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。     

面向云服务选择的信任网络建模方法研究

云计算可以提供云服务,对于用户来说如何选择可靠、安全的云服务非常关键。针对上述问题,借鉴已有的研究成果,引入主观信任机制量化云服务的主观安全性,根据用户不同偏好设置对应的属性权重,计算综合云与标准云的相似度,以确定该实体的主观信任等级和主观信任值。通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

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。     

开放式网络信任评价研究

为了解决开放式网络的安全性问题,提高实体间交互的可靠性及成功率,考虑信任的模糊性与随机性本质,提出了基于云模型理论的信任评价模型,实现信任定性描述与定量度量的统一。为了提高推荐的可靠性,引进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,实现信任的决策。仿真实验分析验证了有效性和合理性。     

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.     

云服务环境下基于客户评价的信任模型

针对云服务环境下的云服务商和客户之间缺乏信任建立和评估手段的问题,提出了一种基于客户评价的信任模型CETrust。该模型首先应用基于粗糙集理论的属性约简算法精简评价数据,而后通过评价相似度的客户过滤算法提升计算精度。充分考虑客户的可信性,将总体评价与分项属性评价结合来计算评价信任度,最后综合第三方评估机构的认证结果得出综合信任度。实验仿真结果表明,与同类技术相比,该模型特点是在不损失信任度计算精确性的条件下减少了计算量,能够有效过滤各类恶意评价,得出真实反映云服务可信性的综合评估结果。     

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。     

面向个性化云服务的动态信任模型

为更好地实践云计算为用户提供廉价按需服务的宗旨,满足服务请求者的个性化需求,提出一种面向个性化云服务的动态信任模型。基于细粒度服务思想定义个性化云服务,通过引入时间衰减因子和建立高效激励机制修正直接信任值,以灰色系统理论为基础计算实体间的评价相似度,并将评价相似度和推荐者的推荐可信度作为合成推荐信任值的重要因素,同时提出一种基于评价相似度的自信因子赋值方法,以提高合成综合信任值的准确性。实验结果表明,与GM-Trust模型及CCIDTM模型相比,该模型的交互成功率分别平均提高了4%和11%。     

基于证据理论的云计算信任模型研究

信任模型是研究云计算中信任机制的重要问题,其研究结果可应用于云计算数据安全、服务安全,平台安全等研究.为了解决信任的量化和不确定问题,利用证据理论对信任及信任行为进行建模,并认为信任由直接的服务行为结果和间接的第三方推荐组成.提出信任的传递和聚合方式,并将建立的信任模型通过传递方式和聚合方式进行实验;结果显示该信任模型在聚合和信任行为结果纪录情况下,有利于抑制信任的不确定.     

Analysis of a trust model for SLA negotiation and enforcement in cloud markets

Online Reputation Systems help mitigate the information asymmetry between clients and providers in Cloud Computing Markets. However, those systems raise two main drawbacks: the disagreement for assuming the cost of ownership of such services and their vulnerability to reputation attacks from dishonest parties that want to increase their reputation. This article faces both problems by describing a decentralised (peer-to-peer) trust model that does not require the intervention of a central entity to manage it. This model includes mechanisms to allow participants to avoid dishonest behaviour from other peers: each client statistically analyses the external reports about providers and updates the trustworthiness of the peers. The trustworthiness values will be used to negotiate prices in later transactions. The trust model is then incorporated in the Service-Level Agreement negotiation and enforcement processes, prioritising trusted clients over non-trusted clients to minimise the consequences of low Quality of Service in relation to the trust of the provider, and incentivise accurate trust reports from the clients. Finally, this article evaluates and discusses the validity of the trust model under different attacks from dishonest clients and providers.     

基于云模型的军事航空通信频谱共享信任机制研究

针对军事航空通信频谱共享的特殊性,提出一种基于云模型的频谱共享信任机制。通过对信任的相关理论进行研究,引入云模型理论,构建了基于云模型的频谱共享信任体系结构,确立了频谱共享信任体系中的信任交互关系。运用云模型进行信任评价,实现了将频谱共享中模糊定性的信任属性向精确定量的信任等级的转换,较好地解决了频谱共享信任关系建立等系列问题。设计了信任评价实验,验证了信任评价模型的有效性和实用性,为基于信任机制的频谱共享策略实施提供了有效的支撑。     

