基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

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。     

开放式网络信任评价研究

为了解决开放式网络的安全性问题,提高实体间交互的可靠性及成功率,考虑信任的模糊性与随机性本质,提出了基于云模型理论的信任评价模型,实现信任定性描述与定量度量的统一。为了提高推荐的可靠性,引进信任的不确定度计算,并通过信任惩罚算法,防止交易实体的恶意行为。为保证信任评价结果的客观性与可信性,采用加权的信任云合并算法进行信任综合,并通过信任云的相似度计算算法,实现信任的决策。仿真实验分析验证了有效性和合理性。     

基于云模型的服务信任模型

针对Web服务中信任的主观性和不确定性等特点,提出一种基于云模型的信任建模方法,并给出了直接信任云、推荐信任云、综合信任云的计算方法及基于时间权重的信任更新算法．同时,该模型运用具体的服务能力评价信息来量化服务的信任度,增强了模型的客观性,使其能较好地量化实体的真实信任水平,提高网络中实体的交互成功率．实验与分析结果表明,该模型在网络环境中具有较好的效果．     

云计算环境下服务信任评估方法研究

云计算环境中,服务资源广域分布、复杂多变,服务实体之间的信任关系因不确定性强而难以有效建立与维护。传统的服务信任评估方法无法全面反映信任的随机性和模糊性特征。在研究云模型理论的基础上,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。引入时间衰减因子来反映服务信任的时效性,并以多属性信任云来细化信任评估的粒度。计算用户评价相似度,确定推荐实体的推荐可靠性和权重,防止不法分子的合谋欺骗和恶意攻击。通过云相似度计算确定服务的信任等级,为用户的服务选择提供安全决策。仿真结果表明,该方法明显提高了服务交互成功率,并能有效适用于云计算环境下的服务信任评估。     

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。     

P2P网络中信任评价研究

为了提高P2P网络节点间交互的安全性及成功率,客观地反映信任的模糊性与随机性本质,提出基于云模型的信任评价模型.通过信任云及其数字特征的定义,实现了信任定性描述与定量表示的统一.基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法进行信任综合,以便获得更为完整的信任信息,并在推荐节点的选择上引进了信任的不确定度计算,提高了推荐的可靠性.通过信任云的相似度计算算法,生成相应的信任综合评价结果,作为节点交易的参考和依据,实现了信任的决策.通过仿真实验,表明该方法可较为客观、真实地反映P2P节点间的信任程度,从而为节点间成功交易提供了科学的、有效的决策依据.     

一种引入惩罚机制的网络信任评价研究

在网络信任评价研究中,为了提高实体间交互的可靠性与成功率,引进了信任的不确定度计算,并通过信任惩罚算法,防止交易实体的恶意行为。为保证信任评价结果的客观性与可信性,采用加权的信任云合并算法进行信任综合,并通过信任云的相似度计算算法,实现了信任的决策。仿真实验分析验证了本方法的有效性和合理性。     

面向云数据安全自毁的分布式哈希表网络节点信任评估机制

在云环境下的数据自毁机制中,针对分布式哈希表（DHT）网络的恶意节点和不诚信节点容易造成密钥分量丢失或泄露等问题,提出面向云数据安全自毁的DHT网络节点信任评估机制。该机制首先为节点建立二维信任评估模型,对节点可信程度进行定性和定量的考察;接着改进节点直接信任值和推荐信任值的计算方法,充分考虑节点内外因素,从节点运行环境和交互经验两个维度出发并细化到不同层级计算节点信任值,得到信任评价子云;然后将各个信任评价子云加权合成得到综合信任云,采用云发生器描绘出综合信任云一维高斯云图形;最后结合信任决策算法选出最优可信节点。实验结果表明该机制能够帮助原有的数据自毁机制找到更适合存储密钥分量的DHT网络节点,提高了系统的容灾能力并降低了系统计算负载。     

