一种基于云模型的主观信任评价方法

如何通过直观、简单和有效的评价方法,辅助消费者完成网上交易中的信任决策,已成为该领域需要面对和解决的一个基本问题.在信任云的基础上,提出一种基于云模型的主观信任量化评价方法.使用主观信任云的期望和超熵对信任客体信用度进行定量评价,进而设计一种信任变化云刻画信任客体信用度的变化情况,为进一步的信任决策提供依据.对实验数据的分析表明,该方法能够有效地支持信任主体的主观信任决策过程,对主观信任评价研究进行了有益的探索和尝试.     

基于云模型的信任评估方法研究

复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问题,而在网络交易中,信任是交易能够顺利进行的前提和关键.文中以复杂的网络环境为研究背景,通过对复杂的网络环境中信任、信任影响因素及信任机制等问题的研究,引入云模型理论,研究并提出了基于云模型的信任评估方法,实现了信任的定性与定量的转换,客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性;为了有效地防止不法分子的信用炒作和欺骗行为,文中提出了特殊属性评价方法和信任惩罚方法.通过仿真实验,验证了文中研究的信任评估方法能够对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价;通过防信用炒作实验和防周期行骗实验,进一步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性,为复杂的网络环境中信任评估的研究提供了有价值的新思路.     

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。     

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．     

基于云模型的多维关联规则研究

本文利用云模型对数据软划分的理论和方法使相邻属性值可以重叠,利用云变换方法完成数值型属性与布尔型属性的转换,给出了一种云多维关联规则的定义,提出了ApfioK_Cube_Cloud算法对云化后的数据进行多维关联规则挖掘,这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界,从而使发现的规则更让人理解也更符合实际.     

基于云模型的电子商务信任机制的研究

为了解决电子商务系统中恶意节点的欺骗行为,提出了一种基于声望的电子商务信任机制.信任具有主观性和不确定性,不同个体的评价标准是不一样的.利用云模型解决不同实体之间的评价标准的差异,从正态分布的角度考虑是否是恶意评估,同时方案还考虑了交易时间、金额等因素对信任度的影响,提高全局声望和局部声望计算的精确性,以提高了信任计算的准确性.最后,对该信任机制的抗攻击性和可行性进行理论分析和实验证明.结果表明该机制能够有效地抵制恶意行为的发生.     

对等网络中基于反馈的多维信任模型

针对现有信任模型中信任度刻画单一,用户评价主观性强,对节点推荐能力表征不准确等问题,提出一种基于反馈的多维信任模型MTM.用信任向量来刻画节点信任值,用推荐信任来表征节点的推荐能力,根据交易满意度进行信任反馈,从而以多粒度刻画节点信任属性,减小信任评价的主观性,促使节点在提供良好服务的同时提供公平的推荐.仿真实验表明,MTM能有效提高交易成功率,增加系统可用性.     

面向云服务选择的信任网络建模方法研究

云计算可以提供云服务,对于用户来说如何选择可靠、安全的云服务非常关键。针对上述问题,借鉴已有的研究成果,引入主观信任机制量化云服务的主观安全性,根据用户不同偏好设置对应的属性权重,计算综合云与标准云的相似度,以确定该实体的主观信任等级和主观信任值。通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于主观信任协作的信任评估模型

以开放式网络中主观信任为研究背景,提出了一个完整的信任评估模型,给出了合理的直接信任和推荐信任评估具体计算公式及相关的其他解决办法,解决了主体间信任的评估。通过仿真实验的研究与分析,进一步验证了该信任评估模型的可行性与合理性。     

基于云理论的可信技术研究

针对云计算环境下信息的安全性和可靠性方面的欠缺, 为了建立灵活多适应性的安全机制, 将云与可信的概念相结合, 是现今安全领域的一个主要研究方向。为进一步解决云计算安全问题, 对云计算环境下的一些可信技术进行了研究, 并在此基础上提出了一种新的逆向云生成算法。该算法基于原一维逆向云算法, 使用主观信任云的期望和超熵对信任客体的可信度进行了评价, 为网上交易的信任决策提供了依据。对实验数据的分析表明, 与传统的算法相比, 此算法在信任度的可靠性和稳定性上存在比较明显的优势。     

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。     

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。     

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。     

云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制

云计算是通过Internet实现节点间的交互,目前Internet提供两种方式来保障安全机制：访问控制和安全通信。主要研究访问控制,借鉴社会学中人际关系信任模型,提出“可信”动态级访问控制（Trustworthy and Dynamic Level Access Control,TDLAC）方法,该方法建立云节点的信任机制,计算节点间的信任值的同时,还综合考虑节点的处理能力,在候选节点中选择最优节点进行交互。仿真证实,考虑节点处理能力的算法能适用于云计算环境,并能在尽可能少的成本花费下提高系统的可靠性和正确性。     

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。     

移动agent系统安全问题的动态信任计算模型

在移动云计算中,数据存储和数据处理是在云端以远程方式进行的,因而信任是移动云计算安全中一个非常重要的因素.针对移动云计算环境中移动agent系统安全和信任管理问题,借鉴人类信任机制(human trust mechanism,HTM),研究主观信任形成、信任传播与信任进化规律,提出主观信任动态管理算法(MASTM);基...     

云计算下基于信任的防御系统模型

由于云计算的动态性和开放性,云环境中频频出现恶意攻击行为,为了保障云计算的安全,结合可信云的思想,提出一个云计算下基于信任的防御系统模型。该模型通过实时监控获取用户的行为证据并加以规范;提出一种新的基于模糊层次分析法（FAHP）的用户行为信任评估方法,逐步确定各行为证据的权重,实现行为信任的科学量化评估;利用多种检测引擎对可疑文件进行全面检测和综合决策,为云中用户提供最大限度的安全防御。实验结果表明,该系统模型能有效消除不良用户的恶意攻击行为、降低病毒等给用户带来的损失,达到云端和客户端双向防御的目的。