基于网格环境的动态自适应信任机制研究

为了满足网格系统的异构、动态、开放等特性,提出了一种动态自适应的网格信任模型,在该模型中节点是独立自主的,相对于传统信任模型更加适合在网格环境下运行,系统的节点加入更加自由,降低了节点负担和网络阻塞.并将信任度划分为提供服务和使用服务的两种形式,同时在模型中引入了修正因子和上下文环境对节点进行评估和反馈,避免了恶意节点利用高信誉值进行欺骗行为的发生.模拟实验表明该模型节点交易成功率有了很大的提高.     

网格环境中的一种信任模型

网格环境中的信任问题是当前网格研究的一个热点问题,为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,文章提出了一种新的信任模型来处理网格环境中实体之间的信任关系,该模型对域内信任关系和域间信任关系分别采取不同的方法进行处理,实验和分析结果表明,与以往的信任模型相比,这种信任模型能更加精确地评估实体之间的信任关系,从而能更加有效地解决网格环境中存在的安全问题。     

一种新的信任模型在网格中的应用

网格环境中的信任问题是当前网格研究的一个热点问题,为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,本文提出了一种新的信任模型来处理网格环境中实体之间的信任关系,该模型对域内信任关系和域间信任关系分别采取不同的方法进行处理。实验和分析结果表明,与以往的信任模型相比,这种信任模型能更加精确的评估实体之间的信任关系,从而能更加有效的解决网格环境中存在的安全问题。     

一种基于ATN的网格服务选择模型

网格服务组合可以将现有的单个服务组合成复杂的服务或者应用,而网格服务组合的关键在于对单个服务的选择.提出一种基于ATN的网格服务组合二级信任ATN-CTT模型和算法.该模型上层对应于服务组合信任模板(SCTT),下层对应于SCTT中每个节点的可选择服务.每类待选的服务依据其信任度值组成信任矩阵,按照信任矩阵中信任度值产生服务组合信任模板,依据ATN的访问控制策略来使用信任模板中对应的服务.实验证明了这种模型的有效性和服务组合路径的稳定性和可靠性.将已有的信任机制和ATN结合起来,能够解决在网格动态环境下陌生主体间的安全访问控制问题和服务选择问题.     

网格环境下基于服务属性的信任模型研究

在研究现有信任模型的基础上,论文提出了一个网格环境下基于节点服务属性的信任模型.在该模型中,引入了三角模糊数描述信任关系,采用配置属性列表和权值向量的方式,区分出各个节点的属性偏好差异,并将模糊数与TOPSIS方法结合起来使信任决策更加合理和准确.实例分析表明,模型在节点偏好不同的情况下能够做出合理的信任决策.     

基于反馈机制的网格动态授权新模型

网格现有的授权系统存在静态性问题,表现为没有提供机制来反馈用户对授予的权限的使用情况.当一个本来可信的用户或服务变成不可信时,授权系统不能及时发现,对其权限进行调整可能导致恶意用户对网格系统的破坏.因此,在授权系统中建立反馈机制,根据用户的行为动态地调整用户角色,对于网格系统的安全具有重大意义.文中分析了网格中现有的授权系统及信任模型的特点,指出它们存在的不足.在此基础上提出一种基于反馈机制的动态授权新模型,很好地解决了现有授权系统的静态性的缺点.该模型是对CAS授权系统的改进,增加了反馈机制和信任度计算机制.其中,信任度计算机制中提出的基于行为的分层信任新模型较以往的信任模型相比,使用服务权值来区分重要服务和普通服务,从而保护了网格中的重要服务并且能有效地抑制恶意节点的行为;文中提出了一种新的更加精确地计算域间推荐信任度的方法,从而解决了不诚实反馈的问题.反馈机制则利用基于行为分层信任模型给出的用户信任度的变化,实现了根据用户的行为动态调整他的角色.文中还设计了三组模型实验,分别验证新模型的特点、对网格中恶意实体行为的抑制情况,从不同的角度对模型进行了实验,对基于行为的分层信任模型对行为的敏感性、收敛性、有效性及合理性加以了证明.     

网格信任模型

为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,需要对用户在网格环境下的行为进行评价,反映出该用户网络行为的可信程度。探讨了网格环境下的安全需求,给出了网格信任的相关定义,在前人研究的基础上,提出了一种新的网格信任模型,用来处理网格环境中用户之间的信任关系。该模型对网格环境中用户的信任度和声誉进行了分析,对域内的信任关系和域间的信任关系分别采用不同的方法来进行处理。研究了如何在网格计算中建立信任模型,来排除内部恶意用户,提高系统的安全可靠程度。     

基于可信计算的网格行为信任模型研究

网格环境中的信任问题是网格计算发展过程中必须解决的一个重要问题。网格实体间的信任可以分为身份信任和行为信任两种，其中行为信任关注的是更广泛意义上的可信性问题，具有动态性和不确定性等特点，实体可以根据彼此之间的交互经验动态更新实体间的信任关系。而可信计算技术是为应对计算机安全问题而提出的一种底层的、整体的解决方案。该文以可信计算平台为基础，提出了一种网格环境中的行为信任模型，并对行为信任进行量化评估，最后对该模型中的几个关键问题进行了分析。     

网格环境中动态信任模型研究

为了提高网格交互的安全性,客观地反映信任的主观性、模糊性及主体问信任关系的动态性,提出了基于模糊理论的动态信任管理方法.通过特征向量和隶属度等概念,实现了信任的动态描述.针对不同的上下文环境,结合推荐节点的直接交互经验,建立了信任的模糊综合评判模型并通过反模糊化,得出量化评估结果.基于时间衰减和模糊贴近度两因素,给出了信任更新模型.仿真实验分析表明,该方法对网格环境中的信任评估是可靠的、有效的.     

