一种基于信任和信誉的安全网格信任模型

为兼顾对多级别人员的静态和动态信任管理,根据异常的危险程度对信任值进行定义和划分,并根据用户的信任值动态变化情况定义信誉值,由此给出一种基于信任和信誉的全局网格信任模型。针对不同级别人员和不同异常情况的仿真结果显示,利用基于全局信任模型,可以对网格进行客观评价和动态监测,为网格的主动防御提供决策依据。     

一种基于多代理技术的网格信任模型设计

网格环境具有分布式、高度异构和动态变化等特点,为保证对网格资源访问的动态有效性,提供可靠的品质服务是目前网格技术研究的热点问题.提出了一种适用于网格环境的基于Agent技术的资源调度模型,该模型借鉴信任管理技术在虚拟组织内部和不同组织的网格实体间建立了信任关系,并具有较低计算复杂度和良好的动态性可扩展性.     

网格计算资源管理中的强约束信任评估模型

信任关系是实现网格资源共享的基础。文中提出了针对网格资源、资源提供者和资源消费者的信誉度评估模型，对信任进行了定义；并结合声誉评估方法，建立了信任评估流程，实现了一个具有强约束的信任评估模型。仿真实验表明，该模型达到了选择信任度更高的实体建立调用关系的目的，同时可促进资源交易量和系统的吞吐量。     

基于Bayesian理论的域内直接信任研究

从实体间信任关系需要考虑的因素出发，以信任域作为研究范围，对主体间直接信任进行量化，并在Bayesian理论的基础之上进行改进与设计，实验结果表明对于主体间的不良评估有抑制作用。     

基于模糊逻辑的群体信任模型

从信任的主观性和模糊性角度出发,提出了一种基于模糊逻辑的群体信任模型,抽象出顺序模式、选择模式、循环模式和并行模式4种群体构成的基本约束模式及其嵌套复合来刻画群体中个体之间的约束关系,并分别给出了信任度的度量方法.群体信任模型对群体信任关系和特别软件群体的信任关系提供了很好的支持.     

基于信任域的分布式动态信任管理模型

针对现有动态信任模型在适应性、健壮性和激励机制方面存在的不足,提出一种分布式信任评估模型。引入时间调整函数和稳定度函数,分别解决了模型的动态适应问题和总体信任计算过程中的权重分配问题。综合考虑交互历史和信任分布情况制定相应评估策略,节约了计算资源。此外,通过给出一种直接推荐考察表,有效地识别和限制了故意夸大、恶意诋毁等虚假推荐行为,保证了模型的健壮性。仿真实验表明,该模型在抵御更加复杂的恶意攻击和恶意欺骗等行为方面,体现了良好的准确性、收敛性和适应性。     

网格环境中用户信任管理模型

在网格环境中,用户行为的风险及系统对其的信任是影响安全决策的关键因素.本文提出了用户行为风险量化及信任度的计算方法,并在此基础上给出了一种用户信任管理模型.实验结果表明该模型将信任机制和访问控制相结合,加强了对系统授权的约束,从而潜在地改善系统环境,提高系统安全,并符合网格的动态特性.     

开放网络中基于担保的主观信任模型

针对目前存在的主观信任模型不能很好地解决信任初始值的设定和实体匿名问题,利用主观逻辑理论对实体的信任关系进行建模,提出了一种开放网络中的新型主观信任模型,定义了担保信任和全局信誉,依靠实体之间的担保关系设定信任初始值,给出了推荐信任和担保信任的搜索算法。模型有效地描述了实体间主观信任关系,保证了实体的匿名性和信任消息的完整性,从而防止了针对欺骗和联合欺骗。通过仿真实验证明了模型的有效性。     

信任网络中基于角色信誉的信任预测

依据信任的认知特征,分析了信任2个维度对角色信任的不同贡献,给出了服务信任和推荐信任的定义和量化公式.在信任网络中,分析了信任预测的3种情况及其社会网络特征,以代理的服务信誉为核心,设计了具有直接信任和传递信任的不同信任预测方案.设计方案中综合考虑了交互次数、交互时间、角色信誉、服务信任和推荐信任对信任预测的影响.最后的实验验证了角色信任的量化差异以及信任预测方法的有效性.     

