基于充分信任域的信任模型研究

信任在PKI中扮演着重要的角色,信任模型反映了现实世界中的信任关系。本文通过分析PKI系统结构和工作原理,并且比较了几种常见的CA信任模型的结构特性和使用范围,提出了一种适用于普通用户间更为现实和灵活的信任模型,通过充分信任域的定义,用户间的信任关系更为明确。与常见的模型相比,这种模型有着更为快捷和灵活的认证路径,适用于目前较为复杂多变的大型网络环境中。     

基于开放网络环境下信任建立的博弈模型

现有的信任研究关注单个安全域内实体问的信任建立,在解决跨安全域或非集中环境下陌生实体问的信任建立问题存在不足。该文提出一种信任建立博弈模型,根据访问控制策略求解满足访问条件的初始证书交换集,并利用纳什均衡理论精减证书交换集,使得双方在获取对方最大信任的同时损失自身最小隐私。一次性披露精减后的证书交换集,节省传统的根据访问控制策略多次交换属性证书而带来的通信开销。信任博弈模型既解决了陌生实体问信任建立问题,又能有效保护实体隐私,提高信任建立效率。     

基于J(o)sang信任模型的信任传递与聚合研究

研究当前信任管理中的信任传递与信任聚合问题,提出了信任传递与信任聚合应遵循的规则.以J(o)sang信任模型为例,分析其信任传递与聚合方法的不足,进而提出了新的信任传递方法和信任聚合方法.分别通过实验和例子与J(o)sang的信任传递和聚合方法进行了对比,结果表明,新信任传递方法更具一般性,而新信任聚合方法更满足信任聚合的规则.

Abstract：

Trust transitivity and aggregation of trust management are studied, and trust transitivity and aggregation rules are presented. Shortcomings of trust transitivity and trust aggregation methods in J(o)sang' s trust model are presented. A new trust transitivity approach is proposed for trust transitivity, and an approach is provided for trust aggregation. By the experiments and examples of the comparision of J(o)sang's approach and aggregation method, the new trust transitivity approach is more general, and the new trust aggregation approach satisfies the rules of trust aggregation.     

基于ＪΦｓａｎｇ信任模型的信任传递与聚合研究

研究当前信任管理中的信任传递与信任聚合问题,提出了信任传递与信任聚合应遵循的规则．以ＪΦｓａｎｇ信任模型为例,分析其信任传递与聚合方法的不足,进而提出了新的信任传递方法和信任聚合方法．分别通过实验和例子与ＪΦｓａｎｇ的信任传递和聚合方法进行了对比,结果表明,新信任传递方法更具一般性,而新信任聚合方法更满足信任聚合的规则．     

基于云模型和信任链的信任评价模型研究

以复杂网络环境为研究背景,引入云模型理论,提出了一种基于信任链的信任评价模型,实现了信任的定性概念与定量数值之间的转换,通过评价模型识别恶意节点,减少不必要的损失。该模型将信任信息按属性分离,并转换成云数字特征参数进行传递和融合,解决了信任链过长带来的信任信息传递和融合的不合理性问题。通过仿真实验证明了该模型能有效控制最终信任评价结果的真实性,通过防恶意竞争实验,进一步证明了基于云模型和信任链的信任评价模型的可行性和合理性,为复杂网络环境下信任评价的研究提供了一个新的思路。     

基于主观信任协作的信任评估模型

以开放式网络中主观信任为研究背景,提出了一个完整的信任评估模型,给出了合理的直接信任和推荐信任评估具体计算公式及相关的其他解决办法,解决了主体间信任的评估。通过仿真实验的研究与分析,进一步验证了该信任评估模型的可行性与合理性。     

分簇结构战术互联网中信任评估模型研究

通过对现有典型信任评估方案进行分析比较,提出了分簇战术互联网中基于隶属云理论的信任评估方案,给出了簇内信任和簇间信任的建立、合成与更新公式。方案基于分簇的网络结构,将大量的信任信息限制在簇内,有效减少了实体的存储和控制开销,降低了能量损耗,延长网络生存时间,更加适合于战术互联网环境。     

基于云模型的信任评估方法研究

复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问题,而在网络交易中,信任是交易能够顺利进行的前提和关键.文中以复杂的网络环境为研究背景,通过对复杂的网络环境中信任、信任影响因素及信任机制等问题的研究,引入云模型理论,研究并提出了基于云模型的信任评估方法,实现了信任的定性与定量的转换,客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性;为了有效地防止不法分子的信用炒作和欺骗行为,文中提出了特殊属性评价方法和信任惩罚方法.通过仿真实验,验证了文中研究的信任评估方法能够对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价;通过防信用炒作实验和防周期行骗实验,进一步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性,为复杂的网络环境中信任评估的研究提供了有价值的新思路.     

分布式信任评估研究

在信息和服务爆炸的时代,分布式的信任评估技术作为一种新的解决方案,引起了广泛关注并取得了许多重要成果。针对分布式信任评估中的难点与关键点,在介绍现有模型的解决手段时,指出了目前仍遗留的一些问题。     

基于模糊理论的行为信任评估研究

开放网络环境中的信任分为身份信任和行为信任两种,行为信任具有主观性和不确定性的特点,其关注的是更广泛意义上的可信性,网络实体可以根据过去的交互经验动态更新相互之间的信任关系.讨论了使用模糊理论评估行为信任的合理性,提出了一种基于模糊理论的信任评估方法,最后用一个场景实验验证了该方法.     