一种新型的网格行为信任模型

网格计算系统是一个分布式的高性能计算机环境,由广域分布的异构的计算机和资源组成,旨在使用户可以透明地共享使用这些资源,而且彼此可以进行区域间的紧密合作。为了保证这种共享合作更加安全可靠、更具吸引力,在网格系统中提出了信任的概念,具体又可划分为身份信任与行为信任。其中身份信任主要负责身份验证以及用户权限等问题,而行为信任关注的是更广泛意义上的可信赖性问题,用户可根据过去相互间行为接触经验而及时动态地调整更新彼此间的信任关系。该文着重描述行为信任的含义和计算方法,并在此基础上提出了一种新型网格行为信任体系模型,最后通过举例具体讨论说明了它的应用过程。     

基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

物联网节点动态信任度评估方法

针对现有物联网（IoT）信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法（IDTEM）。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架（RFSN）模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法（BITEM）相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。     

语义网中基于本体的语义信任计算研究

根据语义网中信息拥有的属性特征以及节点之间交互方式,在将信息语义信任度定义为传播节点信任度和传播信息内容信任度基础上,提出了一种信息语义信任度计算算法。该算法由三部分组成：一是每个节点通过自身本体对知识的形式化说明计算信息内容信任度;二是通过节点之间信息交互计算节点信任度;三是在前两种计算基础上综合计算得到最终信息语义可信任度。进而提出一种信息传播动态信任控制机制。最后进行了仿真实验,实验结果表明,本论文研究成果能够使信息在语义信任计算基础上进行有效传播。     

开放网格环境下动态信任模型研究

随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。     

分布式网络环境下实体行为信任的评估方法

随着分布式网络的发展,网络的资源环境变得越来越复杂和难以预测,使得越来越多的应用需要建立信任,特别是在本来互不相识的实体之间建立信任。主要给出了较全面反映信任特性的信任计算方法,首次给出了证据更新的计算方法,在此基础上给出了基于客观证据的直接信任、推荐信任和推荐者自身信任更新的计算公式,并在计算中增加了可信度因子,使得通过计算得到的信任自包含可信度;提出了同构推荐者和非同构推荐者的概念和基于这两者的不同的信任计算方法,提高了信任评估的可信度;论述了信任推荐的4种拓扑结构及其计算方法。最后分析了计算方法体现出信任的主观性、动态性、非传递性和受历史影响等特性。方法具有实用、防欺骗和可扩展特点,可直接用来指导实际网络的信任计算。     

考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型

分布式动态信任模型作为适用于云计算环境下的访问管理机制已经得到广泛研究,然而现有的许多信任模型忽视了对信任数据可靠性的评估,导致推荐信任不可靠时出现模型失效.针对这一问题,本文提出了一种新的考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型DDTM-TR.DDTM-TR模型首先使用可靠度对信任进行评估,降低不可靠数据对直接信任、推荐信任、综合信任计算的影响.然后,选择多个待选节点计算它们的综合信任,并以计算出的综合信任为概率,随机选择待选节点进行交互.最后,在交互结束后,根据交互满意度反馈修正节点的可靠度.仿真实验表明,DDTM-TR模型在处理恶意服务、恶意推荐都优于对比模型并且能通过反馈算法进一步降低判断的失败率.     

面向无线传感器网络的分层路由信任模型

针对无线传感器网络内部不能有效地检测出恶意节点攻击所引发的安全问题,提出一种面向无线传感器网络分层路由的信任模型。该模型能发现来自网络内部攻击的恶意节点并将其排除,提高了无线传感器网络的安全性能。实验结果表明,与TLEACH协议相比,在恶意节点攻击时,该模型的敏感性提高了5%,信任值幅度增加了10%。     

一种基于节点推荐可信度的P2P信任模型

提出了一种基于节点推荐可信度的信任模型,通过对推荐节点的服务质量和推荐质量进行区分,实现节点推荐行为的量化评估,最大程度地降低虚假反馈对提供服务节点的诋毁或吹捧,有效保证服务节点全局信任值的真实可靠性。仿真分析表明,该模型可以有效抑制信任模型中不诚实反馈行为的危害性。     

基于网格节点服务质量约束的信任模型研究

网格环境中提供大量不同QoS保证的服务,如何选择可靠的服务成为一个关键问题。本文提出以服务提供的质量属性为参考对象建立直接信任模型的方法,并在建立过程中引入偏序关系以达到屏蔽一些没有价值的参考历史纪录的目的;同时参考人类社会行为规律建立推荐信任模型,以及借鉴人类竞赛的打分机制,通过比较每个推荐信任度方差的方法屏蔽恶意推荐信息。最后针对采用本模型进行服务选择时产生的负载不均衡的现象,提出采用轮盘赌的方法进行服务选择。实验证明,本模型可以有效地解决网格环境中的信任问题。