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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。 相似文献
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目前基于博弈论的风险评估方法大多数采用完全信息博弈模型,无法应对攻击者和防御者互不清楚对方行为的情况。基于静态贝叶斯博弈理论建立攻防博弈模型,将攻击者和防御者分为多种类型,全面地分析了博弈的贝叶斯均衡及其存在性,并结合防御者反击行为、攻击成功率对已有的策略收益量化方法进行改进。基于博弈均衡进行攻击行为可信预测,给出了风险评估算法对信息系统所存在的风险进行计算,得到系统风险值。最后,通过一个实例分析验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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