结合语义与模糊推理的两阶段服务组合

如何选择Web服务使组合服务的功能性属性与非功能性属性都能满足实际需求,是当前服务组合领域研究的一个重要问题.通过引入语义和服务质量,给出服务组合的形式化分析方法.该方法采用模糊Petri网建模,利用模糊Petri网的模糊推理能力,在语义层次上对服务组合进行功能性匹配.提出服务的服务质量QoS匹配度模型,对组合服务进行服务质量匹配.仿真结果表明,该方法可以解决综合考虑语义和服务质量的组合问题.     

一种面向分布式应用的灰色信任预测模型的设计

为解决分布式开放系统中具有不确定性、不对称性、部分传递性和时空衰减性等一系列复杂的动态属性的信任关系定量表示和预测问题,基于灰聚类理论构建了8等级信任评价模型,进而由灰聚类系数矩阵得到评价者对目标关于属性的信任定量建模,并基于具有长期预测能力的动态灰色系统构建了灰色分布式信任预测模型.采用邻近动态窗体的方式对各时段的评价者对目标关于属性的信任进行动态预测,预测结果是有效的,与真实值的差值的绝对平均值(0.018)远小于预测阈值(0.05),这种以社会认知行为实际交互结果为依据的策略的预测模型为信任预测提供了新的思路.     

P2P网络中基于云模型的主观信任评价

为了解决P2P网络交互的安全性问题,模拟人际交互网络,提出了基于云模型理论的主观信任评价模型.通过信任云及信任等级基准云的定义,实现了主观信任定性与定量的统一,客观地反映了信任的模糊性与随机性.通过逆向信任云算法、信任云合并算法及信任云相似度计算算法,实现了主观信任的综合评价和决策.仿真实验分析表明本方法是有效的和合理的.为开放式网络环境中的信任评估研究提供了一个有价值的新思路.     

云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择

针对云计算环境中服务节点的可信度参差不齐常导致用户很难获得高质量组合服务的问题,提出了一种基于信任生成树的云服务组织方法,将服务提供者与请求者的交互行为经演化后形成信任关系,使主体间可信程度达到相应级别,形成对外提供相似服务功能的云服务集合,将恶意、虚假的服务排除在信任生成树之外,使服务组合在可信场景中进行;在此基础上,采用了基于信息熵的度量策略来对服务间的信任关系进行评估,解决了现有研究中仅对可信参数进行简单加权分析的不足。实验分析表明,该方法能有效抑制云计算环境下恶意节点的欺诈行为并保护真实节点的合法利益,具有较好的服务选择质量。     

云计算中基于虚拟化技术的服务组合研究

云计算作为一种新的商业计算模型和大规模分布式计算模式,它集成了计算、存储、平台和软件等资源,为客户提供大规模的需求服务。由于单一的服务无法满足用户需求,使得服务组合成为必然,同时受制于网络的限制,云服务供应商提供的服务质量成为用户不满意的因素之一。因此,本文提出了一种基于虚拟化技术的云服务保障模型,结合虚拟化技术阐述了服务保障的原理,并提出了云服务组合模型,将云服务组合优化模型转化为可以解决的数学问题。     

一种用于评价语义 Web 服务质量的多属性关系建模方法

针对语义Web服务的处理能力空闲、服务请求过载和功能失效的服务质量评价问题,提出一种用于评价语义Web服务质量的多属性关系建模方法,从技术层面和社会层面上选取一组服务质量评价指标并定义其属性计算模型,分析出各评价指标之间的属性关系并证明其一致性,利用现有样本进行实验验证并给出性能分析.     

云计算环境下基于评价可信度的动态信任评估模型

针对云用户如何选取可信的云服务提供商问题,提出了基于评价可信度的动态信任评估模型。该模型将云服务提供商的服务能力和云用户所需求的服务能力分别划分等级,有效地解决了云服务提供商服务能力动态变化对模型存在的潜在破坏问题。建立了信任度随时间窗变化的动态信任机制,在计算信誉度时,将用户的评价可信度作为其评价证据的可信权重,通过引入评价可信度和评价相似度提高了计算推荐行为可信度的准确率。仿真结果表明,该模型的评估结果更贴近云服务提供商的真实信任度,同时能有效抵御恶意云用户的攻击。     

基于隶属云理论的主观信任评估模型研究

根据主观信任的主观性、模糊性和随机性等特点,引入隶属云模型理论对信任进行建模,给出了信任云和信任等级云的定量描述,提出了信任评价云的计算、合成、综合运算和主体信任等级的评估.模拟实验结果表明该信任评估模型是有效的.     

信任增强的服务组合调度算法

 通过把信任度作为组合服务实现调度和绑定的依据,可以使得组合服务的执行和调度更好地围绕服务的信任度展开,有利于信任度高的成员服务加入到服务组合的过程中来,进而提高组合服务的可信性.把信任引入到服务组合中,研究了信任增强的服务组合的调度问题,建立了调度问题的数学模型,设计了基于蚁群系统的调度算法.通过实验结果分析,表明设计的信任增强的服务组合调度算法具有较好的寻优性能.     

