网格环境下基于域的信任模型

信任管理是网格安全研究的核心内容,根据网格的特点,提出了一种信任模型;模型中把网格实体之间的信任关系分为域内信任关系和域间信任关系,并给出了相应的定义和参数,信任度的计算和更新过程;引入时间衰减函数,使信任值的计算更加精确;仿真表明,该模型可以保证推荐信任值的可靠性,防止联合欺骗,有效地解决了网格环境中的信任评估问题。     

Grid环境下基于实体行为的信任评估模型*

面对网格环境的动态性和不确定性,网格安全因素变得尤为重要。提出了一种基于实体行为的信任评估模型,该模型把网格分成若干个自治域,对域内和域间实体的信任关系分别处理,通过引入欺骗惩罚机制保障网格实体的安全性。仿真实验表明,这种信任模型能更加准确地评估实体之间的信任关系,从而有效地解决网格环境中存在的安全问题。     

网格计算经济中上下文感知的信任评价模型

当前的网格计算经济缺乏可靠的信任评价机制,这会影响网格资源的共享。在网格计算经济模型基础上,提出了信任评价控制模型。模型引入信任上下文的概念,通过上下文相似度估计,有效估算陌生实体的信任度,依据实际交易情况对交易实体提出激励处罚机制。仿真结果表明,提出的模型优于现有的信任评价模型,能够较好地解决网格实体信任评价可靠性问题,降低了陌生实体的虚假服务对信任评价模型的影响。     

基于推荐的网格计算的信任模型*

明确给出了网格环境下信任的定义,详细分析了信任属性。根据网格的特点,提出了以域为单位的两层信任模型,包括域间信任关系和域内信任关系,着重介绍了域间信任的计算模型。在信任计算模型中,信任评估采用基于贝叶斯评估方法;对信任的推荐采用基于PageRank技术的全局推荐信任计算。最后给出了应用中综合评估信任度的策略。     

网格环境中基于信任度的动态访问控制模型

针对网格自身异构、动态的特点以及现有访问控制技术无法满足网格系统动态性的安全需求,提出了一种基于信任度的动态访问控制模型.该模型在基于角色的访问控制基础上,给出域间和域内成员信任关系的计算,构建了一种基于信任度的动态访问控制模型.     

新的基于网格环境的分层自主信任模型

由于网格的动态性和不确定性所带来的安全问题,网格实体间的信任关系成为研究的热点。提出一种新型的基于信任域的分层自主信任模型来处理网格环境中实体之间的信任关系,并对域内与域间信任关系分别采取不同的计算策略进行处理。模型采用分层和实体自主信任的思想,不同层次维护相应的信任表格,并体现实体动态的主体特性。分析和仿真表明,该模型在有效性和算法复杂度方面显示出较好的性能,是对网格信任模型的有效补充。     

网格计算中基于信任度的动态角色访问控制的研究

在网格计算中,资源或服务使用者和提供者之间的信任关系是安全通信的前提。由于网格计算环境的分布特性和动态特性,像传统计算那样预先建立信任关系是不现实的。为了解决这个问题,在研究中发现,可以将信任机制融入网格社区授权服务中的基于角色的访问控制中,对基于角色的访问控制策略做一定的改进,根据信任度评估算法算出网格实体的信任度,CAS服务器能依据实体的信任度动态改变实体的角色。通过基于信任度的动态角色访问控制可以在一定程度上实现网格访问控制的动态性,同时避免实体的欺骗行为,可以有效地达到在网格社区中对客户端进行访问控制的目的。     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

一种P2P网络服务环境的信任度计算模型

首先依据新实体能力属性给出了初始信任度计算算法,然后根据实体的直接交互满意度与其他信任实体的推荐信息,设计了直接信任度和推荐信任度计算算法。综合三种信任度,提出了信任度计算模型。该模型为网络实体间信任关系的建立和信任行为的决策提供了有力依据,从而减少实体交互风险,提高网络运行稳定性。     

网格实体行为可信度评估模型

面对网格环境的动态性和不确定性,网格安全因素变得尤为重要。提出了一种基于信任度的模型来评估网格环境中实体之间的信任关系。仿真结果表明,这种信任模型能更加准确地评估实体之间的信任关系,从而更加有效地解决网格环境中存在的安全问题。     

网格环境下基于实体行为的动态信任评估模型

信任管理作为网格研究的核心内容,受到研究人员的高度关注。目前提出的诸多信任评估模型都基于实体身份,本文首先描述了基于实体行为的信任和信誉定义,在此基础上,基于被评估者的行为给出了一个动态信任评估模型。最后通过仿真实验对模型进行了验证,得到了相应的实验结果和结论。     

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。     

基于信任域的网格安全研究

信任已成为网格安全的重要因素.信任一般具有模糊性,网格信任的模糊性是随时间和空间变化而变化的.本文基于动态和复杂的VOs信任域环境来研究解决网格系统的安全问题,设计了网格信任管理模式的安全体系结构,并提出了基于模糊逻辑的动态信任域作为安全的实施方案,以保证网格系统环境的安全性.     

网格经济模型中基于信任机制的调度算法*

在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下,提出反映信任值动态变化规律的信任函数,在此基础上建立基于行为的网格信任机制。根据应用环境的不同需求,对网格经济模型DBC调度算法进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间—成本折中优化为目标的基于信任的DBC调度算法(Trust DBC)。理论分析及模拟实验结果表明,该算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法。     

A trust degree based access control in grid environments

The purpose of grid computing is to enable coordinated resource sharing and support cooperative work between different domains in dynamic grid environments. In order to protect each participant’s privilege and security, a secure and efficient access control is essential. This paper presents a new approach of access mechanism based on trust relationships across domains. A new calculation method of trust in grid is proposed and the difference between intro-domain trust and inter-domain trust is analyzed. In addition, a novel access control framework combined with trust degree is given from this proposal. It is shown to be adaptive for both intro-domain and inter-domain conditions. Hence, a prototype system based on the proposed model is introduced; furthermore, it has been shown as a dynamic and fine-granularity access control method through performance analyses and has also been demonstrated as a suitable system for grid environments.     

网格计算中的信任模型研究

在现有信任关系研究的基础上提出了针对网格计算环境较为完备的信任模型,通过引入信任模型机制作为基于证书的安全体系的有效和必要补充,进一步完善了网格计算安全服务体系。     

网格环境中基于行为的分层实体自主信任模型

在网格环境中,针对不同管理域之间的资源共享和协同,提出了一种基于行为的信任模型,模型采用了分层和实体自主信任的思想,不同层次维护相应的信任表格,并体现出实体动态的主体特性。分析和仿真表明,基于行为信任的分层实体自主信任模型在有效性和算法复杂度方面显示出较好的性能,是对网格信任模型的有效补充。     

网格环境下一种健壮信任评价控制模型

当前的信任模型缺乏足够的信任评价控制机制,严重影响信任模型在网格等开放计算环境中的应用。基于传统的信任评价模型,提出信任评价控制模型。该模型采用插值技术,通过服务水平估计,有效过滤和调谐用户评价,对用户提出激励处罚机制。仿真结果表明,该模型优于现有的控制模型,能够较好地解决网格实体信任评价可靠性问题,降低恶意评价对信任评价模型的影响。