分布式网络系统中的信任研究

目前在因特网中没有可靠的信任体系,如何在一个分布的、混乱的因特网环境中有效地表达和管理信任关系已成为一个研究热点。该文研究信任的定义、信任的逻辑模型,分析分布式网络系统中信任度评估模型、信任模型和信任管理,提出目前分布式网络系统中信任管理存在的问题。     

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.     

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。     

去随意推荐的信任评估模型

针对网络中实体的随意推荐的问题,提出了一种去随意推荐的信任评估模型。以往的模型往往通过对随意推荐设置权重而采信,本质上来说,随意推荐与被推荐者行为无关,对它们进行权重采信缺乏依据,最终会导致对被推荐者的评价结果失真。针对随意推荐会影响正确评价其他实体的问题,首先通过交易历史计算实体的推荐信任度,然后根据系统对随意推荐者的评价呈离散型的特点,识别并过滤那些得不到聚集评价的推荐实体。设置了一定比例的随意推荐实体的实验,结果表明由于识别过滤了随意推荐者,所提方法与传统方法相比具有较高的交易成功率。     

网格环境下的信任评估模型研究

在对目前典型信任评估模型进行分析的基础上,针对信任概念的不同理解观点,讨论了两种源于不同思想的信任评估模型;最后分析了它们各自运算的合理性,为信任评估研究提供了一个有价值的新思路。最后分析了两种模型的不足及信任评估今后的研究方向。     

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。     

基于信任评估模型的IWSN安全路由研究

针对工业无线传感器网络对网络传输安全的要求,研究了一种基于改进的信任评估模型的节点可信安全路由协议。采用惩罚因子和直接信任值交互次数更新,防止恶意节点的暴力攻击以及伪装攻击;采用基于推荐节点的推荐信任可靠度,阻止恶意节点对其他节点的群体诽谤。仿真结果显示,与IASR中典型的信任评估模型相比,采用的模型在恶意行为防御性能上优于IASR信任评估模型;与实时可靠的THTR路由相比,采用的路由方法在丢包率、平均端到端时延、吞吐量以及路由开销上有着显著改善。     

分布式信任模型在电子商务中的应用

本文提出一个通用的，并可以独立使用的动态分布式信任模型（DDTM）。在DDTM中，访问权限直接与信任值相关联。信任值又具体分为直接信任值、间接信任值和信任授权等级。文中已经计算并将每一类型的信任价值用明确的数字形式表示。这个模型的核心是基于推荐的信任模型，被组织成信任授权树（TDT），并以证书链的形式进行授权。     

网格环境下基于实体行为的动态信任评估模型

信任管理作为网格研究的核心内容,受到研究人员的高度关注。目前提出的诸多信任评估模型都基于实体身份,本文首先描述了基于实体行为的信任和信誉定义,在此基础上,基于被评估者的行为给出了一个动态信任评估模型。最后通过仿真实验对模型进行了验证,得到了相应的实验结果和结论。     

基于模糊理论的Web服务信任评估模型

针对Web服务环境的开放性、欺骗性和不确定性等特征,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型——WSTrustM。该模型采用模糊理论的方法对信任度进行度量并对信任评估因素进行组合权重分配,利用模糊集合理论的隶属度概念对实体之间的信任关系进行等级划分。仿真实验结果证明,该模型在Web服务信任评估方面更加准确,可以降低交互风险、保证交互的成功率。     

分布式网络环境下实体行为信任的评估方法

随着分布式网络的发展,网络的资源环境变得越来越复杂和难以预测,使得越来越多的应用需要建立信任,特别是在本来互不相识的实体之间建立信任。主要给出了较全面反映信任特性的信任计算方法,首次给出了证据更新的计算方法,在此基础上给出了基于客观证据的直接信任、推荐信任和推荐者自身信任更新的计算公式,并在计算中增加了可信度因子,使得通过计算得到的信任自包含可信度;提出了同构推荐者和非同构推荐者的概念和基于这两者的不同的信任计算方法,提高了信任评估的可信度;论述了信任推荐的4种拓扑结构及其计算方法。最后分析了计算方法体现出信任的主观性、动态性、非传递性和受历史影响等特性。方法具有实用、防欺骗和可扩展特点,可直接用来指导实际网络的信任计算。     

