P2P环境下基于Vague集理论的主观信任模型研究

在诸如文件共享等无中心的P2P环境下,资源共享是用户自愿的行为,用户不承担任何责任,很难通过传统的信任机制来建立用户之间的信任.参考社会学的人际关系模型和Bayesian网络信任模型,在Vague集合理论基础上,提出了一种基于推荐的主观信任管理模型,给出了防止恶意行为和服务热点问题的方法.分析及仿真实验表明,针对网络中的恶意行为,本信任模型比已有的模型有更好的安全性.     

基于信任迭代的P2P网络信任管理模型

多数P2P网络信任管理模型无法准确计算节点间的推荐信任值,且节点交易过程中不能有效防止恶意推荐.为此,提出一种基于信任迭代的信任管理模型,通过引入信任迭代、推荐可信度和迭代信任值的概念,根据节点间的直接交易经验计算节点间的推荐信任值,将推荐链划分为主链和副链,从而更全面地参考推荐信息,减小因推荐链的取舍对推荐信任值造成的影响,并给出一种新的推荐信任值迭代计算方法,使计算结果更合理.仿真实验结果表明,该模型能够准确地计算推荐信任值,抑制恶意推荐行为.     

基于用户及其行为社会属性的信任测度模型

信任测度是信任机制的核心和基础,现有的信任机制面临着恶意用户操纵信誉的安全威胁。基于用户及其行为社会属性的信任测度模型对传统的信任机制进行了扩充,引入用户及其行为所映射的本质特性即社会属性来描述和分析恶意用户及其行为的特征,在信任测度过程中增加信誉评审过程来修正对信任测度的攻击,从而保证了分布式环境中的信任测度的可信性。模拟实验表明,该信任测度模型能有效地应对恶意用户对信誉的操纵攻击。     

基于反馈相关性的P2P网络信任模型

用户对P2P网络安全性的需求刺激了信任模型的发展。在分析现有信任模型的基础上,提出了基于反馈相关性的动态信任模型—CoDyTrust。其在时间帧的基础上,采用虚假信任过滤机制和信任聚合机制,并在信任值计算中引入信任相关系数、信任遗忘因子、滥用信任值和推荐信任度等,通过反馈控制机制动态调节这些模型因子,在准确评价节点对不同资源信任的同时,实现网络中恶意行为检测。比较分析结果表明,CoDyTrust能够更好地反映网络中节点行为,准确检测恶意节点,有效抵御振荡、撒谎和合谋等攻击。     

基于用户行为的加权信任计算方法

在信任计算中,推荐信任具有极强的主观性,存在欺骗、诋毁等攻击行为,这些将掩盖被推荐用户行为的真实性,威胁系统安全。针对该问题,提出一种基于用户行为的加权信任计算方法,使用时间衰减标识反馈信息的时间属性,通过直接信任和推荐信任加权计算用户信任度;同时采用反馈可信度评估第三方推荐信任的真实性。仿真实验表明该方法具有较好的动态适应性,能够有效平衡恶意推荐,准确反映用户的行为变化,并计算用户行为的可信性,为系统安全决策提供可靠支持。     

网格域间信任评估模型的研究

在网格域划分的基础上,提出一种域间信任关系评估模型,具有同时兼顾服务的上下文和信任的时衰性的特点,并针对网格环境中的恶意节点和恶意推荐行为,给出相应的应对机制。实验表明,该模型能够有效地解决网格环境中的恶意行为,对恶意节点进行惩罚。     

网格域间信任评估模型的研究

在网格域划分的基础上,提出一种域间信任关系评估模型,具有同时兼顾服务的上下文和信任的时衰性的特点．并针对网格环境中的恶意节点和恶意推荐行为,给出相应的应对机制。实验表明,该模型能够有效地解决网格环境中的恶意行为,对恶意节点进行惩罚。     

基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案

为解决时延容忍网络中恶意或自私节点严重影响网络性能的问题,提出一种基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案.通过计算节点信任值先滤除网络中的恶意节点,再执行数据转发行为.根据节点的转发行为以及它们的能量消耗信息计算出直接信任;邻居节点推荐的信息融合间接信任和推荐信誉计算出推荐信任;融合直接信任和推荐信任得到节点总体...     

网格中处理推荐信任的判别模型研究与设计

在网格信任模型研究中,对某一实体的行为信任评估极大地依赖于其它实体推荐的与该实体直接交互产生的信任数据.为了防止推荐信任过程中的合谋,作弊和振动欺骗,研究了真伪两类信任推荐的特征,构造了向量特征集合并标量化,通过对标量特征数据集的分析,进行数学建模,建立了一个分类判别模型,可以有效地识别出网格系统中进行不真实推荐的恶意实体,保证推荐数据的真实性,从而提高信任模型中信任评估的准确性.采用matlab对模型进行了仿真和性能检验,结果表明设计方案具有极商的准确性和可行性.     

