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。     

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.     

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.     

信任机制及其在网格安全中的应用

分析了网格计算环境对信任机制的需求，将信任机制分为理性信任和感性信任，并给出了相应的两种信任机制模型，结合网格计算的安全功能，给出了有感性信任参与下的网格安全服务，最后结合基于角色的访问控制（RBAC）机制给出了该模型的一个实例，即通过理性信任和感性信任的评判得到信任度等级，根据该信任度等级来决定用户所分配的角色和权限集。     

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。     

网格安全中的信任度评估模型研究

信任管理是当前网格计算安全研究的热点。在介绍网格基本概念、信任管理概念和概述信任度评估模型的基础上,根据信任评价的特点,提出了一个基于模糊理论信任度评估模型,描述了计算用户信任度的方法和步骤,使得信任度的计算更加灵活、评价更为合理科学。     

网格环境下的信任机制研究综述

随着网格技术研究的深入与应用的逐步形成,安全性显得越来越重要.网格环境下的信任是网格计算的重要方面,也是网格安全的重要保证.文中总结了信任的基本概念与属性,对网格环境下的信任模型研究现状和研究领域进行了分析,比较了网络环境下的信任模型及信任评价方法,提出网格环境下信任领域研究要解决的主要问题.最后指出未来研究中,信任研究和应用的主要方向,为网格的进一步深入发展提供了参考.     

基于网格环境下的信任评估的研究

网格环境中的信任评估问题是当前网格研究的一个热点问题,为了解决网格环境中复杂动态的安全问题,模型提出了一个能广泛适用于具有高效率的网格等开放网络环境的方法.从使用推荐信任的历史窗口的角度来设计研究网格计算环境中的信任模型,根据信任模型算法算出实体的信任度,解决如何筛选出符合网格用户要求的资源节点,来完成用户提交的作业任务问题.引入树的深度遍历和广度遍历概念来解决网格用户与本虚拟组织内的网格实体以及其他虚拟组织的实体间的协同合作、共享资源的安全性和动态性问题,利用信任模型和信任评估控制机制对网格社区中的资源提供者和资源消费者实施安全保护以及对其提交任务的质量保证.     

一种适合分层自主信任模型的信任值计算方法

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。本文改进了一种分层自主信任模型,并给出适应该模型信任值的计算公式和更新方法,其中在信任值的计算中考虑到QoS需求,且在综合信任值计算时引入标准正态分布函数,使得推荐信任所占权重不再是常数,故能较好地符合实际的交易活动。分析和仿真表明,本文提出的信任值计算公式提高了网格系统的交易成功率。     

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。     

改进的计算网格域内实体信任模型设计

传统基于信任域的网格信任模型以自治域内的实体数目作为信任值计算复杂度的唯一参数,安全性较低。在现有计算网格信任模型基础上,提出一种改进的自治域内实体信任模型,将时间衰减和惩罚因子引入到模型中,建立GSP对用户的直接信任度和推荐信任度计算模型,通过仿真实验验证其具有更高的抗Whitewashing攻击能力。     

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。     

网格计算中信任管理模型的研究

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，包括全局信任关系和本地信任关系。重点介绍了网格计算中全局信任的计算模式。     

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。     

D-Trust:移动网格动态信任模型研究

针对移动网格规模大、开放、动态等特征,基于模糊集合理论建立动态信任管理模型D-Trust。用基于可变权重的模糊综合评价计算直接信任,对各种因素进行权重的动态分配,避免了权重分配的主观性;推荐信任中通过信任阈值和链路长度等参数的约束,以更加有效的方式构建信任链路,克服了广播式查询信任信息的慢收敛、开销大的问题;在总体信任中以动态权重对直接信任和推荐信任进行加权平均,提高了模型的动态自适应能力。     

基于RBAC策略的可信网格访问控制模型*

针对网格环境的特点,分析了网格中实体间的信任关系,给出了信任度的计算方法。对RBAC技术进行了相应的改进,提出了基于RBAC的可信网格访问控制模型,给出了RTGM模型中的结构和模块以及访问控制部分的过程。可信网格访问控制提高了网格环境下的访问安全性。     

基于信誉和风险评估的动态信任模型研究

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。网格节点间的行为信任具有动态性和不确定性。文章综合考虑了信任度评估的动态性和风险性,提出一种新的基于信誉和风险评估的动态信任模型。该模型引入惩罚机制、风险机制和推荐节点信任度更新机制,以评估信任关系的复杂性。仿真结果表明,该模型在有效抑制恶意节点上较已有模型有一定的改进。     

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。     

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。