一种基于个体经验的多粒度信任模型

分布式网络中,对于某一节点所提供的相同质量的服务,不同的访问节点对该节点的信任评价存在差异。导致这种差异的原因,一方面与访问节点的直接交互经验有关,另一方面与访问节点的兴趣爱好及对服务评价的理解角度有关(有的节点对服务的评价看重的是下载速度,而有的节点则更看重服务的安全可靠等),这种差异必然影响信任评价的准确性。为了消除个体节点信任评价差异所产生的影响,通过引入经验因子的方法和采用多元组的信任信息记录方法,提出了一种基于个体经验的多粒度信任模型。实验分析表明,该模型在信任评价的粒度、信任评价的准确性等方面有较大的提高。     

个体经验和行为的IEBTrust信任模型

在分布式网络中,由于节点主观特性和客观特性的非对称性,使得同一节点在不同场景中,可能具有不同的交互经验和行为,节点的信任评价值应该因场景的不同而有所差异,现有信任模型不能客观的反应这个问题.为此,考虑了节点个体行为的差异,通过引入经验因子的方法,提出一种基于个体经验和个体行为的信任模型.算法分析表明,新模型在反馈可信度的算法等方面有较大的改善.     

基于个体经验的反馈可信度算法研究

在分布式网络中,同一节点在不同场景、不同领域中的交互经验有所不同,现有信任模型不能很好地解决因个体经验而引起的信任评价差异。该文通过引入经验因子和相对经验因子,考虑反馈可信度的个体经验差异,提出一种基于个体经验的信任评价模型,并进行了算法分析。分析表明,新模型在反馈可信度的算法等方面有较大的改进。     

一种基于射线投影法的信任管理模型*

针对现有信任管理模型在普适性和扩展性方面的不足,建立了一种基于射线投影法的信任管理模型。该模型定义了推荐可信度和风险因子,给出了交易额度、相关性因子、衰减因子和连续奖惩因子的计算方法,利用公共存储区域优化节点的运算量和存储空间。仿真实验表明,本模型提高了信任的预测精度,增强了区分不同行为节点的能力,在满足模型普适性和扩展性的同时,能够准确地识别恶意节点,保证了模型的有效性和健壮性。     

一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型

开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型(简称FCTrust),用于量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法.分析及仿真实验结果表明,FCTrust较已有的全局信任模型在遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高.     

移动P2P网络中的多粒度信任模型

移动P2P网络的应用越来越广泛,随之而来的是大量欺诈等恶意行为,使系统的有效性和可用性难以保证。现有模型大多针对固定网络,忽略了终端类型对节点信任值的影响,而且不能很好地解决节点在不同领域、不同方面的可信度计算问题。针对上述问题,利用聚类思想和时间因子的概念,提出一种多粒度信任模型MGT（Multiple Granularity Trust Model）,并给出基于该模型的资源选择协议的工作流程。分析结果表明,模型能够有效地抵御恶意节点的破坏,增强P2P网络的安全性。     

基于云模型和风险评估的信任模型研究

针对基于云模型的信任模型缺乏对反馈信息的可信度量以及风险评估等问题,提出一种新的信任模型。综合反馈实体的评价次数、评价行为一致性等因素对反馈者提交的评价信息进行可信度量,基于加权逆向云生成算法构造被评估实体的实体信任云,根据被评估实体的活跃度和实体信任云的数字特征参数进行交互风险的评估。仿真结果表明,该模型能较好地反映实体的行为特点,提高实体间的交互成功率。     

基于多因素的信任计算模型研究

电子商务市场是一个信息不对称的市场,迫切需要对该环境中参与者的可信度和服务能力进行判断。信任和信誉管理为交易双方提供了一个互相了解的平台,成为研究焦点。研究了电子商务中的信任问题,探讨电子商务的信任和信誉概念,结合当前信任和信誉计算不足,提出了一种基于多因素用户信任计算模型。     

分层可信计算平台模型的研究与实现*

提出了一种基于现有计算机网络的可信计算平台模型。该模型充分利用了现有的计算机及其网络平台的通用性,将现有的计算平台分层逻辑化为不同的信任层,不仅降低了可信计算平台模型实施的难度,而且提高了其灵活性、扩展性和效率;同时该模型从客户端系统的引导阶段出发构建完整的可信链,保证了可信计算平台的安全性;此外该模型解决了现有的可信计算平台的方向性和系统输入未知性的问题。原型系统实现的结果表明,由于系统中所有计算机及其网络构成统一的可信计算平台,使信任的传递从用户到用户,进而实现真正的对于用户体验的可信计算。     

