电子商务信任评价模型

针对C2C电子商务存在的交易安全性问题,提出了基于云模型理论的信任评价模型。通过信任云及信任标准云的定义,客观地反映了信任的模糊性和随机性,实现了信任从定性到定量间的相互转换。给出了信任云的合并及相似度计算算法,实现了信任的分属性及综合评价和决策,仿真实验表明模型是可行的和有效的。     

信任管理研究综述

随着网络和计算机技术的迅猛发展,信任管理已经成为支撑基于Internet的电子商务、分布式应用、系统安全的关键授权机制。本文从信任的定义、信任的分类、信任的性质、信任关系出发,介绍了信任管理出现的背景以及信任管理的概念和基本原理,对信任管理的研究进展进行了综述,最后分析了其存在的问题并指出其未来的发展方向。     

网格域间信任评估模型的研究

在网格域划分的基础上,提出一种域间信任关系评估模型,具有同时兼顾服务的上下文和信任的时衰性的特点,并针对网格环境中的恶意节点和恶意推荐行为,给出相应的应对机制。实验表明,该模型能够有效地解决网格环境中的恶意行为,对恶意节点进行惩罚。     

网格域间信任评估模型的研究

在网格域划分的基础上,提出一种域间信任关系评估模型,具有同时兼顾服务的上下文和信任的时衰性的特点．并针对网格环境中的恶意节点和恶意推荐行为,给出相应的应对机制。实验表明,该模型能够有效地解决网格环境中的恶意行为,对恶意节点进行惩罚。     

基于J(o)sang信任模型的信任传递与聚合研究

研究当前信任管理中的信任传递与信任聚合问题,提出了信任传递与信任聚合应遵循的规则.以J(o)sang信任模型为例,分析其信任传递与聚合方法的不足,进而提出了新的信任传递方法和信任聚合方法.分别通过实验和例子与J(o)sang的信任传递和聚合方法进行了对比,结果表明,新信任传递方法更具一般性,而新信任聚合方法更满足信任聚合的规则.

Abstract：

Trust transitivity and aggregation of trust management are studied, and trust transitivity and aggregation rules are presented. Shortcomings of trust transitivity and trust aggregation methods in J(o)sang' s trust model are presented. A new trust transitivity approach is proposed for trust transitivity, and an approach is provided for trust aggregation. By the experiments and examples of the comparision of J(o)sang's approach and aggregation method, the new trust transitivity approach is more general, and the new trust aggregation approach satisfies the rules of trust aggregation.     

面向决策的信任融合模型研究

信任关系模型无论是在现实生活中还是在开放网络中都是最复杂的社会关系模型之一,是一个很难度量的抽象的心理认知,因为它涉及假设、期望、行为和环境等多种因素。借鉴以往的研究经验,综合考虑多种信任关系要素,提出了一种新的面向决策的信任融合模型。该模型基于直接信任度、间接信任度和信誉值的演化,依据信任融合获得决策信任度,为主体评判下一次的交互提供依据。为了证明信任融合模型的有效性,假设客体在ω类活动中以期望为PωX的概率从事该项活动。实验证明,信任融合模型得到的决策信任度和客体可信度的差异明显小于直接信任度、间接信任度或信誉值。     

开放网络环境中信任的自动建立

提出了一种基于混杂方式的通用信任模型以及在这种模型下的信任协商过程。信任协商利用信任策略对信任实体本地资源进行约束,既可以用于建立信任也可以用于获取服务。还分析了信任协商协议的复杂性,其通信开销为线性,计算开销为O(N·K)。     

Internet应用安全中的信任研究与进展

Internet是计算机应用未来运行的主流平台,由于Internet环境的开放性和复杂性,传统的ACL、PKI技术已不能完全解决计算机应用的安全问题.以安全凭证为基础的信任管理技术和以历史交往经验及推荐经验为基础的信任评估技术,利用主体间的信任关系来解决开放协同环境中的信任问题,是目前Internet应用安全中的研究热点.基于此,对目前国内外的信任管理和信任评估技术的研究现状做了分析和总结,指出了它们的优势与不足,并探讨了Internet应用安全中信任问题的未来研究方向.     

多Agent系统中基于信任度评估模型的自动信任协商

在动态开放的系统中．由于Agent间交互存在着不确定性,安全成为一个重要问题。在现有的自动信任协商的基础上．考虑主观信任的作用．提出基于信任度评估模型的自动信任协商框架．详细介绍框架中的主要成分及其功能．着重讨论基于信任度评估模型的访问控制,以及在信任度评估模型基础上的两种协商对策：基于信任度评估模型的积极对策和基于信任度评估模型的谨慎对策。分别详细介绍采取上述两种对策的协商过程．并结合一应用实例说明基于信任度评估模型的积极对策的协商过程。     

基于神经网络的信任模型及评估研究

目前,可信网络是一个新兴的研究方向,其已然成为热点研究,但随着互联网的发展,可信网络无法完全解决其发展过程中的一系列问题,它对于信任关系准确度量与预测的需求还不能满足,因此还需要加大对于动态信任关系量化以及信任模型的研究。本文对目前信任模型的最新研究进展及现状进行了介绍,并提出一种基于Hopfield神经网络的信任模型以及网络可信度的评估方法。     

信任网络中的依赖关系分析与消除

针对现有的信任聚合方法普遍存在因推荐信息损耗或重复计算等导致信任度量结果与直接推荐之间偏差增大的问题,首先引入信任子图及左部与右部结点等相关概念,并证明了信任子图中依赖关系与结点入度及出度之间的关联性,在此基础上,提出了一种有效的依赖关系消除算法,最后,给出了一个数值计算实例来说明该方法的可行性和有效性。