基于模糊模拟的主观信任评价模型研究

通过对开放网络环境中主观信任评价方法的讨论,考虑到主观信任的模糊性,提出以可信性理论为基础的主观信任量化表述与评价方法,并给出了主体信任属性评价值为模糊变量情形下主观信任可信性的模拟计算方法。实例分析表明,该方法对主观信任评价是可行和有效的。     

基于模糊理论的主观信任综合评价模型研究*

在开放式网络环境中,信任是安全通信的重要保证。针对主观信任评价带有不确定性,建立了基于模糊理论的主观信任综合评价模型。研究了模糊理论在主观信任评价中的应用,给出了信任问题的定义机制和综合评价机制。最后通过实际数值例子证明了该方法具有有效性、合理性及工程可行性。通过仿真实验比较,证明了该方法能够使网络性能得到改善。     

基于Shapley熵的主观信任模型

针对开放网络信任的主观性、不确定性等特点,建立了一种基于Shapley熵的主观模糊信任综合评价模型。该模型运用模糊综合评价法得出节点间的直接信任值,并提出评价取向相似度、反馈评价不确定度、推荐节点可信度三个概念,利用Shapley熵计算节点推荐信任值。仿真实验表明,该模型能准确地计算信任值,并在保证节点交易成功率的同时体现了评价的主观性。     

基于模糊理论的主观信任评价模型的研究

针对开放式网络环境中信任的主观性、不确定性等特点, 提出了一个基于模糊理论的主观信任评价模型。该模型运用模糊理论得出节点间的综合信任评价的计算式, 并在信任的计算中引入时间因子、对不诚信节点的约束机制, 利用贴近度反求权重计算综合信任值, 最后利用模糊等价关系实现信任值的聚类分析。通过仿真实验结果分析, 证明了该模型具有有效性和可行性, 并通过仿真实验比较, 验证了该模型能够客观地反映出接近真实的情况。     

基于模糊聚类的信任类型动态定义机制研究

从主观信任的本质出发,提出了基于Agent的主观信任协作模型,分析了主体信任协作关系的本质;引入模糊集台理论的隶属度概念,以信任向量的形式对主观信任进行定量的描述,解决了主观信任的建模问题;结合主观信任协作模型,引入模糊聚类理论,提出了基于模糊聚类的信任类氆动态定义机制,为各主体之间的信任评估提供了依据。     

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.     

基于区间直觉模糊多维集成的电子商务信任模型

在现有的电子商务交易信任算法中,多数忽视用户主观偏好的不确定性,且未考虑语言评价信息。为此,建立一种多维集成信息的信任模型。将多维信任反馈信息集成为区间直觉模糊数,基于逼近理想解排序法计算其相对于理想区间直觉模糊数的贴近度,并对各服务实体的信任程度进行排序。在模型中加入惩罚项,以防止网上欺诈行为。仿真结果表明,该模型考虑用户的主观风险偏好,能够对定量和定性评价信息进行有效评估,其防欺诈能力优于区间云模型。     

基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础．通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF—THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路．     

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。     

基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究

在开放网络环境中,信任管理模型是信息安全的重要前提与基础.考察了主观信任的模糊性,运用模糊集合理论对信任管理问题进行了建模,给出了信任类型的定义机制和信任的评价机制,定义了主体信任的形式化表示,并提出了信任关系的推导规则,构造了一个完整的主观信任管理模型,为开放网络环境中的信任管理研究提供了一个有价值的新思路.     

开放网络环境下基于多元联系数的主观信任评估与决策研究

针对目前开放网络环境中主观信任评估存在的模糊性和不确定性问题,通过在主观信任模型中引入集对分析理论,提出一种基于多元联系数的表示主观信任的新方法.该方法利用多元联系将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来,解决了信任表达中的模糊性和不确定性难题,为主观信任评价和决策研究提供了一种有价值的新思路.最后,通过实验仿真,证明该方法在提高网络平均信任水平及促进网络中实体的合作方面能取得良好的效果.     

基于模糊理论的网构软件信任评估方法

针对网构软件信任评估的不确定性、模糊性及无法精确描述和验证等问题,提出一种用于网构软件信任评估的模糊综合评判方法,在确定各因素权重时引入信息熵理论,克服传统方法因主观分配权重而导致信任评估模型动态自适应性不强的缺点。实例分析结果表明,该方法有效可行。     

无线传感器网络中基于模糊逻辑的信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义。针对无线传感器网络主观信任的模糊性,提出了一种基于模糊逻辑的信任评估模型(TEFL,trust evaluation model based on fuzzylogic)。模型使用模糊集理论给出节点信任值的形式化定义;利用模糊推理方法量化本地信任值,通过邻居节点获取推荐信任值;在此基础上,对推荐信任值的综合权重进行模糊推理,并将本地、推荐信任值予以合成,最终得到节点综合信任值。仿真结果表明,该模型具有较好的鲁棒性,能实时、准确地发现恶意节点,确保网络安全性。     

集成直觉模糊信息的主观信任模型

针对复杂的在线服务环境下存在的主观性和不确定性,且缺乏从信任程度、不信任程度和不确定性程度三方面描述信任的方法,提出一种集成直觉模糊信息的主观信任模型。首先,给出了一种改进的集成精确数为直觉模糊数的方法,并结合K均值聚类算法,计算实体的直接信任和间接信任;然后,根据基于直觉模糊熵的权重分配策略计算综合信任;最后进行了仿真实验验证。结果表明该方法能有效抑制信用欺诈行为,且当恶意节点达到35%的情况下仍然维持一个较低的误差水平。     

P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型

针对P2P（Peer-to-Peer）网络中存在的恶意评价、摇摆服务等现象,提出一种基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型。提出的模型利用模糊聚类的方式过滤掉一些恶意评价,并抑制节点摇摆服务的影响,从而为网络节点信任值的计算提供了公平、良好的评估环境。在此基础上,考虑到主观信任动态变化的特点,结合模糊理论中贴近度概念,提出一种新的模糊信任更新机制,从而更有效提高节点提供优质服务的积极性。实验结果表明,提出的模型具有良好的评估特性,适用于P2P网络信任评估的环境。