普适计算中信任模型的研究*

首先概述了现有两种主要的信任模型以及其存在的问题,然后结合不确定概率理论和普适计算的特点,提出了普适环境下一种新的信任模型——基于属性凭证的信任模型。最后给出了它在实际中的应用。     

基于多维信任云的信任模型研究

针对主观信任的模糊性和不确定性以及现有的基于云模型的信任模型中粒度粗糙的问题,提出了一种基于多维信任云的信任模型。首先,依据实体间的直接交互经验和交互时间,利用加权逆向云生成算法计算被评估实体的直接信任云;然后,通过评估推荐实体的推荐可信度,计算被评估实体的推荐信任云;最后,综合直接信任云和推荐信任云产生综合信任云,并依此进行可信实体的选择。仿真结果表明,基于多维信任云的信任模型能够有效地识别系统中的各类服务实体,可提高实体间的交易成功率。     

信任协商的双重反馈模型DFM研究

资源在被拒绝访问时,用户通常接收到的反馈信息是无具体原因的"拒绝访问",使得合法的资源请求者无来由地被系统拒绝,影响了人机交互的友好性以及信任协商过程中的效率和成功率。提出一种针对在资源被拒绝访问时应用的反馈机制,根据资源请求者的身份和当前的系统环境这两个重要因素,建立一个反馈模型。实例证明该模型能够在不泄露敏感信息和策略的前提下,根据请求者的身份以及当前的系统状态提供有用而又适当的反馈信息。     

一种基于经验共享的服务系统本体信任模型*

现有的信任模型依靠聚集系统中其他实体的推荐信任信息对目标实体进行信任度量,忽略了对信任关系及交互经验信息内涵和特征的分析,加剧了分布异构环境中因实体间主客观差异性造成的信任度量偏差。提出了一种以经验为核心概念类的经验本体E-Ont,明确了信任相关经验的概念及属性,在此基础上提出一种本体信任模型ESOBTM,实现了经验信息在语义层面上的理解和解释,有效解决了服务计算环境中上下文和评价标准的差异性对信任度量的影响。仿真实验表明,相比于现有的信任模型,ESOBTM增强了动态服务计算环境下服务交互实体选择的成功率     

开放网格环境下动态信任模型研究

随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。     

BitTorrent模型的信任机制研究

BitTorrent下载模型得到普遍的应用,但节点缺乏控制,存在虚假资源等安全性问题。针对BitTorrent下载模型的特点,分析了BitTorrent模型的安全问题所在及已有的BitTorrent安全防范机制,结合P2P技术中的信任模型思想,改进BitTorrent安全机制,优化文件的拆分和整合算法,提高下载资源的成功率。仿真实验表明,与传统BitTorrent下载模型相比,改进后的模型能较快发现网络中的虚假资源,具有更高的下载成功率。     

基于社会网络的信任模型研究

研究了社会网络的原理以及现有信任模型的研究现状,并在此基础上结合网络交易和社会网络的特点,考虑了时间带来的信任衰减、交易风险等级、关系紧密程度等因素,建立了基于社会网络的互联网信任模型,通过计算结点间的信任值来衡量信任程度,仿真实验表明该模型能有效地识别出自夸点,能够防止通过小额交易积累信任值,之后进行大额交易欺骗的行为。仿真结果表明,该模型具有可行性。     

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。     

一种主观信任评价模型的研究*

以开放式网络环境中主体间的信任(简称主观信任)为研究背景,提出了一个较完整的主观信任评价模型;并给出了合理的直接信任评价和推荐信任评价的计算公式及相关的其他解决办法,解决了主观信任的评价;通过仿真实验的研究与分析,进一步验证了该主观信任评价模型的可行性与合理性。     

一种主观信任评价模型的研究*

以开放式网络环境中主体间的信任（简称主观信任）为研究背景,提出了一个较完整的主观信任评价模型;并给出了合理的直接信任评价和推荐信任评价的计算公式及相关的其他解决办法,解决了主观信任的评价;通过仿真实验的研究与分析,进一步验证了该主观信任评价模型的可行性与合理性。