可信网络中基于多维决策属性的信任量化模型

可信网络中的信任关系模型本质上是最复杂的社会关系之一,涉及假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确地定量表示和预测.综合考虑影响信任关系的多种可能要素,提出了一个新的基于多维决策属性的信任关系量化模型,引入直接信任、风险函数、反馈信任、激励函数和实体活跃度等多个决策属性,从多个角度推理和评估信任关系的复杂性和不确定性,用来解决传统量化模型对环境的动态变化适应能力不足的问题;在多维决策属性的融合计算过程中,通过信息熵理论确立各决策属性的分类权重,克服了过去常用的确定权重的主观判断方法,并可以改善传统方法由于主观分配分类权重而导致的模型自适应性不强的问题.模拟实验表明,与已有同类模型相比,该模型具有更稳健的动态适应性,在模型的安全性方面也有明显的优势.     

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。     

面向车联网环境的车辆行为可信决策机制

车联网中的车辆节点收到的信息存在虚假和伪造的可能性,极大影响了车辆节点进行正确的行为决策。通过建立一种基于不确定性理论的节点信誉度混合评估模型,对信息源节点的可信程度进行评估,结合信息源节点的信誉度,建立车辆节点行为可信决策机制,该机制采用C-means算法进行信息可信评估,辅助车辆节点根据收到信息的可信与否做出相应的行为决策。仿真结果表明,该方法提高了节点可信判断的准确率,提高了车联网中车辆节点行为决策的准确率。     

基于模糊理论的网络交易信任模型研究

本文从信任关系的模糊性出发,建立了基于模糊推理的信任值评估和决策的动态信任模型,该模型不仅把模糊推理应用到信任值的评估,还应用到信任值更新时权值的确定和可信决策的制定。     

嵌入式可信终端的信任链模型研究

针对嵌入式终端的安全问题日益突出以及嵌入式终端信任链传递不完整等问题,结合可信计算的思想,提出了自底向上的和自顶向下的嵌入式可信终端信任链传递模型.基于该模型,以linux嵌入式系统平台为原型,设计了启动可信,操作系统加载可信以及应用程序的加载可信.可以较好地解决目前嵌入式终端面临的安全问题.     

DRT:一种云计算中可信软件服务的通用动态演变鲁棒信任模型

提出一种云计算的软件服务的信誉度量方法-动态演变的鲁棒信任模型DRT.DRT模型的优势在于:能有效地刻画动态特征,包括加权评级变化,时间演变,记忆平滑处理;信誉评级方法合理,包括依信誉权重的直接评级和间接评级;健壮性高,能抵御Bad-mouth、Id-shift、Collusion、Trust-abuse及其联合攻击.并提出DTAA攻击检测算法来检测Collusion攻击(以及联合攻击).模拟实验表明,关键信誉评级方法高效可行.     

一种具有分类决策属性的信任模型

如何安全、有效地选择信任度满足要求的服务提供者是目前信任研究领域的热点问题。文中提出了一种多属性决策的层次化信任模型,将决策属性分为定量属性和定性属性,有利于属性的分类度量、属性的系统化分析和信任等级的设定,同时给出了对具有不同信任等级的属性进行融合的方法。用置信区间来表示定性属性,可以很好地表达主观不确定性和风险意识。利用推荐者的推荐信息可以快速建立实体间的信任关系,针对网络中存在的恶意实体的推荐,列举了检验推荐信息可信度的方法并分析了各自的优缺点.介绍了几种典型的信任模型并提出了建立信任模型的关键。     

一种具有分类决策属性的信任模型

如何安全、有效地选择信任度满足要求的服务提供者是目前信任研究领域的热点问题。文中提出了一种多属性决策的层次化信任模型，将决策属性分为定量属性和定性属性，有利于属性的分类度量、属性的系统化分析和信任等级的设定，同时给出了对具有不同信任等级的属性进行融合的方法。用置信区间来表示定性属性，可以很好地表达主观不确定性和风险意识。利用推荐者的推荐信息可以快速建立实体间的信任关系，针对网络中存在的恶意实体的推荐，列举了检验推荐信息可信度的方法并分析了各自的优缺点.介绍了几种典型的信任模型并提出了建立信任模型的关键。     

