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。     

网格环境中基于行为的信任模型研究与改进

给出了网格环境下信任的定义,对网格环境中基于行为的信任模型进行了研究,并对其进行了改进.改进模型中的信任抉择采取三级受理的方式,按照“先本地、再同域、最后其他域”的顺序逐级地处理交易请求,使得交易处理有条不紊的进行.介绍了域内直接信任值、域内问接信任值、域内信任值、域间直接信任值及域间间接信任值的计算方法,充分考虑了各种情形,使得评价更加客观和合理,提高了交易成功率,从而为访问决策提供有利且合理的依据.     

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。     

基于多Agent的网格信任模型

在对相关信任模型研究的基础上,提出了一个基于多Agent的信任模型,该模型采用在每个管理域设置多个Agent,每个实体和多个Agent关联的方式来管理网格环境中实体间的信任关系.实验和分析结果表明,与其它基于声誉的信任模型相比,这种模型不但缩短了交易响应时间,而且提高了作业成功率,从而能更加有效地解决网格环境中存在的安全问题.     

网格环境的一种跨域信任模型

针对跨域资源调度中不同信任模型之间的差异,提出了一个由域间代理完成的不同信任机制之间的转换模型,将跨域和域内信任一致处理,实现了跨域信任度的转换和评估。给出了跨域信任中的上下文定义,提出了实现跨域调度并体现上下文含义的调度算法。实验表明,所提出的转换模型和调度算法在跨域范围内选择了信任度高的资源,缩短了任务完成时间,提高了任务满足率,使调度过程得到了优化。     

网格中具有奖惩激励的信任域体系设计与实现

本文结合Agent与Petri网的特点和优势,提出一个网格中信任域体系的设计方案。首先将网格划分为若干自治的信任域,并对信任域的构成抽象为三个Agent类:域代理Agent,用户Agent和资源Agent。再通过Petri网对三类Agent之间的交互行为进行建模,产生激励机制:促进共享,识别并抵制恶意实体。最后仿真实验证明,本文提出的方案能有效地解决网格信任中复杂的互操作问题。     

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。     

一种改进的划分域的网格信任模型

对比目前现有的网络信任模型,根据网格的特点,本文提出了一种划分域与对等结构相结合的网格信任模型,该模型充分考虑了信任的域管理性和网格实体的自主性,并且可以在独立于网格安全层之上构建一个基于新模型的独立信任管理层。     

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。     

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卡勾、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。     

面向网格的信任评估模型GTruMod

提出一个新型的面向分布式环境的信任评估模型：GTruMod。GTruMod基于后验概率思想分析实体间的协作历史,推导实体间直接信任,基于信任的社会模型特点计算实体的信誉,综合直接信任和信誉给出信任度的计算方法。基于该模型,该文提出一种基于图搜索方法对实体间信任度实施评估的算法,分析了该算法的复杂度。通过实验分析了该模型的评估性能特征,说明模型具有防范恶意推荐的能力。     

模糊数学在网格信任模型中的应用研究

模糊数学是一门崭新的数学学科,而且是计算机科学向人类的自然机理方面发展的重大突破.网格是近十年来信息技术领域的热点研究课题.本文将模糊数学的理论知识用于网格信任模型、服务质量等级的判断上,使得用户信任度的评估更加准确、灵活、可靠.模糊语言变量是一种既能反应信任的模糊性又具有直观简洁特点的定量描述机制.它能够很好地描述网格的动态特性,为网格的信任模型发展提供理论支持.     

网格环境下担保约束的信任调度

信任调度模型依据信任度大小选择资源,存在因信任度不够而导致的资源闲置和任务无法执行。针对上述问题,将担保契约纳入信任模型,给出调度契约和担保契约的结构定义及协商算法,提出支撑契约和担保的体系结构,设计基于信任的担保契约资源调度算法。实验结果表明,基于信任的担保契约调度算法在信任模型基础上,放宽了对资源的选择范围,保持双方的信任水平不下降,使任务的满足率和资源利用率均得以提高。     

基于信任模型的数据密集型网格任务调度算法研究

针对数据密集型应用的调度问题，提出一种新的调度算法，在选择文件传输节点的同时考虑网络带宽和节点的信任度．针对传输文件时带来的传输节点负载不均的现象，采用基于sufferage思想的算法均衡负载．最后，通过实验证明该算法优于传统的Min Min算法．     

网格环境下基于Bayesian网络的信任模型研究

在开放的网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现他们之间的协同工作是当前网格所面临的一个主要安全问题。为了提高网格的安全性和可扩展性,论文提出了一个网格环境下基于Bayesian网络的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。同时考虑了影响实体之间直接信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用Bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理地将各方面因素整合起来,形成能够反映实体在不同方面的直接信任值。