网格环境下基于域的信任模型

信任管理是网格安全研究的核心内容,根据网格的特点,提出了一种信任模型;模型中把网格实体之间的信任关系分为域内信任关系和域间信任关系,并给出了相应的定义和参数,信任度的计算和更新过程;引入时间衰减函数,使信任值的计算更加精确;仿真表明,该模型可以保证推荐信任值的可靠性,防止联合欺骗,有效地解决了网格环境中的信任评估问题。     

信任度评估模型在网上医院安全中的应用研究

信任管理是当前网格计算安全研究的热点。本文在介绍信任管理概念和概迷信任度评估模型的基础上，根据信任评价的特点．提出了一个基于模糊理论信任度评估模型，结合国内某知名医院的网上医院，举例说明上述信任度评估模型在网上医院信任管理中的运用。     

网格计算系统中的综合信任评估

网格是个动态变化的环境，网格站点间的信任关系受到一些因素的制约，该文提出了一个网格安全信任模型，把信任的概念建立在网格站点的身份信任和行为信任、计算能力、单元服务开销、先前的工作成功率、入侵检测和入侵抵抗能力的基础上，构造了一个评估网格站点行为信任度的算法。基于模糊数学中的模糊综合评估算法理论，该文构造了一个网格站点信任度的综合评估算法，利用该算法可以比较全面地评估网格站点的信任度，最大程度地保证网格行为的安全可靠。     

基于信誉和风险评估的动态信任模型研究

网格环境中的信任问题是网格计算发展过程中必须解决的一个重要问题。网格节点间的行为信任具有动态性和不确定性。文章综合考虑了信任度评估的动态性和风险性,提出一种新的基于信誉和风险评估的动态信任模型。该模型引入惩罚机制、风险机制和推荐节点信任度更新机制,以评估信任关系的复杂性。仿真结果表明,该模型在有效抑制恶意节点上较已有模型有一定的改进。     

网格计算中基于信任度的动态角色访问控制的研究

在网格计算中,资源或服务使用者和提供者之间的信任关系是安全通信的前提。由于网格计算环境的分布特性和动态特性,像传统计算那样预先建立信任关系是不现实的。为了解决这个问题,在研究中发现,可以将信任机制融入网格社区授权服务中的基于角色的访问控制中,对基于角色的访问控制策略做一定的改进,根据信任度评估算法算出网格实体的信任度,CAS服务器能依据实体的信任度动态改变实体的角色。通过基于信任度的动态角色访问控制可以在一定程度上实现网格访问控制的动态性,同时避免实体的欺骗行为,可以有效地达到在网格社区中对客户端进行访问控制的目的。     

网格信任模型

为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,需要对用户在网格环境下的行为进行评价,反映出该用户网络行为的可信程度。探讨了网格环境下的安全需求,给出了网格信任的相关定义,在前人研究的基础上,提出了一种新的网格信任模型,用来处理网格环境中用户之间的信任关系。该模型对网格环境中用户的信任度和声誉进行了分析,对域内的信任关系和域间的信任关系分别采用不同的方法来进行处理。研究了如何在网格计算中建立信任模型,来排除内部恶意用户,提高系统的安全可靠程度。     

网格安全中的信任度评估模型研究

信任管理是当前网格计算安全研究的热点。在介绍网格基本概念、信任管理概念和概述信任度评估模型的基础上,根据信任评价的特点,提出了一个基于模糊理论信任度评估模型,描述了计算用户信任度的方法和步骤,使得信任度的计算更加灵活、评价更为合理科学。     

信任度评估模型在网上医院安全中的应用研究

信任管理是当前网格计算安全研究的热点。本文在介绍信任管理概念和概述信任度评估模型的基础上,根据信任评价的特点,提出了一个基于模糊理论信任度评估模型,结合国内某知名医院的网上医院,举例说明上述信任度评估模型在网上医院信任管理中的运用。     

基于反馈机制的网格动态授权新模型

网格现有的授权系统存在静态性问题,表现为没有提供机制来反馈用户对授予的权限的使用情况.当一个本来可信的用户或服务变成不可信时,授权系统不能及时发现,对其权限进行调整可能导致恶意用户对网格系统的破坏.因此,在授权系统中建立反馈机制,根据用户的行为动态地调整用户角色,对于网格系统的安全具有重大意义.文中分析了网格中现有的授权系统及信任模型的特点,指出它们存在的不足.在此基础上提出一种基于反馈机制的动态授权新模型,很好地解决了现有授权系统的静态性的缺点.该模型是对CAS授权系统的改进,增加了反馈机制和信任度计算机制.其中,信任度计算机制中提出的基于行为的分层信任新模型较以往的信任模型相比,使用服务权值来区分重要服务和普通服务,从而保护了网格中的重要服务并且能有效地抑制恶意节点的行为;文中提出了一种新的更加精确地计算域间推荐信任度的方法,从而解决了不诚实反馈的问题.反馈机制则利用基于行为分层信任模型给出的用户信任度的变化,实现了根据用户的行为动态调整他的角色.文中还设计了三组模型实验,分别验证新模型的特点、对网格中恶意实体行为的抑制情况,从不同的角度对模型进行了实验,对基于行为的分层信任模型对行为的敏感性、收敛性、有效性及合理性加以了证明.     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

