云信任驱动的物联网在相关信息系统应用

由于物联网涉及到未来网络和信息资源的掌控与利用,我国非常重视物联网的建设,希望通过积极参与国际物联网的概念设计,框架规划和标准制定,能够掌握物联网时代的世界话语权,并抢占下一代信息技术领域的制高点。从云环境下物联网寻址服务的信任度评估角度,分析一个云信任驱动的物联网信息资源寻址模型(Information ResourceAddressing ModelBased on Cloud Trust-Driven for Internet of Things,IRAMCTDIOT),着重实现物联网底层信息资源寻址的目标,以便更好地推动物联网在世界范围内的安全互联,并阐述在相关信息领域的应用。     

物联网信息资源智能寻址系统

物联网信息资源智能寻址已经成为物联网领域的一个研究热点。目前,常见的寻址系统效率比较低,尤其是不能支持信息资源的动态变化。为提高物联网信息资源寻址效果和扩展度,本文首先对物联网定位机制、寻址系统模型等方面展开研究;然后基于此改进相应算法,提出了一种基于无线传感器网络的物联网信息资源智能寻址系统;最后进行应用实验,对比分析各种模型的性能。多次实验结果表明,该系统比传统模型更具有良好的信息资源寻址效果和实用价值。     

云信任驱动的物联网信息资源分层共享仿真

针对传统的物联网信息资源分层共享方法存在开销大等问题,提出云信任驱动的物联网信息资源分层共享方法。根据物联网中心资源模型,将物联网信息资源分为时间模型、Web负载模型以及信息资源中心传输模型。全面分析物联网信息中心资源对外提供的服务以及各个资源基本模型之间的交互关系,组建物联网信息中心资源分层共享模型,采用自适应粒子群算法优化分层模型的早熟收敛问题,实现云信任驱动的物联网信息资源分层共享。经仿真证明,所提方法具有开销小、检索快速以及资源利用率高的问题。     

基于隶属度理论的云服务行为信任评估模型研究

针对云用户难以在大量性能特征不同的云服务提供者中找到满足自己性能偏好和特定信任等级的云服务的问题,建立了一个合理的、科学的云服务行为信任评估系统。设计了云服务行为信任评估系统框架,基于隶属度理论建立了云服务行为信任评估模型,利用综合信任云重心评价法来计算云服务行为信任度,经过实验分析,该模型能够根据用户性能需求,对云服务进行更准确、科学的信任评估。     

面向物联网节点的综合信任度评估模型建立

作为新型应用技术,物联网实现了迅速更新发展,在促进能源、科学技术、医疗与教育等多领域发挥着战略性作用。基于物联网应用环境的安全与信任问题备受社会各界积极关注。就既有物联网信任度评估模型效果不佳,准确性低,难以应对节点恶意行为等缺陷,制定了基于物联网节点的综合信任度评估模型。设计节点同质量服务强度评估指标,促使非入侵要素在信任度评估中的影响性有所下降;基于节点相似性、评价差异性、节点信任度值等多角度,对推荐节点可靠性进行全面评估,以此为推荐信任度权重;在此基础上,以熵为载体对直接信任度权重进行计算分析,同时对节点综合信任度值加以计算。     

基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型

不同信任域发生跨域访问时需要评估不同域之间的信任关系，现有的信任评估关系仅针对终端设备，但在实际应用场景中，部分通信往往以域形式出现，并根据域整体的信任评估关系给予其访问权限。为高效安全地实现跨域访问，保证信任评估环境的可信度，引入域信任度的概念，将区块链与域信任度相结合，建立基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型。根据物联网跨域访问需求，构建物联网跨域信任评估模型系统架构和多域环境下的网络结构。在此基础上，提出多维度用户节点信任度及域信任度评估方法，设计基于区块链和域信任度的跨域访问合约，并对模型的信任度、安全性和区块链网络性能等进行实验分析和性能测试。实验结果表明，与BC-RBAC相比，该评估模型用户信任度评估更加细腻，能有效防止时间开关攻击，保证域信任度处于较稳定的水平，与EigenTrust、PeerTrust模型相比，恶意用户节点检测率提升了8%和12%，能在更短时间内检测出更多的恶意用户节点，可有效解决物联网跨域信任评估中的安全性问题。     

基于云模型的服务信任模型

针对Web服务中信任的主观性和不确定性等特点,提出一种基于云模型的信任建模方法,并给出了直接信任云、推荐信任云、综合信任云的计算方法及基于时间权重的信任更新算法．同时,该模型运用具体的服务能力评价信息来量化服务的信任度,增强了模型的客观性,使其能较好地量化实体的真实信任水平,提高网络中实体的交互成功率．实验与分析结果表明,该模型在网络环境中具有较好的效果．     

物联网节点动态行为信任度评估方法仿真

在物联网中节点恶意行为会促使节点的信任度大幅降低,如何确保高信任度并加强网络安全性已经成为首要问题,提出一种物联网节点动态行为信任度评估方法。首先依据多实体贝叶斯建立信任模型,可以控制恶意节点对物联网的攻击和入侵;采用贡献资源数值权重来抑制自私节点,并对其初始化处理;通过对信任的传递与合成计算出推荐信任值,能够减少运算复杂度;并利用综合信任度调高可信任的阈值,最后根据节点间直接的交互记录,来完成信任度的评估。仿真结果表明,所提方法可以较好地识别恶意节点和抑制恶意推荐行为,能够保证信任评估的有效性、可靠性以及安全性。     

