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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。 相似文献
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模糊Petri网及其在Web服务信任评估中的应用* 总被引:3,自引:2,他引:1
为了提高 Web服务的信任评估准确度和交互成功率,提出了一种新的基于模糊Petri网的Web服务信任评估模型(WS-TEM)。该模型给出了评估的模糊信任规则,在此基础上,提出了一种基于模糊Petri网的推理算法,并使用模糊Petri网中知识表示和运行的基本算法,并行处理一个服务实体的多个推荐信任来综合评估Web服务实体间的信任关系。经过模拟实验和分析表明,该模型在Web服务信任评估上更加准确可靠,从而降低了交互的风险,保证了交互的成功率。 相似文献
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一种P2P网络的安全信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来Peer-to-Peer网络迅速发展,已应用到互联网的方方面面.P2P网络本身具有动态性和不确定性,这带来了一系列的安全问题.文章提出了一种P2P网络安全信任模型,能够根据网络实体以往的交互经验来评估实体的信用值,从而建立实体间的信任关系,更好地保证网络的安全性. 相似文献
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针对传统信任模型的不足,以改善供应链企业间的信任危机为目标,以灰色系统理论为基础,将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与灰色评估法相结合,提出一种基于灰色AHP的云计算供应商信任评估模型。通过定义信任评价等级灰类及白化权函数,计算云环境下供应商企业实体各信任证据的灰色评价权,结合层次分析法构建层次结构并确定信任证据权值,最后求出供应商企业的信任评估值及信任等级灰类。实例说明,该信任评估方法能够有效应用于云环境供应商评价中,评价结果客观有效。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(9)
针对无线Mesh网络的安全问题,提出一种改进的信任模型ESTrust。利用观测节点和待评价节点在若干时间片内的交互次数构造时间序列,通过三次指数平滑法预测下一个时间片两节点的交互次数,取预测值和实际交互次数的相对差值比计算待评价节点的直接信任值。引入熵值法为网络中各观测节点对待评价节点的直接信任值分配加权系数,并对这些直接信任值进行加权运算,得到待评价节点的综合信任值。仿真结果表明:当网络存在恶意节点时,相比AODV路由协议和Beth信任模型,ESTrust模型拥有更好的服务质量和更低的通信代价。 相似文献
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服务网格环境下基于行为的双层信任模型的研究 总被引:10,自引:0,他引:10
在开放的服务网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现它们之间的协同工作是当前服务网格所面临的一个主要安全问题。为了提高服务网格的安全性和可扩展性,文中提出了一个服务网格环境下基于行为的分层信任模型,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。在利用推荐信任值建立管理域间关系的过程中,给出了一种根据实际交往经验调整管理域间推荐信任值的算法。同时,给出了一种可行的推荐信任值综合处理方法。实验表明,分层行为信任模型具有较好的有效性和可扩展性。 相似文献
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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 相似文献
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基于灰色系统理论的主观信任模型 总被引:10,自引:0,他引:10
通过对传统信任计算模型的讨论,提出了以灰色系统理论为基础的灰关联分析模型,证明了模型稳定性的充分必要性.新模型主要将实体的某些难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰关联度的概念和计算方法,将实体的信任水平定义为实体的关键属性值序列与最优属性值序列的灰关联度,从而得到该实体信任水平的相对参考值.实例表明,该模型不仅发挥了灰关联分析可靠性高、所需样本量少等优点,而且很适合软件作自动化处理,是一个既能反映主体信任的灰性,又具有直观、简洁语义的定量描述机制,为进一步建立信誉数据库进行大规模分析提供了较好的基础,也为网络环境中的信任计算提供了一个具有实用价值的新方法. 相似文献
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一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型① 总被引:1,自引:0,他引:1
已有的P2P网络信任模型过于粗糙,对反馈评价进行综合的能力不足。针对这一问题,提出了一种细粒度的基于灰色关联度的P2P信任模型GM—TRUST,根据节点的兴趣和专长将节点化分为不同的域,通过对具体服务各属性评价的综合得出直接信任。引入记忆因子来刻画信任随时间衰减的特性,并利用基于灰色相关度的方法来量化推荐信任的准确度。分析与实验均表明本模型与以往的信任模型相比,能够更准确地评估出节点的信任值,对动态恶意节点和不诚实反馈节点的攻击具有很好的抑制能力。 相似文献
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面向边缘计算环境中设备信任度评估的准确性和时间开销等问题,提出一种边缘设备动态信任度评估模型—D T EM.首先,利用时间退化因子表达直接信任度时效性,引入满意度函数修正贝叶斯方程,并结合激励机制评估边缘设备间的直接信任度.其次,利用改进的灰关联分析法确定指标权重,解决了间接信任度评估过程中推荐设备权重的问题.最后,通... 相似文献
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面向个性化云服务的动态信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为更好地实践云计算为用户提供廉价按需服务的宗旨,满足服务请求者的个性化需求,提出一种面向个性化云服务的动态信任模型。基于细粒度服务思想定义个性化云服务,通过引入时间衰减因子和建立高效激励机制修正直接信任值,以灰色系统理论为基础计算实体间的评价相似度,并将评价相似度和推荐者的推荐可信度作为合成推荐信任值的重要因素,同时提出一种基于评价相似度的自信因子赋值方法,以提高合成综合信任值的准确性。实验结果表明,与GM-Trust模型及CCIDTM模型相比,该模型的交互成功率分别平均提高了4%和11%。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)中通信节点精确评估的问题,提出了一种基于灰色理论的信任模型(GTTM)。该模型充分监测节点行为,构造样本矩阵,以灰色关联思想计算推荐节点的权重,以灰色聚类思想计算节点的信任值。仿真实验表明,与经典的基于信誉的信任管理框架(RFSN)模型比较,GTTM网络中通信节点的信任值收敛更加平缓,能够抵御恶意推荐,及时降低不可信节点的信任值,在网络遭受攻击时仍能获得较高的交易成功率;与基于Bayes估计的信任计算模(TCM-BE)比较,即使在推荐样本较少的情况下,GTTM仍能保持较低的恶意节点误报率。实验结果表明,所提模型能够准确评估节点的可信度,保证网络的可靠运行。 相似文献
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灰色预测技术是灰色系统理论的重要分支之一。 分别从灰生成技术、边值条件的改进、背景值的改进、模型参数估计方法改进、残差序列的优化、综合优化6个方面对近年来灰色预测模型中的GM(1,1)模型优化研究现状进行了比较全面的介绍,同时也对灰色GM(1,1)预测模型未来的发展方向提出了一些建议。 相似文献