信任攻击建模方法

针对信任环境系统中存在的客观弱点和主观弱点,使用弱点利用规则和信任关系盗用规则来描述信任关系状态之间的转移过程,构建了信任攻击模型TAM。在该模型中,攻击者将客观弱点用于信任级别的提升,将主观弱点用于信任关系传递,将主、客观弱点的综合利用将导致信任关系的渗透与扩散,从而可导致攻击可达距离更大;提出了复杂度为多项式时间的TAM信任关系传递闭包生成算法,该算法可以给出当前弱点状态下的所有信任攻击路径。通过对真实弱点的建模,证明此模型可以对信任的安全性进行综合分析,生成信任攻击图、信任攻击路径等详细信息,展示攻击者和信任主体之间的交互过程,对攻击特征有更好的描述能力,帮助管理者预测所有可能的信任攻击,进而为相应的安全措施的制定提供依据。     

网格资源选择中推荐信任关系问题的研究

网格资源选择作为网格研究的核心内容,受到高度关注。目前已经提出的基于信誉的模型中,推荐信任问题是信任管理的重要组成部分。本文首先介绍了基于信誉的网格资源选择模型,然后通过深入分析,指出了模型中推荐信任会产生的问题,给出了解决方法,为在网资源选择模型中对推荐信任值的选取提供了一种途径。     

Grid与P2P混合计算环境下基于推荐证据推理的信任模型

在Grid与P2P混合计算环境(Grid&P2P)中,Grid节点提供有QoS保证的服务,而P2P节点的计算资源属于自主贡献资源,不提供QoS保证,用户不为自己的行为承担任何责任,因此节点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立.参考社会学的人际关系信任模型,通过在Grid&P2P中建立信任推荐机制,并利用DS理论对推荐证据进行综合处理来解决该问题.分析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型可以简单有效地解决Grid&P2P中的信任问题.     

一种新型的网格行为信任模型

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,旨在使用户可以透明地共享使用这些资源,而且彼此可以进行区域间的紧密合作。为了保证这种共享合作更加安全可靠、更具吸引力,在网格系统中提出了信任的概念,具体又可划分为身份信任与行为信任。其中身份信任主要负责身份验证以及用户权限等问题,而行为信任关注的是更广泛意义上的可信赖性问题,用户可根据过去相互间行为接触经验而及时动态地调整更新彼此间的信任关系。该文着重描述行为信任的含义和计算方法,并在此基础上提出了一种新型网格行为信任体系模型,最后通过举例具体讨论说明了它的应用过程。     

基于信任度的P2P信任机制

提出了一种结合上下文对内容进行信任度的评估方法。信任度由内容信任度和节点信任度两方面计算得到。并构建了存放历史信任度的矩阵,进而提出了资源节点及用户节点双向搜索策略,本机制在P2P网络环境下,能很好的解决冒名及作弊等恶意行为,使主体与客体间的信息交互在信任度的控制下能有效进行。     

基于D—S理论的网格信任模型

信任机制已经被广泛地应用于网格计算。基于网格节点对于资源提供的反馈评价,提出了一种基于Dempster—Sharer证据理论的网格信任模型。该模型给出信任函数、似然函数、信任损失的表示方法,并在此基础上建立了对于资源提供者的信任监测机制及防止资源使用者共同串谋与诋毁的方法。     

网格经济模型中基于信任机制的调度算法

在网格环境中使用经济学原理进行资源管理和调度是网格从理论研究走向实际应用的有效途径之一。本文在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下,提出一种基于微分方程的信任值量化计算公式:信任=直接信任8声誉,在此基础上建立基于行为的网格信任机制。根据应用环境的不同需求,对网格经济模型调度算法(DBC)进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间成本折衷优化为目的的网格信任调度算法(TrustDBC)。理论分析及模拟实验结果表明,本文算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法。     

网格环境下基于信任模型的动态级调度

网格用户、资源和服务的不确定性潜在地影响网格应用任务的正常执行,这样使得设计既能减小应用任务执行时间又能减小欺骗可能性的调度算法十分困难．参考社会学的人际关系信任模型,建立网格节点信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合分析,从而定义出基于不确定性推理理论的信任度计算函数．将该函数并入DLS算法得到“可信”动态级调度算法(TDLS),从而在计算调度级别时考虑网格节点的可信程度．仿真结果证实,提出的TDLS算法以小的时间花费为代价,能有效提高任务在信任方面的服务质量需求．     

网格环境的一种跨域信任模型

针对跨域资源调度中不同信任模型之间的差异,提出了一个由域间代理完成的不同信任机制之间的转换模型,将跨域和域内信任一致处理,实现了跨域信任度的转换和评估。给出了跨域信任中的上下文定义,提出了实现跨域调度并体现上下文含义的调度算法。实验表明,所提出的转换模型和调度算法在跨域范围内选择了信任度高的资源,缩短了任务完成时间,提高了任务满足率,使调度过程得到了优化。     

网格中推荐信任计算的关键问题分析

在资源分布广泛、实体直接交互稀疏的网格环境中,推荐信任的计算作为网格信任管理模型中的重要组成部分,已成为一个研究的热点问题。该文在阐述网格信任模型基本概念的基础上,围绕推荐信任计算中的几个关键问题展开分析讨论,指出现有机制的利弊,归纳分析了若干相应改进机制,最后提出了关于下一步的研究方向。