缺陷驱动的Web服务可信性度量模型*

为了避免Web服务可信性正面度量难以收集数据的问题,提出缺陷驱动的Web服务可信性度量模型TWSMM-SD（trustworthy Web services metrics model based on software defect）,利用Web服务中的缺陷数目及类型来间接评测Web服务的可信度。在对Web服务中出现的缺陷进行全面收集、详细分类和可信归类的基础上,TWSMM-SD根据缺陷的演化来确定每种缺陷对最终可信度的影响程度,将其综合形成此种缺陷的初始权重,再利用隐马尔可夫模型对其进行处理,进而利用     

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型

对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性评估是一个重要课题,但目前大量研究中可信性计算多是基于黑盒的,没有深入考虑系统结构,且评价指标过于单一.因此,提出了一个基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型.该模型通过对网构软件进行结构分析,根据其结构模式,建立多层的网构软件可信性评估指标体系.基于贝叶斯网络采用自底向上逐层分析计算的方法,对网构软件的各组成实体及其系统整体的多方面可信性指标进行评估,形成统一的可信性结果,并使用客观数据对其进行修正.实验证明,该模型可以明确、客观地对网构软件的可信性进行评估,并能够对网构软件的设计、开发和部署提供帮助.     

基于模糊理论的Web服务信任评估模型

针对Web服务所处网络环境的开放性、欺诈性和不确定性等特点,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型.该模型采用粗糙集和信息熵理论相互结合的方法对Web服务的信任度进行度量,为候选可信的Web服务提供良好的决策依据.最后,以仿真实验说明该模型在Web服务信任评估方面更加准确可靠.     

可信Web服务的偏好本体度量模型

可信Web服务的选取及优化是基于Web服务的软件系统是否成功的关键因素之一,因此本文针对Web服务的可信性度量问题.提出可信Web服务的偏好本体度量模型.利用一个独立的第三方--可信度量中心TMC来评测Web服务的可信度,采用面向偏好的领域本体刻画度量指标及其权重,借鉴模糊描述逻辑设计了模型算法完成Web服务可信度的推算,并开发了可信Web服务智能推荐系统以验证该方法的可行性和有效性.     

一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型

软件可信性评估模型的构建依赖于对特定应用领域中可信需求的准确提取和指标系统的合理建立.对于体系结构庞大、非功能性需求复杂的软件而言,可信需求往往随着软件运行状态的转移而不断发生变化.由于可信需求的动态演化将直接影响指标系统的稳定性,因此引起了可信软件研究领域专家的广泛关注.针对该问题,给出一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型.首先,剖析和总结软件可信性评估过程中涉及的关键技术,如需求分析与指标提取、可信证据采集与转换、可信性评估推理等,讨论了可信性需求演化背景下的可信性评估自主求解问题.其次,为了分析可信属性间的内在联系及可信属性相对权重的变化规律,给出关联矩阵的概念,并在此基础上提出应用于软件可信性评估指标系统自主配置的自适应重构器.最后,给出软件可信性评估及演化模型的整体框架.实验结果证明了该模型的合理性和正确性.     

一种面向CPS软件的可信性评估框架

信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS)是一种新型复杂的网络化嵌入式系统,在CPS中存在多种软件通过网络进行交互,如何确保软件及其交互可信性是开发高可信CPS的基础.针对这一问题,提出一种面向CPS软件的可信性评估框架,该框架包括两个模型:可信性指标模型和可信性评估模型.可信性指标模型通过分析用户需求得到,而可信性评估模型则利用建立的可信性指标模型评估CPS软件及其交互的可信性.最后给出的实例分析,说明了提出框架的有效性.     

Web软件可信性的模糊评价方法

在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。     

一种Web服务QoS可信性评价模型

随着Web服务数量的增加,根据Web服务的非功能属性(QoS)度量Web服务质量成为研究热点之一.目前对Web服务QoS的研究主要集中在QoS信息管理、QoS度量方法及基于QoS驱动的服务选取上,但对于QoS评价的可信性研究较少.本文在目前QoS研究的基础上提出一个Web服务QoS可信性评价模型,并给出了两种Web服务QoS可信性评价方法.最后,描述了可信性评价的实验过程及效率分析.     

