基于多维信任云的信任模型研究

针对主观信任的模糊性和不确定性以及现有的基于云模型的信任模型中粒度粗糙的问题,提出了一种基于多维信任云的信任模型。首先,依据实体间的直接交互经验和交互时间,利用加权逆向云生成算法计算被评估实体的直接信任云;然后,通过评估推荐实体的推荐可信度,计算被评估实体的推荐信任云;最后,综合直接信任云和推荐信任云产生综合信任云,并依此进行可信实体的选择。仿真结果表明,基于多维信任云的信任模型能够有效地识别系统中的各类服务实体,可提高实体间的交易成功率。     

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.     

云服务环境下基于客户评价的信任模型

针对云服务环境下的云服务商和客户之间缺乏信任建立和评估手段的问题,提出了一种基于客户评价的信任模型CETrust。该模型首先应用基于粗糙集理论的属性约简算法精简评价数据,而后通过评价相似度的客户过滤算法提升计算精度。充分考虑客户的可信性,将总体评价与分项属性评价结合来计算评价信任度,最后综合第三方评估机构的认证结果得出综合信任度。实验仿真结果表明,与同类技术相比,该模型特点是在不损失信任度计算精确性的条件下减少了计算量,能够有效过滤各类恶意评价,得出真实反映云服务可信性的综合评估结果。     

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。     

普适环境中基于云理论的信任模型

现有服务选择模型仅计算信任和不信任条件下的信任度且计算比较复杂,针对此问题,借助云理论的定性定量互换模型,提出云理论信任服务选择模型,给出普适计算服务选择中信任云的计算、评估和更新方法。该信任模型计算简单,可以较好地表达信任的不确定性、提高网络平均信任密度和合作成功率,减少网络欺骗。     

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。     

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。     

无线传感器网络云信任模型

针对目前无线传感器网络不能有效降低信任风险的问题,提出一种用云理论定义的风险信号,并构建基于该风险评估方法的无线传感器网络云信任模型。该模型考虑到无线传感器网络中节点的动态上下文的不确定性,引入一种新的基于云理论的风险评估方法,并提出把风险和信任不确定性统一起来。实验结果分析表明,该信任模型能够有效表达信任和风险的不确定性,降低信任风险,相比已有的一些信任模型较大程度地降低了信任风险,提高了系统的有效成功合作率。     

云服务及信任度量方法研究

对云服务的概念做进一步的认知,并对衡量服务可信度的方法进行研究分类,有助于认识该领域存在的问题及其发展前景。文章主要介绍云服务信任问题的背景、研究现状,以及相关概念,并将信任度量方法做出分类,对一些典型的信任度量模型进行了分析。总结提出了目前技术探索以及实际应用中所存在的一些问题,并对未来的发展做出了展望。     

DRT:一种云计算中可信软件服务的通用动态演变鲁棒信任模型

提出一种云计算的软件服务的信誉度量方法-动态演变的鲁棒信任模型DRT.DRT模型的优势在于:能有效地刻画动态特征,包括加权评级变化,时间演变,记忆平滑处理;信誉评级方法合理,包括依信誉权重的直接评级和间接评级;健壮性高,能抵御Bad-mouth、Id-shift、Collusion、Trust-abuse及其联合攻击.并提出DTAA攻击检测算法来检测Collusion攻击(以及联合攻击).模拟实验表明,关键信誉评级方法高效可行.     

基于云计算的图书馆云服务模式研究

信息技术的快速发展为人们的日常生活和工作提供了更多的便利,也在极大程度上促进我国社会经济的持续进步。在云计算环境下,图书馆的服务模式也不断创新,形成了一种新型的云服务模式,其在图书馆服务中的广泛应用对于更好的满足图书馆资源需求起到了较大的帮助作用。本文通过对云计算环境下的图书馆云服务模式进行分析,以期更好的推动图书馆持续创新服务。     

基于SLA与用户评价的云计算信任模型

针对用户对云服务提供商缺乏信任的问题,提出一个基于服务等级协议(SLA)与用户评价的云计算信任模型。通过分析云服务提供商的SLA确认其承诺的服务质量,根据用户的评价确定云服务提供商对SLA的履行情况,综合两方面内容计算云服务的可信度。分析结果表明,借助该模型,用户可以准确地选择可信的云服务提供商。     

基于云理论的普适计算协同信任模型

将风险理论用于普适计算需要解决的核心问题是对“风险”的定义,云理论是一种定性与定量之间相互转换的有效工具,该文借鉴云理论的概念对普适计算中上下文信息的动态变化进行判断,综合多种风险信号,给出风险信号和“风险”的定义。跟据 “信任风险”和基于云理论的信任模型提出协同信任模型,并列举了一个模型实例。     

基于云模型的防御代理信任评估模型

在计算机网络协同防御(computer network collaborative defense, CNCD)系统中,所有的防御代理在防御方案的部署过程中默认都是可信和可控的,而这个不合理的假设在开放的网络环境下是不成立的,其将会导致恶意代理参与到计算机网络协同防御的方案执行中,增加方案执行失败率,降低系统安全性.为了解决这个问题,提出了一种计算机网络协同防御下的信任评估模型,该模型能分别从信任的模糊性和随机性2个角度对信任进行描述,并进行信任更新.模型包括2个主要部分：防御任务执行评估和防御代理信任更新.研究了防御代理反馈的评估函数,包括防御任务的完成时间和完成质量评估2个方面,并将信任的时间衰减性、非对称性应用到防御代理的反馈评估函数中;提出了一种基于滑动时间窗口的双权值直接信任云模型(sliding time window-based dual weight direct trust cloud model, STBCM)进行信任更新.最后通过对比实验证明模型具有更低的方案失败率,能够为计算机网络协同防御方案的信任部署提供支持.     

基于云模型的不确定性QoS 感知的Skyline 服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.