基于加权多属性云的主观信任度量方法

针对现有基于云模型的信任度量方法缺乏对信任的多粒度及时效性考虑,提出一种基于加权多属性云的信任度量方法。首先,以多属性信任云对信任度量粒度进行细化,并在实体信任计算中引入时间衰减函数;其次,对信任云的多属性综合与多路径合并得到实体的最终信任云;最后,采用云的相似度比较算法与信任基准云进行比较,得到实体的信任等级。通过网格计算环境下的仿真实验表明,当节点交互100次时,采用加权多属性云的度量方法的交互成功率为80%,比传统方法提升了15%。仿真结果表明,采用加权多属性云的度量方法可以提高信任度量的准确度。     

基于可拓云的网络信任评估

针对网络信任评估中存在不确定因素的问题,以复杂开放网络中的安全交易为研究背景,引入可拓云理论,利用可拓学中的物元理论和云模型的不确定性兼二者定性与定量相结合的优点,提出了基于可拓云的网络信任评估模型,实现了信任值定性与定量之间的转换。在此模型基础上提出基于可拓云的网络信任评估方法,对网络安全交易能够有效地进行信任评估,为最终信任决策提供有利依据。仿真实验结果表明:信任决策调度算法提高了信任评估的准确性和交易的成功率,有效缓解了网络交易实体的欺骗行为,评估方法具有可行性和有效性。     

云计算环境下基于灰色AHP的供应商信任评估研究

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。     

基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型

针对大规模分布式云计算系统中的服务可信度辨别问题,提出一种基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型。对云计算系统中云服务提供商、服务和用户之间的信任关系进行形式化描述,充分挖掘了同一服务商中的不同云服务之间的关联性,利用凸函数证据理论对有序命题的处理能力,构建了云计算系统中的可信服务推荐方法,根据用户需求为其提供合理可靠的云服务。与经典证据理论方法的对比结果表明,基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型在保证有效性和健壮性的同时,充分利用了云计算系统中云服务之间的关联信息,能够根据用户的请求提供合理的云服务。     

云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计

鉴于当前在云计算的实体信任评估领域所实施的方法策略无法满足云计算环境的动态模糊性,以遗传自适应学习算法为理论基础,在云计算环境下的信任管理过程中,针对动态评估高效率的需求,设计了多属性信任关系的动态评估模型。其可以评估分析信任管理过程实体的多属性问题,同时可以在持续的评估过程中,自主的学习,使其评估分析的执行能力逐渐提升,最终能够满足上文中阐明的高效性与动态性的要求。经过实验分析表明,本文所设计的模型在直接面对实时变化的云计算网络环境实体参数时,其可以自适应的调整评估策略规则,最终克服了云计算环境的动态模糊性,对实体的多个属性进行了综合评估。     

云制造环境下基于可信评价的云服务选择

针对云制造环境下因存在大量功能相同或相似的制造云服务而导致用户很难获得合适云服务的问题,提出了一种基于可信评价的制造云服务选择方法。对问题进行了抽象,将可靠性、可用性、时效性、价格和诚信度纳入可信特征集,并考虑评价时间、评价者的诚信度对可信值的影响,采用加权平均的方法计算制造云服务的整体可信度;在此基础上,综合考虑制造云服务的功能、任务负载、当前状态和物理距离等因素,通过匹配功能、任务负载和价格,并结合可信评价值来指导云服务的选择。仿真结果表明,所提方法能够有效地识别云制造环境下的制造云服务实体,可提高交易活动的成功率,满足用户的功能需求和非功能需求。     

云计算中基于SLA的服务可信协商与访问控制策略

针对当前云计算中因服务提供者(SP)的信任保障机制缺失而容易被不可信服务消费者(SC)滥用的现象,提出面向SC实体的服务可信协商及访问控制策略.该策略首先依据系统信任规则来表达服务实体的可信程度,然后通过求解SC实体的直接和间接信任推理空间建立信任证据的举证方法,同时采用服务级别协议(service level agreements,SLA)构建交互双方的协商机制,最后综合信任传递与迭代计算策略,确定服务交互的SLA等级,提供相应级别的服务,从而达到访问控制的目的.理论分析与实验结果表明,该方法虽少量增加了协商的次数,但能较好解决服务被滥用以及利用率不高的问题,为云计算环境下信任协商研究提供一种有效的新方法.