融合可信性评价的Web服务组合QoS优化

针对复杂网络环境下存在的恶意欺诈行为,提出一种将服务可信性评价和基于QoS感知的服务组合优化相结合的方法框架.首先,基于Web服务的历史行为分别采用贝叶斯学习理论和用户评价方法,从客、主观两方面对Web服务可信性进行评估;然后,利用可信性度量后的QoS属性构建多目标优化模型,并提出一种改进的多目标灰狼优化(IMOGWO)算法用于模型求解;最后,通过实验数据验证所提出方法框架在服务组合优化时的有效性.     

云会计环境下基于ANP的AIS可信性评估

随着云会计的发展,其服务的可信性受到更多的关注。针对现有评估方法难以合理有效地对其进行评估的问题,提出云会计环境下基于网络层次分析法(ANP)的会计信息系统(AIS)可信性评估方法。在综合考虑用户行业类别、评估指标之间存在依赖和反馈关系、可信性需求演化等因素对可信性评估的影响后,建立包含服务、维护、声誉3个维度的可信评估指标体系,给出可信性评估模型,在此基础上通过基于ANP的可信性评估算法得出考虑指标之间相互影响的可信评估结果。仿真结果表明,该方法能够对总体水平相近的服务得到差异性评估结论,为用户选择AIS服务提供支撑。     

基于遗传神经网络的可信Web服务度量模型*

针对目前可信Web服务缺乏客观科学的度量方法的问题,首先建立了针对Web服务的可信属性模型TM-WS,形式化地描述Web服务的可信属性及其度量因子之间的关系;然后将神经网络的自我学习和遗传算法的全局寻优相结合,设计了可信Web服务度量模型EPTMM及其基本算法ANNGA,使其能随设定条件的变化进行灵活推算以满足可信Web服务选型中随时可能改变的用户需求;最后开发了一个简单的原型系统以验证EPTMM及ANNGA在指导可信Web服务选型中的可行性和有效性。     

支持QoS属性的Web服务PFS模型研究

目前的Web服务只有基于功能性描述的服务注册与发现接口，不能实现具有QoS属性的Web服务注册与发现，为此提出了支持QoS属性的Web服务PFS模型，引入QoS Broker模块实现具有QoS属性的Web服务注册、查找、选择和QoS信息的管理功能，实现了Web服务使用过程中的QoS监视以及QoS评价，并将最新的评价结果用于服务QoS信息的更新，从而保证了QoS信息的公平性、可信性和实时性。     

Trustworthiness of Internet-based software

Recent years see an increasing concern over the trustworthiness of Inter- net-based software. By analyzing the trustworthiness of Internet-based software and the nature of the Internet applications, we point out that, on the one hand, due to the open- ness and dynamic nature of the Internet, the identity trustworthiness and the capability trustworthiness of the software are facing serious challenges; on the other hand, in order to ensure the trustworthiness of the whole system, emerging computing paradigms based on the collaboration of autonomous software need some impacts on the behavior of the software. Here we put forward a conceptual model for the trustworthiness of Inter- net-based software, and propose a trustworthy assurance framework for Internet-based virtual computing environment (iVCE). This framework deals with the trustworthy proper- ties of software on identity, capability and behavior in a combinated way. The authorization management in inter-domain computing environment, assurance on high availability of service and incentive mechanism for autonomic collaboration are taken as three core mechanisms of iVCE trustworthy assurance.     

基于领域本体的可信服务组合

针对现有Web服务组合方法缺乏对服务自身属性信任问题的深入考虑,服务组合过程可信需求无法得到保障,提出了一种基于领域本体的可信Web服务组合方法。将服务的非功能属性分为服务质量、服务信任和服务上下文三个主要方面,并采用本体构建工具Protégé构建原子服务本体,利用推理机FaCT++对原始服务集进行本体推理过滤;引入了融合本体推理过滤的Web服务架构;提出了基于层次任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)规划法的可信服务组合算法。仿真实验表明:与传统的组合方法相比,该方法可有效提高服务组合的效率和成功率。     

Trustworthy assurance of service interoperation in cloud environment

Cloud computing can be realized by service interoperation and its essence is to provide cloud services through network. The development of effective methods to assure the trustworthiness of service interoperation in cloud environment is a very important problem. The essence of cloud security is trust and trust management. Combining quality of service (QoS) with trust model, this paper constructs a QoS-aware and quantitative trust-model that consists of initial trust value, direct trust value, and recommendatory trust value of service, making the provision, discovery, and aggregation of cloud services trustworthy. Hence, it can assure trustworthiness of service interoperation between users and services or among services in cloud environment. At the same time, based on this model, service discovery method based on QoS-aware and quantitative trust-model (TQoS-WSD) is proposed, which makes a solid trust relationship among service requestor, service provider and service recommender, and users can find trustworthy service whose total evaluation value is higher. Compared to QoS-based service discovery (QoS-WSD) method, it is proved by the experiment for TQoS-WSD method that more accurate result of service discovery will be achieved by service requestor, while reasonable time cost is increased. Meanwhile, TQoS-WSD method strongly resists the effect of service discovery by untrustworthy QoS values and improves service invocation success-rate and thus assures trustworthiness of services interoperation.     