Behavior‐Based Propagation of Trust in Social Networks with Restricted and Anonymous Participation

Increasing interactions and engagements in social networks through monetary and material incentives is not always feasible. Some social networks, specifically those that are built on the basis of fairness, cannot incentivize members using tangible things and thus require an intangible way to do so. In such networks, a personalized recommender could provide an incentive for members to interact with other members in the community. Behavior‐based trust models that generally compute social trust values using the interactions of a member with other members in the community have proven to be good for this. These models, however, largely ignore the interactions of those members with whom a member has interacted, referred to as “friendship effects.” Results from social studies and behavioral science show that friends have a significant influence on the behavior of the members in the community. Following the famous Spanish proverb on friendship “Tell Me Your Friends and I Will Tell You Who You Are,” we extend our behavior‐based trust model by incorporating the “friendship effect” with the aim of improving the accuracy of the recommender system. In this article, we describe a trust propagation model based on associations that combines the behavior of both individual members and their friends. The propagation of trust in our model depends on three key factors: the density of interactions, the degree of separation, and the decay of friendship effect. We evaluate our model using a real data set and make observations on what happens in a social network with and without trust propagation to understand the expected impact of trust propagation on the ranking of the members in the recommended list. We present the model and the results of its evaluation. This work is in the context of moderated networks for which participation is by invitation only and in which members are anonymous and do not know each other outside the community. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。     

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。     

基于模糊集和灰色关联的P2P信任模型

针对P2P应用环境中的系统安全和可用性低的问题,提出一种基于模糊集和灰色关联的新型信任模型FGTrust。用模糊集来刻画信任值,用灰色关联度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的权值,引入风险的机制,用信息熵来量化风险。实验和分析结果表明,该信任模型能精确评估节点的信任度,有效提高系统的交互成功率。     

基于信任域认证的传感器节点对偶密钥建立协议研究

本文从协议安全性的角度分析了无线传感器网络的对偶密钥建立过程．提出了信任域内的认证模型以 及相应的对偶密钥建立协议．仿真结果表明,与传统的密钥路径建立过程相比,该协议在取得相近抗毁损性能的前 提下,能够有效地实现孤立集团间的互联．     

基于社会学理论的信任关系预测模型

随着社会网络的盛行,信任作为用户之间交互的基础,在信息共享、经验交流和社会舆论方面发挥着重要作用。然而,信任是一个复杂而抽象的概念,受多种因素影响,很难识别信任形成的诱因以及其形成机制。由于来自社会科学的社会学理论有助于解释社会现象,而社会网络反映了现实世界中用户之间的联系,因此,从社会学角度出发,通过研究社会等级理论和同质性理论获取信任关系的发展规律,进而构建信任关系预测模型。首先,对社会等级理论和同质性理论进行阐述,并验证了社会等级理论和同质性理论在社会网络中的存在;然后,分别针对社会等级理论和同质性理论对信任关系的影响提出社会等级正则化方法和同质性正则化方法;最后,利用非负矩阵的三维分解方法并结合社会等级理论和同质性理论实现对信任关系预测的建模,并提出 SocialTrust 模型用于信任关系预测。实验结果表明,相比于其他方法,该方法在信任关系预测方面具有较高的精度。     

基于用户信任和张量分解的社会网络推荐

社会化网络中的推荐系统可以在浩瀚的数据海洋中给用户推荐相关的信息。社会网络中用户之间的信任关系已经被用于推荐算法中,但是目前的基于信任的推荐算法都是单一的信任模型。提出了一种基于主题的张量分解的用户信任推荐算法,用来挖掘用户在不同的物品选取的时候对不同朋友的信任程度。由于社交网络更新速度快,鉴于目前的基于信任算法大都是静态算法,提出了一种增量更新的张量分解算法用于用户信任的推荐算法。实验结果表明：所提出的基于主题的用户信任推荐算法比现有算法具有更好的准确性,并且增量更新的推荐算法可以大幅度提高推荐算法在训练数据增加后的模型训练效率,适合更新速度快的社会化网络中的推荐任务。     

一种基于社会网络的信任模型

社会网络是通过朋友关系、工作关系和信息交换等一组社会机制,将人、组织和其他社会团结联系在一起形成的网络,Web就是一种社会网络.在社会网络中要求有一种自然的机制对网络的真实性进行判断和评价,信任模型就是比较好的一种机制.基于社会网络,本文构建了一种网络信任模型,用来估算信任者和被信任者之间的信任等级,能够用于语义网的信任管理系统和社会网络的信任评价中.实验结果表明,该模型具有很好的效率和效果.     

移动社会网络中基于全局信任模型的用户影响力计算

针对现有算法和模型对于网络中用户影响力计算大多只考虑拓扑结构和贪心算法而较少考虑真实社会网络中信任度对于节点影响力的重要性这一问题, 该文提出一种全局信任模型(global trust model, GTM)用于评估节点的影响力. 首先计算节点与邻居节点间的信任关系作为局部信任度, 其次利用Beta信誉模型在节点局部信...