云环境下服务信任感知的可信动态级调度方法

以社会学中的人际关系信任模型为基础,提出了一种基于服务消费者的服务满意度评价、推荐者的服务推荐和第三方服务性能反馈的可信度量模型。将用户对服务资源的信任需求和服务资源的可信度并入DLS算法得到可信动态级调度算法CTDLS,从而在计算调度级别时考虑服务资源的可信程度。模拟实验表明,该算法能有效满足任务在信任方面的服务质量需求,对提高任务调度的成功率具有实际意义。     

Hybrid model for dynamic evaluation of trust in cloud services

Cloud computing, a new paradigm in distributed computing, has gained wide popularity in a relatively short span of time. With the increase in the number, functionality and features of cloud services, it is more and more mind-boggling for the cloud users to find a trustworthy provider. Cloud users need to have confidence in cloud providers to migrate their critical data to cloud computing. There must be some means to determine reliability of service providers so that users can choose services with the assurance that the provider will not act malignantly. An effort has been made in this paper to formulate a hybrid model to calculate the trustworthiness of service providers. Cloud services are evaluated and trust value is calculated based on compliance and reputation. Service logs based compliance reflects dynamic trust. The reputation has been computed from collective user feedback. Feedback rating is the view of each user about the invoked services. The discovered services that fulfill the user requirements are ranked based on their trust values and top-k cloud services are recommended to the user. The proposed approach is efficient and considerably improves service-selection process in cloud applications.     

MTBAC:云计算环境中一种基于互信任的访问控制模型（英文）

As a new computing mode,cloud computing can provide users with virtualized and scalable web services,which faced with serious security challenges,however.Access control is one of the most important measures to ensure the security of cloud computing.But applying traditional access control model into the Cloud directly could not solve the uncertainty and vulnerability caused by the open conditions of cloud computing.In cloud computing environment,only when the security and reliability of both interaction parties are ensured,data security can be effectively guaranteed during interactions between users and the Cloud.Therefore,building a mutual trust relationship between users and cloud platform is the key to implement new kinds of access control method in cloud computing environment.Combining with Trust Management(TM),a mutual trust based access control(MTBAC) model is proposed in this paper.MTBAC model take both user's behavior trust and cloud services node's credibility into consideration.Trust relationships between users and cloud service nodes are established by mutual trust mechanism.Security problems of access control are solved by implementing MTBAC model into cloud computing environment.Simulation experiments show that MTBAC model can guarantee the interaction between users and cloud service nodes.     

面向云计算基于双层激励和欺骗检测的信任模型

针对云计算环境下存在的信任问题,该文提出基于双层激励和欺骗检测的信任模型(CCIDTM)。该模型提出了一组云计算服务属性评价指标,引入了信任度随时间衰减的动态信任机制,建立了对服务提供商服务行为和用户评价行为的双层激励机制,提出了一个共谋欺骗检测算法,提高了模型的动态适应性和评价的综合性。实验结果表明,与已有信任模型相比,该模型评估的结果更接近服务提供商的真实服务行为,能够有效地抵抗各种恶意行为的攻击,表现出良好的鲁棒性。     

面向服务移动社交网络中基于信任的分布式服务组合方法

针对服务不透明性、信任需求主观性及移动参与者连接机会性对面向服务移动社交网络中可信服务组合带来的问题,提出基于信任的分布式服务组合方法.该方法基于格模型建立分布式服务信任评估框架,分别在组件和组合级评估服务信任度以避免不可信的数据传输;通过分析服务依赖关系,实现满足全局和局部信任约束可信服务选择;基于蒙特卡洛方法建立可信路径选择、优化和容错算法传输服务评估调用信息.实验结果表明所提方法在服务评估开销低,在路径选择成功率和信任度高,是适应面向服务移动社交网络的服务组合方法.     

基于社会网络面向个性化需求的可信服务推荐

在当前服务计算和社会计算背景下,针对难以获取满足用户个性化需求的可信Web服务问题,给出基于社会网络面向个性化需求的可信Web服务推荐模型;设计用户个性化功能需求分解与匹配算法,并利用语义词典提高功能需求语义匹配的准确性;基于个性化功能需求、社会网络节点信任度及服务信任度,设计了一种满足用户个性化需求的可信服务推荐算法,通过对社会网络节点之间、节点与服务之间的信任相关性进行分析,提高服务协同可信推荐性能。算法分析及实验结果表明该方法是有效和可行的。     

基于扩展图规划的Top-K服务组合方法研究

自动服务组合是目前云计算中的关键技术与研究热点.为大规模用户提供多个满足个性化需求的组合服务是当前云环境下自动服务组合中急需解决的问题.提出了基于扩展图规划的Top-K服务组合方法,借助服务索引和增加图规划中的辅助节点,使得经过一次规划搜索即可找到Top-K个满足用户QoS要求的组合服务.实验表明,该方法能够有效提高服务组合的效率,并保证服务组合结果的正确性,更加适用于云计算环境下海量网络服务及大规模用户个性化需求的自动服务组合问题.     

Towards an event-aware approach for ubiquitous computing based on automatic service composition and selection

Service composition in ubiquitous and pervasive environments is becoming an active research domain which has received widespread attention in recent years. It aims to offer seamless access to a variety of high level and complex functionalities by combining existing services. Several frameworks have been designed to support service composition in ubiquitous and pervasive environments. Although some ubiquitous requirements and challenges are relatively well addressed by the proposed frameworks, others are still at a preliminary stage and should be well explored such as, automatic service composition with little human intervention, context and quality of service management, and service selection under uncertainty and changes. For this end, we propose in this paper a layered design approach for flexible and failure tolerant service composition using two main phases: off-line phase and on-line phase. In the off-line phase, a global graph that links all the available abstract services is generated automatically using rule-based technique. The defined rules aim at optimizing both the number of services and parameters that appear in the global graph. In the on-line phase, a subgraph is extracted spontaneously from the global graph according to the occurred and detected event in the environment at real time. Thereafter, the extracted subgraph is performed using service selection strategies. A prototype implementation including real services for event detection in smart home shows clearly the feasibility of the proposed approach in real environment. Also, the set of performed evaluation tests reveals the interest and the performance of the proposed algorithms.