开放分布系统中局部信任度计算方法研究*

针对现有的局部信任度计算方法忽视了交互经验的时效性及充分性等问题, 提出一种证据理论框架下的局部信任度计算方法, 该方法采用了时效因子计算函数来区分不同时间内的交互经验在局部信任度计算中的重要性;同时,采用了半梯形函数来区分基于不同交互经验计算得到的局部信任度的有效性。实验分析表明,该方法对实体行为改变有较强的敏感性,能有效地降低对各种恶意实体的局部信任度。     

基于Agent的分布式系统信任模型仿真

针对当前信任模型仿真缺乏理论支撑,仿真过程描述及建模步骤不规范的问题,将多Agent建模仿真方法应用于信任模型的仿真,建立信任模型Agent仿真过程框架.由信任模型微观机制入手,对个体Agent进行设计,建立Agent实体模型;针对信任模型中Agent之间的交互问题设计基于推荐网的Agent协作算法;在充分考虑系统宏观约束的情况下,建立微观Agent到宏观系统之间的联系.通过实例验证了该方法的有效性.     

利用信任管理提高网格安全

网格计算系统是一个分布式的高性能计算机环境,由广域分布的异构的计算机和资源组成,目的是让用户透明的使用这些资源,为保证共享合作更加安全可靠,提出了信任的概念.信任管理是一种适用于大规模的、开放的分布式系统的授权机制.广义上讲,信任分为执行信任和代码信任.提出了一种信任管理的框架来提高网格的安全性,这种新的信任模型能捕获网格系统中存在的不同类型的信任关系,还提供了信任评价,信任推荐和信任更新的机制.     

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。     

分布式计算中的搜索树技术研究

面向范例的分布式计算是一种新型分布式计算环境,它基于移动代理系统使用范例来实现分布式计算.这些范例提供了用于通信的下层结构,应用程序员只需通过图形界面来提供明确的应用功能.该分布式计算环境支持5个公共范例:任务包范例、搜索树范例、继承编程范例、有限差范例以及个体仿真范例.以搜索树范例为例,描述了搜索树的基本结构,并对其进行分布式实现,阐明了面向范例的分布式计算的具体实现方法.     

一种基于静态和动态信任的普适环境信任模型

针对普适环境中现有信任模型对信任证据的考虑存在片面性的问题,在分析四种信任证据的基础上,将信任分为静态和动态两种类型,并提出了一种基于该分类方法的信任模型,描述了该模型的工作机制。该模型克服了对信任证据考虑不完整的缺陷,有利于在普适实体之间建立起可靠的信任关系,提高系统的安全性。     

基于信任访问控制中信任评估与追溯方法研究

信任的量化表达与信任关系发现是基于信任访问控制中的难点问题。首先介绍了一种基于模糊数学的信任评估模型。通过定义时间衰退函数,该模型表达了时间对信任的影响。时间因素的引入使得该信任评估模型更具实用价值。同时,还提出了一种信任关系的分布式信任追溯算法,有效避免了访问控制中效率瓶颈的产生。     

一种基于实体行为风险评估的信任计算方法

在分布、动态环境中,风险和信任是影响安全决策的关键因素。基于安全风险评估原理,提出一种基于实体行为风险评估的信任计算方法。该方法通过识别并量化信息资产的重要性和实体行为威胁的严重性,给出了实体行为风险量化和实体信任度的计算方法。应用实例及计算结果表明,该方法能够正确地识别实体的风险变化,并能通过信任度计算为系统正确地控制实体的后续行为提供客观支持。     

基于本体的信息语义可信任计算研究

根据语义网中信息拥有的属性特征以及结点之间交互方式,提出了一种信息语义信任度计算算法。信息的语义信任度定义为传播信息内容信任度和传播结点信任度两部分。每个结点通过自身本体对知识的形式化说明计算信息内容信任度;通过结点之间信息交互计算结点信任度。进而在两种计算基础上综合计算得到最终信息语义可信任度,最后通过仿真实验以及分析表明能够有效地对语义网中信息进行信任计算。