可信网络中一种敏感鲁棒的信任计算模型*

提出一种敏感、鲁棒的信任度计算模型。在缺乏直接交易证据时,基于推荐信任、信誉等间接信任度估计信任度初值,随交易的建立和累积与直接交易证据共同作出信任评价,并最终过渡至直接信任度计算。采用动态平衡系数,兼顾信任度初值估值和直接交易证据小样本风险,逐步降低信任度初值估值风险并将其限制在最初的有限次交易以内;同时增加交易证据对信任度的贡献。在直接信任度计算中,采用双滑动窗口机制,即稳定性窗口N和敏感性窗口M,使信任度保持相对稳定又对交易满意度动态敏感。采用动态权值法赋予明显偏离信任度均值的节点信任度较小权值,提高模型的抗攻击能力。给出了直接信任度稳定性窗口N、敏感性窗口M、稳定性—敏感性平衡系数的建议值。仿真结果验证了本方法的有效性。     

一种软件可信分级模型

软件可信评估是软件可信研究中的一个新方向,相关的理论和方法还处在研究阶段。在分析软件可信内涵的基础上,提出了一种分层的软件可信分级模型。该模型定义了软件可信属性模型与软件可信等级,建立了软件可信证据参考模型,并描述了可信属性、可信等级、可信证据以及可信评价指标之间的内在联系。软件可信分级模型为建立软件可信评估机制提供了一种有效的方法。     

Agent Reasoning Mechanism for Long–Term Coalitions Based on Decision Making and Trust

We address long–term coalitions that are formed of both customer and vendor agents. We present a coalition formation mechanism designed at the agent level as a decision problem. The proposed mechanism is analyzed at both system and agent levels. Our results show that the coalition formation mechanism is beneficial for both the system—it reaches an equilibrium state—and for the agents—their gains highly increase over time.     

综合集成与决策

在探索“从定性到定量的综合集成法”提出的动机与基本原理的基础上，讨论了综合集成与决策之间的关系，认为从定性到定量的综合集成体系的研究不能局限于决策与决策支持系统，而应将其视为科学创新的方法论．面对当前众多复杂的重大决策问题，应以综合集成理论作为决策研究的指导，建立综合集成型决策支持系统．     

基于面向对象信任攻击图的信任风险传播模型

针对信任环境系统中存在的信任攻击问题,设计基于面向对象的信任攻击图模型。利用Take规则、Grant规则和Pervade规则,描述信任主体对象属性弱点导致的信任级别的提升、信任关系的传递、渗透与扩散问题,使攻击可达距离更大。根据弱点利用规则和信任关系盗用规则,提出多项式时间复杂度信任关系传递闭包生成算法及基于信任关系传递闭包的信任风险传播算法。实验结果证明了该模型的正确性。     

风险评估量化分析

文章介绍了风险评估量化模型及量化模型的算法改进,并对智能风险评估方法进行了介绍。文章简要介绍了风险的3要素（资产、弱点、威胁）的风险矩阵分析方法和变精度粗糙的方法,为有效地进行风险评估提供了可行的方法。     

作战指挥决策的效用风险分析

通过对作战指挥决策效用风险指标的综合研究,给出加权模糊非满意熵的方法,利用线性规划法确定权重,避免在作战指挥决策上存在的主观性,得到了最优方案。最后通过一个实例验证了方法的有效性和可行性。     

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。     

并行工程模式下企业管理决策的几个问题及其求解

针对并行工程模式下企业管理决策的典型问题,建立一组以省时为优化目标的数学模型。这些模型能较好地表现并行工程哲理的并行性、约束性和协调性特征。讨论了模型的求解,并给出一个算例。     

基于数据的决策方法综述

现代的决策问题与传统环境相比具有两个特点, 首先是系统自动化水平的提高带来的大量原始数据, 另外则是由于现实决策问题的复杂性和不确定性导致的机理模型无法准确建立. 面对这样的特点, 传统的基于机理模型的决策方法无法得到有效应用, 于是, 大量的研究工作围绕基于数据的决策方法展开. 本文根据决策问题的性质从三个方面综述了当前被普遍关注和应用的基于数据的决策方法: 分类方法、决策分析方法和优化方法, 针对各种具体方法, 总结了该方法的特征、发展过程以及前景.