基于服务质量和恶意结点消除的云计算环境信任模型分析

云计算环境下如何为应用程序选择可靠的服务是一个关键问题。论文借鉴人类社会建立推荐信任模型的方法,考虑云计算服务结点之间推荐信息的不确定性,提出基于服务提供的QoS属性为参考元素建立基本可信度函数,将历史交互信息转化为结点之间的推荐偏好意见,并采用衰减算子和融合算子综合不同云计算结点的推荐信息;针对推荐结点中的恶意结点,采用基于三角模糊数的方法对推荐结点进行分类,并采用不同的衰减算子计算每个推荐结点的推荐信任空间。分析和仿真实验证明该模型的有效性。     

基于网格节点服务质量约束的信任模型研究

网格环境中提供大量不同QoS保证的服务,如何选择可靠的服务成为一个关键问题。本文提出以服务提供的质量属性为参考对象建立直接信任模型的方法,并在建立过程中引入偏序关系以达到屏蔽一些没有价值的参考历史纪录的目的;同时参考人类社会行为规律建立推荐信任模型,以及借鉴人类竞赛的打分机制,通过比较每个推荐信任度方差的方法屏蔽恶意推荐信息。最后针对采用本模型进行服务选择时产生的负载不均衡的现象,提出采用轮盘赌的方法进行服务选择。实验证明,本模型可以有效地解决网格环境中的信任问题。     

服务网格环境下基于行为的双层信任模型的研究

在开放的服务网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现它们之间的协同工作是当前服务网格所面临的一个主要安全问题。为了提高服务网格的安全性和可扩展性,文中提出了一个服务网格环境下基于行为的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。在利用推荐信任值建立管理域间关系的过程中,给出了一种根据实际交往经验调整管理域间推荐信任值的算法。同时,给出了一种可行的推荐信任值综合处理方法。实验表明,分层行为信任模型具有较好的有效性和可扩展性。     

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.     

网格环境中动态信任模型研究

为了提高网格交互的安全性,客观地反映信任的主观性、模糊性及主体问信任关系的动态性,提出了基于模糊理论的动态信任管理方法.通过特征向量和隶属度等概念,实现了信任的动态描述.针对不同的上下文环境,结合推荐节点的直接交互经验,建立了信任的模糊综合评判模型并通过反模糊化,得出量化评估结果.基于时间衰减和模糊贴近度两因素,给出了信任更新模型.仿真实验分析表明,该方法对网格环境中的信任评估是可靠的、有效的.     

网格环境下基于Bayesian网络的信任模型研究

在开放的网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现他们之间的协同工作是当前网格所面临的一个主要安全问题。为了提高网格的安全性和可扩展性,论文提出了一个网格环境下基于Bayesian网络的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。同时考虑了影响实体之间直接信任值的不同因素,以及他们之间复杂的依赖关系,利用Bayesian网络和领域层次结构相结合的方法有效合理地将各方面因素整合起来,形成能够反映实体在不同方面的直接信任值。     

一种基于Qos约束的信任模型研究

提出一种基于服务提供的QoS约束建立直接信任模型的方法，并在建立过程中引入偏序关系，以屏蔽一些在创建过程中没有价值的参考历史纪录．同时参考人类社会行为规律建立推荐信任模型，并借鉴人类竞赛的打分机制屏蔽恶意推荐信息．为了避免出现负载不均衡的现象，提出采用轮盘赌的方法进行服务选择．实验证明该模型能有效地解决问题．     

基于拉普拉斯算子的三角网格模型的平滑与压缩算法

三角网格模型被广泛应用于各个领域并迅速发展,为了既保留网格模型的局部几何特征,又在平滑去噪的同时能够较好地保持边缘、纹理等细节信息,提出一种基于拉普拉斯算子的偏微分方程平滑方法,可以得到较好的去噪效果;为了更加方便三维数据的传输与操作,采用了一种在拉普拉斯算子的基础上,对三角网格模型进行特征分解进而进行光谱压缩的方法,可以实现对模型的压缩.     

网格资源访问的对等信任机制

针对传统网格信任模型中倾向于资源使用者抉择资源而忽略资源提供者的抉择这一现象,分析了信任关系具有的特性,建立了基于域的对等信任模型,并提出了一种更能充分发挥网格资源效率的对等信任机制.该机制认为网格的实体具有资源使用阈值和资源提供阈值,网格实体在进行资源的共享和协同时,交互双方在使用资源和提供资源方面都需要根据相应的阈值抉择匹配的信任度,并通过推荐信任链路建立对等信任关系.     