基于双级反馈信任度的网格资源调度

普通信任度模型中的反馈是资源消费者提供的单级反馈,不诚实的资源消费者会提供虚假的反馈,以增加自身在以后交易中的收益。提出了一种新的基于双级反馈信任度的网格资源调度模型来解决这一不公平隐患。该方法通过将作为独立第三方的网格自治调度器提供的反馈对资源消费者提供的反馈进行审计,过滤掉虚假反馈并惩罚不诚实的资源消费者,进而提高网格中交易的公平性和资源的吞吐率。最后利用仿真工具GridSim验证了该模型的有效性。     

家族企业信任问题的理论研究及其局限性

家族企业已成为我国经济发展的重要力量.目前家族企业成长过程中所面临的主要障碍实质上就是家族企业对非家族成员的信任问题,家族企业信任问题已引起学术界的普遍关注.本文主要从组织行为学、心理学和社会学等角度对家族企业信任问题的理论研究及现状进行了回顾和分析,并在此基础上指出了现有理论研究所存在的局限性.     

改进的基于可信群P2P电子商务信任模型设计

针对当前信任模型网络消耗大、交易安全得不到保障的缺陷,改进了一种基于可信群的信任模型TCTM。通过对可信节点关键值的计算,将网络中一些相关的节点加入到特定的可信群中,通过多个参数来选择一个综合性能最高的节点作为超级节点。引入交易时间、交易规模、交易次数和惩罚项来进行信任值的计算。实验表明,该方法能提高交易的稳定性和抗共谋攻击能力。     

基于CNN算法的网络信任等级模型研究

提出一种基于CNN算法的网络信任等级模型,解决用户节点信任值的高低对整个网络信任度造成影响问题。使用设定好的卷积神经网络对用户节点数据进行训练,完成用户信任等级分类工作,在提高执行效率的基础上,对数据完成有效分类,确定用户特征属性的具体维度范围,并通过噪声、运行时间、准确率和分类精度等不同方面对不同算法进行对比验证模型,实验结果表明,改进后的算法在集群环境下执行的效率得到很大提升,能够高效处理实验数据。     

车联网认证机制和信任模型

车联网通过人-车-路-后台实时互联感知实现交通智慧管理、决策和控制,其安全认证机制和信任模型是当前研究的重点和难点.为了解决车联网安全面临的主要问题——单一的认证机制和信任模型无法满足车联网复杂多通信场景下安全的差异化保障,综述了面向多通信场景的车联网认证机制和信任模型的相关研究现状和成果;勾画、概括了新方向,通过深入研究认证机制的内在机理,构建按安全需求划分的认证机制和理论框架,并设计相关协议,实现了不同场景下的安全性、时效性和隐私性的个性化认证服务;设计了基于车辆节点消息和行为的动态信任模型,提供了强实时性和高精确性的信任评估,为能主动感知恶意节点提供了方法支撑;考虑未来车联网极有可能运行于量子通信环境,推演了量子门限匿名认证和量子信任演化决策机理的研究方向;最后对相关研究技术进行了安全性评估和未来发展展望.     

基于双层模型网格的变结构多模型估计

提出了一种双层网格变结构多模型（DLG VSMM）算法用于复杂系统的状态估计. DLG VSMM算法中的全体模型集由一个拓扑结构自适应调整的基础模型网格M和一个能在系统模式空间自由滑动的修正模型网格C组成. 首先利用可能模型集技术实时对基础模型网格结构进行调整;然后利用自适应网格技术产生修正模型网格的区域中心并生成自适应修正模型网格;最后利用最优融合原理得到系统的整体估计. 仿真结果表明,DLG VSMM算法在计算量增加不大的情况下提高了算法的跟踪精度.