网构软件信任机制的形式化研究

Internet环境下构件群体间信任关系的形式化建模是实现其仿真的关键环节,给出了信念逻辑及信任关系的形式化定义,包括形式化描述、分析、逻辑推理及证明过程,以及信任链建立和传递过程中成立的语义解释和约束条件,并结合PKI模型实例对信任链的建立过程进行了形式化描述与推演.提出了一种可行的最优化信任链搜索算法(GSTC)和...     

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。     

信任的建构：基于私人借钱行为的调查发现

从私人间的借钱行为出发,研究目前我国人际之间的基本信任状况。通过实证调查发现：第一,依据与自己关系的亲疏远近不同,在信任对象的选择上呈现出相应的差异性。第二,在私人间借钱行为这一信任关系的建构中,有关系信任的成分,也有制度信任的成分,但以关系信任为主。第三,私人间借钱关系的破裂对关系信任造成极大的冲击,催生着社会信任建构模式由关系信任向制度信任转化。总之,把外在的制度规范与内在的道德约束相结合,才是理想合理的信任模式。     

基于社会网络的电子商务信任社区聚类模型

采用社会网络分析的方法建立电子商务信任社区聚类模型,讨论信任网络构建问题,进行信任网络社区聚类分析.通过互信息方法构建信任信息度,采用直接信任信息度和全局信任信息度描述主体之间的信任程度.提出使用信任社区聚类的方法分析用户最信任的网络关系,采用聚类系数和全局信任信息度进行信任社区聚类分析,给出电子商务信任社区聚类优化算法.实验表明,利用该方法构建的信任社区聚类模型能够反映电子商务主体间接的信任关系,与现有的其他方法相比,该模型具有较高的精确度.     

P2P环境中的一种信任模型

为解决P2P环境的动态性和不确定性带来的安全问题,提出一种新的信任模型来处理P2P环境中实体之间的信任关系,该模型对域内信任和域间信任分别采取不同的方法进行处理.与以往的信任模型相比,该信任模型能更加精确地评估实体之间的信任关系,能更加有效的解决P2P环境中存在的安全问题.     

一种基于信任协商的网络协同攻防游戏模型

针对目前信息安全类游戏缺乏协同机制以及协同过程中敏感信息易泄露的问题,基于改进的信任管理和信任协商技术,设计了一种基于信任协商的网络协同攻防游戏模型,将信任协商技术应用到协同过程中,降低了协同过程中敏感信息泄露的风险,并探讨了自适应信任协商策略模式.通过实验分析证明了自适应信任协商在效率方面的优势.     

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。     

开放环境下一种基于两层的高效信任管理模型

在开放分布环境中,节点间的信任关系主要是通过信任模型建立的,但现有的信任模型大部分是纯分散的,存在着信任管理复杂、网络开销较大等不足．针对分布系统纯分散信任管理存在的这些问题,给出了一种基于双层的高效信任管理模型,在该模型中通过自动推荐动态服务器来组成不同的信任域,信任评价以信任域为单位,减少了系统中的网络开销,提高了系统的可扩展性．     

从众效应下的网络舆论演化

针对传统舆论演化动力学研究忽略个体决策内驱力的问题,将有限信任模型与社会心理学从众效应理论相结合,建立依从、趋同和内化3种个体状态及状态转移策略,提出了基于期望牵引力和信任邻居群的动态决策演化模型.实验结果表明：在从众效应和期望牵引力共同影响下,观点出现收敛和分化,并存在小幅震荡;依从节点不会在演化稳定后消亡,而是保持低密度存在;与传统有限信任模型相比,进一步刻画社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化内在规律.     

论信任关系与制度保障

阐述了信任的涵义,分析了个人和企业信任丢失的成本,以及制度在保障信任关系上的作用和局限.将人类的信任关系概括为非制度性信任和制度性信任两大类,认为通过建立完善的制度来保障信任关系是必要的,但制度也有“失灵”的时候.建立和维护人类社会的信任关系,需要综合运用制度性手段和非制度性手段.     

基于模糊逻辑的组合服务信任度评估方法

基于信任的主观性、不确定性和模糊性,给出了信任度的模糊表示方法,分析了基于WS-BPEL的组合服务模型中编程结构对于信任度评估的贡献情况,设计了基于WS-BPEL的服务组合模型中活动的信任度推理规则,并给出了基于模糊逻辑的组合服务信任度的估算方法.     