BBK主观信任模型中推荐信任合成算法的改进

BBK信任模型提出了对实体信任度进行计算的方法,其中推荐信任合成算法不能有效地抵制恶意推荐带来的影响。文章基于推荐路径互相独立、推荐路径中善意推荐路径数量远大于恶意推荐路径数量和恶意推荐信任值合善意推荐信任值相差很大的假设,用相似程度参数Sdegre对推荐信任值分类,选择其中所占比例最大的一类信任值进行合成,有效地排除占少数的恶意推荐,从而有效抵制恶意推荐带来的影响。     

信任管理研究综述

随着网络和计算机技术的迅猛发展,信任管理已经成为支撑基于Internet的电子商务、分布式应用、系统安全的关键授权机制。本文从信任的定义、信任的分类、信任的性质、信任关系出发,介绍了信任管理出现的背景以及信任管理的概念和基本原理,对信任管理的研究进展进行了综述,最后分析了其存在的问题并指出其未来的发展方向。     

基于J(o)sang信任模型的信任传递与聚合研究

研究当前信任管理中的信任传递与信任聚合问题,提出了信任传递与信任聚合应遵循的规则.以J(o)sang信任模型为例,分析其信任传递与聚合方法的不足,进而提出了新的信任传递方法和信任聚合方法.分别通过实验和例子与J(o)sang的信任传递和聚合方法进行了对比,结果表明,新信任传递方法更具一般性,而新信任聚合方法更满足信任聚合的规则.

Abstract：

Trust transitivity and aggregation of trust management are studied, and trust transitivity and aggregation rules are presented. Shortcomings of trust transitivity and trust aggregation methods in J(o)sang' s trust model are presented. A new trust transitivity approach is proposed for trust transitivity, and an approach is provided for trust aggregation. By the experiments and examples of the comparision of J(o)sang's approach and aggregation method, the new trust transitivity approach is more general, and the new trust aggregation approach satisfies the rules of trust aggregation.     

面向决策的信任融合模型研究

信任关系模型无论是在现实生活中还是在开放网络中都是最复杂的社会关系模型之一,是一个很难度量的抽象的心理认知,因为它涉及假设、期望、行为和环境等多种因素。借鉴以往的研究经验,综合考虑多种信任关系要素,提出了一种新的面向决策的信任融合模型。该模型基于直接信任度、间接信任度和信誉值的演化,依据信任融合获得决策信任度,为主体评判下一次的交互提供依据。为了证明信任融合模型的有效性,假设客体在ω类活动中以期望为PωX的概率从事该项活动。实验证明,信任融合模型得到的决策信任度和客体可信度的差异明显小于直接信任度、间接信任度或信誉值。     

开放网络环境中信任的自动建立

提出了一种基于混杂方式的通用信任模型以及在这种模型下的信任协商过程。信任协商利用信任策略对信任实体本地资源进行约束,既可以用于建立信任也可以用于获取服务。还分析了信任协商协议的复杂性,其通信开销为线性,计算开销为O(N·K)。     

Internet应用安全中的信任研究与进展

Internet是计算机应用未来运行的主流平台,由于Internet环境的开放性和复杂性,传统的ACL、PKI技术已不能完全解决计算机应用的安全问题.以安全凭证为基础的信任管理技术和以历史交往经验及推荐经验为基础的信任评估技术,利用主体间的信任关系来解决开放协同环境中的信任问题,是目前Internet应用安全中的研究热点.基于此,对目前国内外的信任管理和信任评估技术的研究现状做了分析和总结,指出了它们的优势与不足,并探讨了Internet应用安全中信任问题的未来研究方向.     

多Agent系统中基于信任度评估模型的自动信任协商

在动态开放的系统中．由于Agent间交互存在着不确定性,安全成为一个重要问题。在现有的自动信任协商的基础上．考虑主观信任的作用．提出基于信任度评估模型的自动信任协商框架．详细介绍框架中的主要成分及其功能．着重讨论基于信任度评估模型的访问控制,以及在信任度评估模型基础上的两种协商对策：基于信任度评估模型的积极对策和基于信任度评估模型的谨慎对策。分别详细介绍采取上述两种对策的协商过程．并结合一应用实例说明基于信任度评估模型的积极对策的协商过程。     

基于神经网络的信任模型及评估研究

目前,可信网络是一个新兴的研究方向,其已然成为热点研究,但随着互联网的发展,可信网络无法完全解决其发展过程中的一系列问题,它对于信任关系准确度量与预测的需求还不能满足,因此还需要加大对于动态信任关系量化以及信任模型的研究。本文对目前信任模型的最新研究进展及现状进行了介绍,并提出一种基于Hopfield神经网络的信任模型以及网络可信度的评估方法。     

基于云模型的军事航空通信频谱共享信任机制研究

针对军事航空通信频谱共享的特殊性,提出一种基于云模型的频谱共享信任机制。通过对信任的相关理论进行研究,引入云模型理论,构建了基于云模型的频谱共享信任体系结构,确立了频谱共享信任体系中的信任交互关系。运用云模型进行信任评价,实现了将频谱共享中模糊定性的信任属性向精确定量的信任等级的转换,较好地解决了频谱共享信任关系建立等系列问题。设计了信任评价实验,验证了信任评价模型的有效性和实用性,为基于信任机制的频谱共享策略实施提供了有效的支撑。