无线传感器网络云信任模型

针对目前无线传感器网络不能有效降低信任风险的问题,提出一种用云理论定义的风险信号,并构建基于该风险评估方法的无线传感器网络云信任模型。该模型考虑到无线传感器网络中节点的动态上下文的不确定性,引入一种新的基于云理论的风险评估方法,并提出把风险和信任不确定性统一起来。实验结果分析表明,该信任模型能够有效表达信任和风险的不确定性,降低信任风险,相比已有的一些信任模型较大程度地降低了信任风险,提高了系统的有效成功合作率。     

云环境下基于协同推荐的信任评估与服务选择

“模糊、自治”的云计算环境中,服务品类繁多、质量参差不齐,用户主体难以进行可信赖的服务选择。在用户交互经验的基础上,结合现实人际交易模式,提出了一种基于协同推荐的综合信任量化评估模型。模型引入了时间衰减、权重两类动态因子,设计了多元化混合协同推荐算法来实现用户之间的有效协作,帮助用户正确选择可信云服务。为了验证模型的可行性,设计出一个分布式的原型系统,对模型的用户满意度和服务选择质量进行仿真实验。仿真结果表明,该模型能够更快地提高平均服务满意度,更有效地抑制恶意服务,而且随着交互次数的增长,服务选择质量也会不断提高。     

Hadoop云平台中基于信任的访问控制模型

Hadoop云计算平台是当下最流行的云平台之一,其现有的访问控制模型采用Kerberos进行身份验证,结合基于ACL的访问授权机制,通过Delegation Token和Block Access Token等令牌,实现了该平台中简单的访问控制。该模型具有明显的缺点,即仅仅在授权时考虑了用户身份的真实性,没有考虑用户后期行为的可信性,而且权限一经授予就不再监管。提出一种适用于Hadoop云平台的基于信任的访问控制新模型——LT。LT模型基于现有的Hadoop访问控制模型,为每个用户设定信任值,通过用户在集群中的行为记录实时地更新用户信任值,并根据这个信任值动态地控制用户对平台的访问。与Hadoop平台现有的访问控制模型相比,该模型所实现的访问授权不再是一个关口控制,而是一个实时动态的过程,其粒度更细并且具有更高的安全性和灵活度。实验证明,该模型不仅正确有效,而且克服了现行Hadoop平台中访问控制安全性不足的缺点,能够动态、有效地控制用户对集群中资源的访问及使用。     

基于云环境下的信任管理模型研究

针对云计算环境中服务节点的可信度参差不齐常导致用户很难获得高质量组合服务的问题,本文研究和分析了几种经典的信任模型,并在此基础上构建了一个云计算环境下信任模型的体系结构。该系统主要由信任引擎和验证引擎组成,通过该系统用户可以得到潜在的合作伙伴列表,然后从中选择服务评价最高者来为自己提供服务。     

Understanding and predicting students' intention to use mobile cloud storage services

The challenges of mobile devices such as limited bandwidth, computing, and storage have led manufacturers and service providers to develop new value-added mobile services. To address these limitations, mobile cloud computing, which offers on-demand services including platforms, infrastructure, and software have been developed. This study attempts to build a significantly improved research framework based on the Technology Acceptance Model in order to identify factors that affect students' attitudes toward and intentions in using mobile cloud storage services. A structural equation model was used to assess the proposed model based on the data collected from 262 undergraduate students. Results show that perceived usefulness, subjective norm, and trust have a significantly positive effect on the attitude, which in turn is a significant predictor of behavioral intentions. The research model, which explains 82% of the variance in attitudes toward using mobile cloud storage services has a strong predictive power. The findings have both theoretical and practical implications for academics, managers, and educational institutions.     

面向个性化需求的云制造服务可信评价模型

针对传统的云制造服务可信评价模型中存在的可扩展性弱、难以满足个性化需求等问题,提出一种可扩展性强、可以较好地满足个性化需求的可信评价模型。首先构建多层次的、多粒度的云制造服务可信评价框架;然后基于此框架,提出了基于云模型的云制造服务可信评价方法,在该方法中,引入云模型理论,用于统一表征不同类型的评价指标,以及描述用户的个性化需求,采用标准离差法计算不同评价指标的权重系数;最后通过应用案例检测所提方法的有效性,并通过时间开销的对比实验验证该方法的可行性。实验结果表明,与传统的方法相比,该模型在合理的时间开销范围内,可以根据用户的个性化需求,对不同的云制造服务提供方进行更为准确的可信评价,进而帮助用户选择满意度更高的云制造服务。