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。     

物联网节点动态信任度评估方法

针对现有物联网（IoT）信任度评估方法未考虑信任的时效性、非入侵因素对直接信任度评估的影响以及缺乏对推荐节点可靠度的评估,造成信任评估准确度低且不能有效应对节点恶意行为的不足,提出一种IoT节点动态信任度评估方法（IDTEM）。首先,设计节点服务质量持续因子评估节点行为,并采用动态信任衰减因子表达信任的时效性,改进基于贝叶斯的直接信任度评估方法;其次,从推荐节点价值、评价离散度与节点自身的信任度值三个方面评估推荐节点可靠度,并据此优化推荐信任度权重计算方法;同时,设计推荐信任反馈机制,通过服务提供节点完成服务后的实际信任度与推荐信任度的反馈误差实现对协同恶意推荐节点的惩罚;最后,基于熵计算节点自适应权重,得到节点综合信任度值。实验结果表明,同基于贝叶斯理论的面向无线传感器网络的信誉信任评估框架（RFSN）模型及基于节点行为的物联网信任度评估方法（BITEM）相比,IDTEM可较好地识别恶意服务和抑制恶意推荐行为,且具有较低的传输能耗。     

节能及信任驱动的虚拟机资源调度

针对节能机制和信任驱动的资源调度机制相分离的特点,提出了一种应用到云计算数据中心中的节能及信任驱动的虚拟机资源调度TD energy-aware-Opt算法。该算法利用任务和虚拟机资源之间的信任机制进行任务和虚拟机资源之间的匹配,并通过最小化迁移算法对虚拟机进行实时迁移,以达到保证用户任务性能和数据中心节能的目的。对该算法进行大规模和多角度的仿真实验,结果表明:该算法与传统的基于信任驱动的最小完成时间TD min-min算法、基于信任驱动的最大完成时间TD max-min算法相比,能节省大量电能并且具有较优的平均信任效益、总信任效益和较低的服务等级协议违反率。     

基于云模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

Oppositional Red Fox Optimization Based Task Scheduling Scheme for Cloud Environment

Owing to massive technological developments in Internet of Things (IoT) and cloud environment, cloud computing (CC) offers a highly flexible heterogeneous resource pool over the network, and clients could exploit various resources on demand. Since IoT-enabled models are restricted to resources and require crisp response, minimum latency, and maximum bandwidth, which are outside the capabilities. CC was handled as a resource-rich solution to aforementioned challenge. As high delay reduces the performance of the IoT enabled cloud platform, efficient utilization of task scheduling (TS) reduces the energy usage of the cloud infrastructure and increases the income of service provider via minimizing processing time of user job. Therefore, this article concentration on the design of an oppositional red fox optimization based task scheduling scheme (ORFO-TSS) for IoT enabled cloud environment. The presented ORFO-TSS model resolves the problem of allocating resources from the IoT based cloud platform. It achieves the makespan by performing optimum TS procedures with various aspects of incoming task. The designing of ORFO-TSS method includes the idea of oppositional based learning (OBL) as to traditional RFO approach in enhancing their efficiency. A wide-ranging experimental analysis was applied on the CloudSim platform. The experimental outcome highlighted the efficacy of the ORFO-TSS technique over existing approaches.     

面向服务的自适应云资源信息集成软件架构

面向服务体系架构是实现云资源信息集成的软件开发关键技术。目前,常见的SOA平台云服务效率比较低,尤其是不能支持自适应云资源信息集成软件的动态变化。为改善和提高软件的云资源信息集成效果和扩展度,首先对软件资源集成的云模型表示方法、云资源信息集成软件架构的行为规约及服务组合调度算法等方面展开研究;然后基于此改进相应算法,提出一种面向服务的自适应云资源信息集成软件架构;最后进行了应用实验。实验结果表明,所提模型比传统架构更具有良好的云资源信息集成效果和实用价值。     

信任驱动的网格调度算法

针对目前网格资源管理中任务与资源匹配问题的不足,基于信任效益函数与匹配概念,提出了信任驱动的网格调度匹配算法。在调度中同时还考虑了任务和资源效益值,对已经提出的两种信任驱动的网格调度算法进行改进。结果证明:该算法较传统基于的信任驱动调度算法而言,信任效益值,资源效益值,负载平衡和失效服务数等方面有较好的综合性能。     

信任驱动机制下的网格负载调度算法

利用网格信任模型与效益函数,结合资源当前负载状况,提出一种基于负载均衡的任务调度算法——Trust-Driven_Load（TD_Load）,在满足最大信任效益值的条件下,采用预计最短完成时间对多个资源进行选择。实验结果表明,在相同的条件设置下,TD_Load算法在资源负载、makespan和任务平均等待时间上优于基于信任效益值的传统算法,而且算法时间花费小,当任务数量增多时,综合调度性能更优。     

一种面向网构软件体系结构的信任驱动服务选取机制

基于信任度评估的思想,从软件服务选取的角度对此问题进行了探讨,提出一种面向网构软件体系结构的信任驱动的服务选取机制:首先,给出一种通用的、机器可理解的应用需求及信任演化策略描述规范;其次,采用一种基于反馈的信任形成及决策机制,并给出一个信任驱动的服务选取算法;最后,给出一种面向网构软件体系结构的信任驱动的服务选取支撑框架.初步实践表明,上述机制为开发可信网构软件提供了有效支持.