基于主观逻辑的信任搜索算法

针对现有信任模型中信任搜索算法不能准确有效地对信任进行搜索与合成,利用主观逻辑理论对信任进行量化与计算,提出基于主观逻辑的信任搜索算法.算法由两个关键技术组成:信任路径提取算法与信任路径合成算法.仿真实例验证了该算法在信任合成时减少了信任网络中冗余信息对信任合成的影响,提高了信任搜索效率,使得合成结果更加准确.     

一种基于主观逻辑理论的P2P网络信任模型

由于P2P系统的开放、匿名等特点,使得P2P系统对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。针对以上问题本文提出了一种基于主观逻辑理论的P2P网络信任模型,并在信任的计算中引入风险的机制,有效防止协同作弊和诋毁的安全隐患。实验和分析结果表明,这种信任模型能更加精确地评估节点的信任度,从而能更加有效地解决P2P网络环境中存在的安全问题。     

面向对等网络的主观逻辑信任模型

由于P2P系统的开放性、匿名性等特征,使得P2P系统对节点实体缺乏有效的管理机制,节点间的信任度无法进行有效的评定,就有可能存在欺诈节点,影响系统的可靠性,针对以上问题,在JΦsang主观逻辑理论的基础上,建立了一种基于主观逻辑理论的网络信任模型,该模型通过加权平均和方差来确定信任程度的取值方式,以及不确定度的可靠成分的确定,并在信任模型的基础上添加了风险机制,可以在一定程度上防止协同作弊和诋毁的安全隐患。通过仿真分析表明,这种信任模型能很好地解决P2P网络中存在的安全隐患。     

Web服务中的信任和声誉评估模型

对主观逻辑存在的一些问题进行分析和改进,并进一步提出一个基于主观逻辑的自适应Web服务信任模型iWSTrust。通过利用iWSTrust对Web服务环境的交易过程所涉及的实体间的各种信任关系进行详细的建模和推理,并区分不同类型的服务请求者,iWSTrust能够使实体的信任度和声誉随着交易经验的增加而自适应地改变,预测实体的未来行为,并对恶意欺骗的实体进行惩罚,从而更好地保护服务请求者和服务提供者的利益。模拟实验表明改进的主观逻辑能更好地建模信任关系和改善Web服务环境的安全性。     

基于主观逻辑的Web服务信任模型

在分析了传统主观信任评估模型存在问题的基础上提出了相应的改进方法,将改进后的信任评估模型方法应用到Web服务环境中,从而使Web服务环境中的实体信任度随着交易次数的增加能够自动更新.最后,通过模拟试验表明改进后的主观信任评估模型能更好的反应Web服务环境中实体信任度的变化.     

基于模糊逻辑的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础．通过考查主观信任的模糊性,首次将语言变量、模糊逻辑引入主观信任管理研究中,提出了信任的度量机制,运用模糊IF—THEN规则对人类信任推理的一般知识和经验进行了建模,提出了一种灵活直观,具有很强描述能力的形式化的信任推理机制,为主观信任管理研究提供了一种有价值的新思路．     

Web服务中主观信任和客观声誉的研究

随着Web服务的出现,对软件服务和服务组合的安全可靠的运行使得服务提供方、服务请求方以及代理之间的相互信任变得尤为重要。首先给出信任和声誉的定义以及它们之间的区别和联系,由此提出一个用于度量软件服务间信任关系的信誉评估模型——WSTR。给出了更加灵活的计算直接信任度方法,并且将声誉引入推荐信任的合成中,利用现有的节点作为声誉存储实体,更加能够体现信任的主观性和客观性的结合。仿真结果表明声誉度能够客观地反映出真实的实际情况。     

基于声誉的多维度信任计算算法

针对移动Agent电子商务环境,大多数基于声誉的信任算法是单维度的,评价的节点只对历史交易给出单一的评价,并不区分节点服务内容,给出的信任评价粒度较粗.对此,提出了一种基于声誉的多维度信任算法RMDT(reputation-based multi-dimensional trust).给出了一种新的推荐可信度计算方法,...     

对等网中基于声誉的信任关键问题综述

声誉是一种新型的信任建立机制.在对等网中,利用基于声誉的信任机制,可以隔离和孤立恶意的peers,选择信任状况好的peers提供服务.P2P系统中的声誉研究包括两个关键问题：信任建模和信任数据管理.分别对这两个关键问题进行了综述.信任建模涉及到信任描述、计算本地信任以及综合信任计算;根据ratings的存储位置不同,信任数据有三种管理方式.总结全文,并给出了未来的研究方向.     

对等网络信任和信誉机制研究综述

介绍了对等网中的信任和信誉机制所涉及的概念与研究内容，对其近年来的研究进展进行了归纳分析，提出了对等网络的中信任和信誉机制研究中涉及的问题,并针对该系统设计中涉及的关键问题提出了相应的思路和研究方法。     

开放网格环境下动态信任模型研究

随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。     

电子商务环境中一种基于多主体系统的信任模型

为了解决电子商务环境的动态性和不确定性带来的信任问题,提出一种基于多主体系统的信任模型来处理电子商务环境中Agent之间的信任关系。与现有的信任模型相比,该模型能自主处理Agent间的欺诈信息,同时在估价Agent的信任关系时引入了时间退化因子。模拟实验表明,时间退化因子和信任的精确度即信心的引入,能更加有效地评估Agent之间的信任关系。此外,模型中引入了信任的本体性概念。     

基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型

通过将网络节点推荐行为分析和网络恶意节点密度的自适应机制纳入信誉度评价过程,提出了基于蚁群算法的加强型可抵御攻击信任管理模型--EAraTRM,以解决传统信任模型因较少考虑节点的推荐欺骗行为而导致容易在恶意节点的合谋攻击影响下失准的问题。在对比研究中发现,EAraTRM可以在网络中恶意节点密度达到90%,其他传统信任模型已经失效的情况下,仍保持较高的正确性。实验结果表明,EAraTRM能提高节点评价其他节点信誉度时的精度,并降低整个网络中恶意节点间进行合谋攻击的成功率。     

直接评价节点诚信度的P2P动态信任模型

为解决现有P2P信任模型计算开销大、动态适应能力差、推荐可信度的动态性未得到足够重视等问题,提出了一种新的动态信任模型。通过直接交互节点的局部评价加权其推荐可信度计算节点的全局信誉值,避免了迭代过程,降低了网络开销。采用基于时间帧的方法更新节点的全局信誉值和推荐可信度,以抑制节点提供服务和推荐两方面的动态性。仿真实验结果表明,新模型较现有模型在网络开销、节点动态性推荐的抑制等方面有较大改进。     

基于时态逻辑的自动信任协商模型*

通过分析自动信任协商系统中的行为抽象,形式化定义了协商模式.基于扩展的一阶时态逻辑给出了自动信任协商系统的抽象模型,分析了模型的语法和语义,为实现自动信任协商系统提供了有效的工具.     

一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型

为了解决P2P网络的信誉问题,以电子商务为研究背景,设计了一种基于信任衰减向量的P2P网络信誉模型（P2P-Rep）。本模型采用混合结构式P2P网络的架构,对电子商务中各交易指标的评价向量进行衰减计算,基于交易评价因子推理计算直接信任度、间接信誉度和综合信誉度。仿真实验验证了该模型较低的资源开销和较高的交易成功率。