基于用户关系挖掘的多策略推荐算法

个性化推荐服务为解决网络信息过载问题提供了有效手段。传统的推荐方法大多只关注于如何提高推荐的准确性,而忽略了推荐多样性对用户体验的影响。文章将社会网络用户关系挖掘应用于用户偏好预测及推荐中,提出了一种基于用户关系挖掘的多策略推荐算法。采用信任传播模型挖掘用户间的信任度,计算用户偏好配置文件的余弦相似性获得用户间的相似度,并给出4种将用户信任度、相似度结合的策略,在定义用户偏好预测函数的基础上采用Topn原则为用户给出推荐结果。实验结果表明,文章方法不仅减少了数据稀疏性的影响,而且兼顾了推荐准确性与多样性指标,提高了推荐系统的整体性能。     

采用信任度量的MANET网络分簇模型

为了解决信任模型的分层结构与物理分簇结构分离造成的移动自组网稳定性差、网络可生存时间短的问题,提出基于信任度量的网络分簇模型.在研究直觉模糊集距离测度的基础上,提出了在直觉模糊集理论下的信任度量方法.通过对簇结构的稳定性及能量消耗进行分析,以对HELLO消息进行扩展的形式,提出了基于信任度的簇结构生成算法.仿真实验结果表明,该模型在簇首变化率、簇成员能量消耗与移动自组网络可生存时间方面具有一定的优势.     

基于用户间影响力度量的网络信任模型研究

为了解决完全依靠公钥证书体系为动态变化的网络环境提供信任支撑存在较大局限性的问题,需要在信任领域引入新技术。由于网络信任计算中的信任问题和社交网络中的用户影响力问题具有一定的相关性且属性认证、隐私交互等都是需要解决的问题,因此将用户影响力引入网络信任领域具有一定的可行性。基于上述理论,本文提出了一种基于用户间影响力的网络信任计算模型。首先,论述了模型的相关基础理论和模型构架;然后,研究其工作过程,分析设计信任算法;最后,将模型的各项性能与几种经典模型进行对比和测试并通过对模型参数对比的理论分析验证了模型的可行性、安全性和高效性等。     

开放网络环境中信任管理框架

在开放网络环境中,运用用户行为及模糊理论对信任框架进行了建模。给出了信任的定义和信任的计算机制及相关算法。该算法具有很好的对恶意节点的屏蔽能力,引入亲疏系数的概念,可同时解决了恶意节点的定义方式以及信任网络刚建立时各节点信任度初始化的问题。扩展了云模型,使得信任度期望接近评价区间临界区域时,节点拥有与一般信任度期望远离临界区域时完全不同的信任程度。讨论了云模型各参数对信任度计算的影响。通过引入时间衰减系数及行为影响系数,较好地解决了信任的模糊性随时间及行为变化的动态性的特点。     

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．     

一种基于拓扑控制的独立可信路由框架

无线通信网络在现代电信网中扮演重要角色,其无线信道环境使得对恶意节点的区分和恶意行为的防御变得较为困难。针对无线通信网络中的路由安全问题提出了一种相对独立于路由协议的可信路由框架,该框架以模糊多目标决策为基础,通过计算信任环路来实现信任拓扑控制,构建安全可信的路由,并最终实现该框架的高移植性,高扩展性,可方便灵活地应用于多种不同的网络。在半实物仿真平台上对提出的独立可信路由机制进行实现,仿真结果表明,文章提出的可信路由框架具有良好的性能,能有效防御网络中的恶意节点,为无线通信提供安全保障。     

构造分布式P2P环境下抗攻击信任管理模型

提出了一种基于推荐机制的抗攻击的P2P信任管理模型,该模型采用可信度加权各个推荐信息,并给出了普遍适用的、具体量化可信度的数学方法。考虑到节点的自主行为及恶意节点的存在,节点的信任度计算被分为两部分,即信誉值和惩罚值。本文还提出了抑制诸如诋毁、合谋欺诈等恶意节点攻击的措施。后续实验证明了本模型较已有的一些信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进     

一种行为信任模糊评估模型

针对认知无线电网络中反馈虚假频谱信息和强占频谱资源的恶意行为,提出一种行为信任模糊评估模型.把频谱感知行为和频谱使用行为作为两个评价因素,基于信任的主观性和不确定性使用模糊综合评判决策方法构建节点的信任评价.在合作频谱感知中,基于综合评判结果识别恶意节点以消除虚假反馈信息;在频谱分配中,使用模糊集合之间的格贴近度定义,计算实际综合评判集与理想综合评判集之间的差异,以此量化非恶意节点的可信程度,并结合多目标优化算法确定分配给节点的频谱资源.以上机制抑制了节点的恶意行为,激励了节点的合作行为,实现了物理层的频谱感知和MAC层的频谱分配的联合设计.仿真结果及分析表明,在恶意攻击下,该模型较已有模型在系统的感知性能、吞吐量和频谱分配的公平性方面都有较好的表现.