网格环境下的信誉评价及管理模型研究

将在分布式环境下适应的信誉评价算法进行改进使其适用于网格环境中,以网格环境下的安全合作为目标,结合网格环境以及在此方面同行所做的前沿工作,提出一种新的基于Dempster-Shafer证据理论的支持网格的信誉评价算法,以适应网格实体信誉定量评价的要求,解决网格信誉描述的不可测量性和模糊性问题,并给出相应的信誉管理模型.     

基于拍卖机制的网格在线信誉系统模型

在现有的网格经济模型和在线信誉系统的基础上,提出了基于拍卖机制的网格在线信誉系统模型.该模型侧重于保护资源提供者,为资源提供者提供了贡献与共享资源的动机,吸引更多更好的资源加入网格,实现资源优化分配.保证交易双方均获取最大利益,有利于网格资源的市场管理及供需均衡.并以市场为平台,构建一种新的网格信任模型,由交易事件和衰减函数共同驱动信任度的在线更新,并引入激励机制,尽可能增强信任模型的合理性和可操作性.     

网格环境下基于实体行为的动态信任评估模型

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。目前提出的诸多信任评估模型都基于实体身份,本文首先描述了基于实体行为的信任和信誉定义,在此基础上,基于被评估者的行为给出了一个动态信任评估模型。最后通过仿真实验对模型进行了验证,得到了相应的实验结果和结论。     

一种支持网格的信誉管理机制

本文首先对机制的信任关系给出数学描述.然后给出相关信誉计算的具体算法,最后在此基础上提出了一个GSRM的整体框架.     

基于角色和信誉的跨域信任管理模型研究

目前,基于角色的信任管理及基于信誉的信任管理模型都存在安全缺陷。本文将基于角色的信任管理和基于信誉的信任管理相结合,提出了一种改进的信任管理模型,以提高跨域系统的安全性。     

一种健壮的可扩展网格信誉系统

针对网格环境下,信誉系统刻画跨组织陌生实体间信任关系的合理性、健壮性及可扩展性问题,提出一种健壮的可扩展网格信誉系统.该信誉系统依据网格实体间的信任关系,在网格组织结构之上建立虚拟信任网,充分利用虚拟信任网的全局特性,将组织间的信任关系作为重要参考,实现了实体信任关系的合理评价,对网格环境的资源管理以及网格虚拟组织的构建都有着良好的指导作用.仿真实验表明,该信誉系统能够真实刻画跨组织网格实体间的信任关系,有效遏制虚假交易以及诽谤等攻击,并具有良好的可扩展性.     

一种基于信誉QoS的网格资源调度算法

针对目前网格资源管理中存在的调度机制与信任机制分离、资源调度过多依赖于性能服务质量（QoS）的缺陷,讨论了基于信誉QoS的网格资源调度问题．分析了全局可信度模型,提出了基于信誉QoS的网格资源调度算法．该算法在保证服务安全性和可靠性的同时兼顾了网格负载平衡．实验结果表明,该算法在保证服务质量、维护系统性能和抵御恶意节点攻击等方面具有良好的综合性能．     

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。     

基于SVM的网格资源信誉评价

网格的开放性及动态性带来了便利的同时也带来了更多的安全挑战.针对网格这个特定环境,提出了资源调度过程中的信誉评价问题,并给出了相关的信誉存储模式.在分析网格成员特点及SVM原理的基础上提出了基于SVM的信誉评价算法,并对该算法进行了仿真实验.仿真实验结果表明基于SVM的信誉评价算法能够较好地适应网格环境并能较客观及准确地评价网格成员的信誉.     

网格环境中改进的基于域的信任模型

由于网格技术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已经成为网格安全研究的热点问题。根据网格技术的特点,在研究现有信任关系的基础上提出一种改进的基于域的分层信任模型来处理网格环境中实体之间的信任关系,该模型把管理域的信任关系分为域内关系和域间关系来处理,并完善信任值的更新机制和时间衰减影响因子。分析和实验仿真表明,该模型在有效性方面显示出更好的性能,是对网格信任模型的有效补充。     

基于可信计算的网格行为信任模型研究

网格环境中的信任问题是网格计算发展过程中必须解决的一个重要问题。网格实体间的信任可以分为身份信任和行为信任两种，其中行为信任关注的是更广泛意义上的可信性问题，具有动态性和不确定性等特点，实体可以根据彼此之间的交互经验动态更新实体间的信任关系。而可信计算技术是为应对计算机安全问题而提出的一种底层的、整体的解决方案。该文以可信计算平台为基础，提出了一种网格环境中的行为信任模型，并对行为信任进行量化评估，最后对该模型中的几个关键问题进行了分析。     

基于信誉和风险评估的动态信任模型研究

网格环境中的信任问题是网格计算发展过程中必须解决的一个重要问题。网格节点间的行为信任具有动态性和不确定性。文章综合考虑了信任度评估的动态性和风险性,提出一种新的基于信誉和风险评估的动态信任模型。该模型引入惩罚机制、风险机制和推荐节点信任度更新机制,以评估信任关系的复杂性。仿真结果表明,该模型在有效抑制恶意节点上较已有模型有一定的改进。     

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。     

基于网格节点服务质量约束的信任模型研究

网格环境中提供大量不同QoS保证的服务,如何选择可靠的服务成为一个关键问题。本文提出以服务提供的质量属性为参考对象建立直接信任模型的方法,并在建立过程中引入偏序关系以达到屏蔽一些没有价值的参考历史纪录的目的;同时参考人类社会行为规律建立推荐信任模型,以及借鉴人类竞赛的打分机制,通过比较每个推荐信任度方差的方法屏蔽恶意推荐信息。最后针对采用本模型进行服务选择时产生的负载不均衡的现象,提出采用轮盘赌的方法进行服务选择。实验证明,本模型可以有效地解决网格环境中的信任问题。     

一种节点信誉相关的P2P网络信任管理模型

现有的P2P系统中存在大量的欺诈行为和不可靠的服务.本文通过模拟社会关系网络中信任的形成机制,提出P2P网络信任管理模型TMMRN,TMMRN通过考察节点的信誉值来进行安全交易,节点的信誉主要来自于其他节点对它的加权信任反馈,在信誉计算中增加了激励机制.TMMRN还可减少交易时的网络负担.实验表明TMMRN可提高信誉值的计算效率,能有效抵抗恶意节点的攻击,还可激励懒惰节点主动参与到系统中来.     

基于P2P网络的信任和信誉评估模型

针对P2P应用环境,扩展主观逻辑,提出一种P2P网络的新型信任和信誉评估模型。考虑到历史遗忘效应,重新定义事实空间与观念空间之间的映射关系和映射函数。在信任的计算中引入风险机制,防止协同作弊和诋毁的安全隐患。实验结果表明,该信任模型能更精确地评估节点的信任度,可有效解决P2P网络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。