网格环境下层次信任模型研究

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。目前设计的模型中,实体域的信任值由直接信任值和推荐信任值合成,但引入推荐信任就必须对网格域进行层次划分。现有的划分方法只是主观地根据网格域之间的交易情况来划分层次,这种划分方式得到的推荐值的可靠性难以保证,并且不能防止联合欺骗的行为。基于对网格实体域行为的深入研究,给出了一个基于实体域行为的直接信任值动态量化模型,在此基础上,引入匹配指标和粗糙度的概念,给出了一个层次划分模型,利用该模型很好地解决了推荐信任值的计算问题,给出了一个信任评估模型,理论分析和实验结果表明,该模型能够保证推荐信任值的可靠性,并且防止了推荐过程中的联合欺骗,有效地解决了网格环境中信任评估问题。     

服务网格环境下基于行为的双层信任模型的研究

在开放的服务网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现它们之间的协同工作是当前服务网格所面临的一个主要安全问题。为了提高服务网格的安全性和可扩展性,文中提出了一个服务网格环境下基于行为的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。在利用推荐信任值建立管理域间关系的过程中,给出了一种根据实际交往经验调整管理域间推荐信任值的算法。同时,给出了一种可行的推荐信任值综合处理方法。实验表明,分层行为信任模型具有较好的有效性和可扩展性。     

科学数据网格中资源节点信任评价系统的设计与实现*

给出了信任的定义,并分析了信任属性.然后根据科学数据网格的特点,设计了域间直接、推荐信任度的计算和域间推荐信任关系的通信协议,并介绍了资源节点信任评价系统在域间访问控制系统中的应用.     

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。     

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。     

基于信任迭代的P2P网络信任管理模型

多数P2P网络信任管理模型无法准确计算节点间的推荐信任值,且节点交易过程中不能有效防止恶意推荐.为此,提出一种基于信任迭代的信任管理模型,通过引入信任迭代、推荐可信度和迭代信任值的概念,根据节点间的直接交易经验计算节点间的推荐信任值,将推荐链划分为主链和副链,从而更全面地参考推荐信息,减小因推荐链的取舍对推荐信任值造成的影响,并给出一种新的推荐信任值迭代计算方法,使计算结果更合理.仿真实验结果表明,该模型能够准确地计算推荐信任值,抑制恶意推荐行为.     

基于模糊聚类的网格信任模型研究

由于网格的开放性和复杂性,对网格的安全提出了更高的要求.在网格信任模型中,采用模糊聚类的方法对网格中的实体进行信任等级和推荐采纳系数的划分;计算推荐信任引入蚁群算法更加全面的反映出推荐信任.通过仿真实验,该模型能够有效的遏制恶意节点对网格信任模型带来的影响,提高了网格信任模型的安全性.     

基于波动识别的可信组播路由协议北大核心CSCD

移动自组网络拓扑结构的开放性和动态性使得传统的路由协议容易受到恶意节点的各种攻击。文章提出一个直接信任与推荐信任相结合的信任计算模型。通过基于波动的系统云灰色预测模型计算直接信任,利用不同类型的推荐节点计算推荐信任,动态确定直接信任与推荐信任的权重得出总信任值。以该信任模型为基础,文章设计了基于波动识别的可信组播路由协议BTCMRP。该协议通过信任计算可以识别并排除网络中的恶意节点,有效应对路由攻击。在路由维护中提出了转发组节点复用机制,解决了多源网格结构中组播路由开销过大的问题。仿真结果表明,与已提出的基于信任的组播路由相比,BTCMRP协议提高了投递率,降低了路由开销和平均延时。     

网格环境下基于Bayesian网络的信任模型研究

在开放的网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现他们之间的协同工作是当前网格所面临的一个主要安全问题。为了提高网格的安全性和可扩展性,论文提出了一个网格环境下基于Bayesian网络的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。同时考虑了影响实体之间直接信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用Bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理地将各方面因素整合起来,形成能够反映实体在不同方面的直接信任值。