一种Web服务组合的可信评估方法

软件可信性日益成为软件工程研究中的热点问题,作为软件资源主要形态的Web服务的可信性也受到了越 来越多的关注。目前对于Web服务可信性的研究主要集中在单一服务QoS属性的可信评价,而针对服务组合的可信 性研究较少。提出了一种通用的原子服务可信评佑模型,并结合原子服务在服务组合执行时的权重,给出了一种基于 结构分析的服务组合可信性的评估方法。最后,结合网络购物实例描述了服务组合可信性评估方法的实验过程。     

User feature-aware trustworthiness measurement of cloud services via evidence synthesis for potential users

Cloud computing can provide elastic and dynamic resources on demand, which facilitates service providers to make profits resulting from the long tail effect. It becomes vitally important to ensure that cloud services can be acceptable to more potential users. However, it is challenging for potential users to discover the trustworthy cloud services due to the deficiency of usage experiences and the information overload of QoE (quality of experience) evaluations from consumers. This paper presents a user feature-aware trustworthiness measurement approach for potential users. In this approach, the influence factors of QoE are systematically analyzed based on the user feature model and the quantitative computation methods are designed to measure the user feature similarity. In addition, employing FAHP (fuzzy analytic hierarchy process) method identifies the user feature community. To enhance the accuracy of trustworthiness measurement, the false evidences in QoE evaluations are iteratively filtered out with dynamic mean distance threshold. Finally, the trustworthiness of service is measured via evidence synthesis combining user feature similarity. The experiments show that this approach is effective to improve the quality of trustworthiness measurement, which is helpful to solve information overload problem and cold start problem of trusted service recommendation for potential users.     

一种基于信任的Web服务发现方法

在面向服务的环境下,由于Web服务本身的动态性和网络环境的不确定性,致使用户很难获得可信的高质量服务。当前基于反馈信息的信任评估方法没有考虑恶意评估对服务可信程度的影响,本文通过加入客观评价对此进行了修正,并提出一种从服务的能力、稳定性和声誉三方面来建立的Web服务信任模型,提升了信任评估的准确度。在此基础上提出一种可信的Web服务发现框架,通过服务交易历史信息获取比较客观的信任属性,同时结合非功能属性进行服务的综合评估,利用熵值法来确定其中各非功能属性的权重,从而发现满足用户需求的可信服务。仿真结果表明,该方法是可行和有效的。     

Recommend trustworthy services using interval numbers of four parameters via cloud model for potential users

How to discover the trustworthy services is a challenge for potential users because of the deficiency of usage experiences and the information overload of QoE (quality of experience) evaluations from consumers. Aiming to the limitations of traditional interval numbers in measuring the trustworthiness of service, this paper proposed a novel service recommendation approach using the interval numbers of four parameters (INF) for potential users. In this approach, a trustworthiness cloud model was established to identify the eigenvalue of INF via backward cloud generator, and a new formula of INF possibility degree based on geometrical analysis was presented to ensure the high calculation precision. In order to select the highly valuable QoE evaluations, the similarity of client-side feature between potential user and consumers was calculated, and the multi-attributes trustworthiness values were aggregated into INF by the fuzzy analytic hierarchy process method. On the basis of ranking INF, the sort values of trustworthiness of candidate services were obtained, and the trustworthy services were chosen to recommend to potential user. The experiments based on a realworld dataset showed that it can improve the recommendation accuracy of trustworthy services compared to other approaches, which contributes to solving cold start and information overload problem in service recommendation.     

Web服务降级替换的一致性问题及量化研究

在开放的网络环境下,软件系统的可信性受到了更大的挑战,软件系统的降级替换是提高其可信性的方法之一。基于进程代数研究了Web服务的降级替换问题。在原有进程代数的基础上,添加了超时处理算子和延时处理算子,给出了Web服务降级替换一致性条件,从而保证了合成Web服务中降级替换的正确性。进一步地,从量化角度对Web服务的降级替换进行了研究。