采用遗传-退火算法的网格依赖任务可信调度

针对异构网格环境下的依赖任务调度问题面临的安全性挑战,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,构建一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略;同时为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立了一个网格任务调度的安全可信模型.以此为基础,定义任务需求表示模型和网格资源拓扑模型,提出一种安全可信的网格任务调度新模型.为求解该模型,在遗传算法的基础上,设计新的进化算子即改进的交叉算子、内部交叉算子及作为变异的迁移算子,同时引入模拟退火算法增加搜索精度,从而提出了一种新的遗传-退火算法.仿真实验表明,在相同条件下,该算法比同类算法在调度长度、安全可信值及收敛性等方面具有更好的综合性能.     

基于混合战略博弈的P2P激励机制

针对P2P系统中的搭便车问题,提出了一种基于混合策略博弈的激励机制。将信誉值作为激励节点贡献资源和提供服务的基础,节点是否能获得服务也是与节点当前信誉值成比例的,节点只能通过提供服务来增加其信誉值。同时节点是否响应服务请求是以某一概率来进行的,通过调节该概率来有效的激励节点提供服务。仿真实验表明,节点在经过一段时间的博弈之后,其响应次数和请求次数基本相等,提高了节点在系统中的参与度。     

服务质量感知的网格工作流调度

在网格工作流中引入服务质量,可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配,服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据.工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题.基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系,提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型,并提出了基于遗传算法的调度方法.仿真实验表明,该调度算法具有较好的收敛性.     

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.     

服务网格环境下一种基于整体QoS的服务匹配策略

研究服务网格中的服务质量(QoS)保障问题.定义基本QoS参数及量化要求,阐述QoS参数归一计算方法,提出一种基于整体QoS的服务匹配策略.该策略利用QoS约束的一致性和整体QoS特性进行网格服务发现与选择,从而减小满足最小服务要求的解空间.实验结果表明该策略有效提高了匹配服务的执行效率,满足了用户的QoS需求.     

P2P网络激励兼容的声誉评价及服务分配

由自私节点组成的P2P网络常常采用基于声誉的机制激励节点间的合作。当前已经提出了一类基于声誉的方案,但其中大部分方案都忽视了方案的分布式实现中惩罚的激励兼容性问题。在社会学或生态学领域,该问题常被称为二阶搭便车问题:拒绝低声誉节点的服务请求会降低惩罚者自身的声誉,因此对于自私节点而言,这种惩罚并不总是有利的选择。以P2P文件共享为例对该问题进行了分析,提出了一种连续型二阶声誉评价模型及两种服务分配规则,即概率分配规则和比例分配规则,实验表明只有概率分配规则是激励兼容的。     

A Novel Framework for IP DiffServ over Optical Burst Switching Networks

This paper presents a novel framework for IP Differentiated Services (DiffServ) over optical bursts witching (OBS), namely, DS-OBS. The network architecture, functional model of edge nodes and core nodes,the control packet format, a novel burst assembly scheme at ingress nodes and scheduling algorithm of core nodes are presented. The basic idea is to apply DiffServ capable burst assembly at ingress nodes and perform different per hop behavior (PHB) electronic treatments for control packets of different QoS class services at core nodes. Simulation results show that the proposed schemes can provide the best differentiated service for expedited forwarding (EF), assured forwarding (AF) and best effort (BE) services in terms of end-to-end delay, throughput and IP packet loss probability.     

基于人工免疫与D-S证据理论的故障诊断方法

针对使用信息融合技术进行故障诊断时,基本概率赋值难以确定的问题,提出一种基于人工免疫原理与D-S证据理论相结合的故障诊断方法.该方法使用无类标数据进行人工免疫聚类,构建每一个传感器的故障空间的分类模型,设计了中心抗体和一般抗体的识别半径对未知样本进行免疫识别,计算该样本在各故障分类器下的基本概率赋值,最后通过D-S证据理论将各基本故障概率赋值进行融合诊断,基于信任函数进行故障决策.试验结果表明该方法可以处理多信息源数据,提高了故障识别能力,有一定实践意义.     

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。