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。     

利用信任支持度构建客户信任网络

利用信任的社会性质进行信任传递,可有效缓解数据稀疏的问题,提高推荐系统的覆盖率和准确率。目前对信任网络的研究存在信任模型建立不准确、信任传递机制复杂与失真等问题。为准确表述信任网络中的客户信任关系,引入信任支持度的概念,提出了一种信任度与信任支持度相结合的客户信任模型;制定了符合信任社会性的传递规则,构建了基于该模型的客户信任网络,并设计了相应的个性化推荐算法。实验结果表明,此模型提高了推荐系统的覆盖率、准确率及推荐质量。     

社会网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

现有基于信任的推荐算法中没有充分挖掘用户间的信任关系,且缺乏合理的信任关系传递规则,极大地影响了推荐算法的可靠性和准确性。针对上述问题,通过用户评分数据与用户的社会关系建立信任传递模型,提出一种基于信任传递的推荐算法。该算法首先利用评分数据计算信任传递模型中用户的隐式直接信任关系,其次通过求解有序加权平均算子融合多条信任传递链的间接信任关系,最后将计算出的用户信任度与相似度融合为综合相似度进行预测推荐。实验结果证实了所提算法可有效提升系统的推荐质量。     

Agent 主观信任的传递性

信任在多Agent系统和网络研究中越来越引起重视.主观信任一般不具备对称性和传递性,这就为基于信任的委托、信任网络的构建和基于信任的网络信息传播等带来了很大的不确定性.针对此问题,讨论了合作环境下二值信任关系及其传递性.给出了客观信任、主观信任的建模方法,给出了与信任传递性有关的几个性质,并证明了客观信任具有等价关系,而主观信任则只具备有条件的对称性和传递性,研究了构造主观信任传递闭包的可行算法,讨论了主观信任传递闭包的连通性及其测试算法,这几种算法的计算复杂度都是多项式级的.为主观信任的传递性研究做了初步的探索,给出了几个基本结论.     

面向对象粗糙信任攻击威胁感知模型

基于面向对象的信任攻击图,提出了一种复杂信任环境系统信任攻击威胁感知模型;该模型描述了信任主体对象属性间的所有攻击关系。通过引入粗糙图理论,将面向对象粗糙信任攻击图中具有相同攻击效果的攻击方法,以及在攻击关系中具有相同重要性的信任主体对象划入同一等价类,基于这些等价类,只要获取有限的几条特征攻击路径就能够搜索整个攻击策略空间,从而解决了全面把握攻击动向和限制路径规模之间的矛盾。通过定义路径相似度,采用蚁群算法在论域信任攻击图中搜索到达攻击目标的特征路径,在这些特征路径中找出给目标节点带来的最大威胁的攻击路径。试验证明该方法能够快速定位被攻击的信任主体对象及攻击方式,在各种特征攻击路径中准确找到其所在位置。     

Markov逻辑网在基于信任的推荐系统中的应用

基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一种统计关系模型——Markov逻辑网来表示信任的传递性质,讨论了Markov逻辑网的理论模型,通过其推理算法预测信任关系,实验结果表明,在基于信任的推荐系统中Markov逻辑网方法比MoleTrust方法在推荐精度和解决冷用户问题上有更好的效果。     

基于ＪΦｓａｎｇ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ＪΦｓａｎｇ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ＪΦｓａｎｇ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．     

P2P网络中基于Gossip算法的信任模型

为了解决P2P网络开放性和自治性带来的信任问题,提出一种基于Gossip算法的信任模型。该模型在估计节点的信任关系时引入时间退化因子,使用基于网络拓扑结构的Gossip算法传递消息、聚集信誉。模拟实验结果表明,该模型能更有效地评估节点间的信任关系,提高查询效率,减少网络拥塞。     

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．     

用户非对称信任关系的推荐算法

数据稀疏性是目前协同过滤面临的主要挑战之一。用户间的信任关系为推荐系统提供了有用的附加信息。已有工作主要采用直接信任关系作为附加信息,对间接信任关系考虑得较少。针对这一情况,提出一种融合直接和间接的用户非对称信任关系的推荐算法(ATRec)。首先,构建一种信任传递机制,并利用该机制获得用户间的间接非对称信任关系。其次,根据直接和间接非对称信任关系获得每个用户的信任集合。最后,利用信任集合、最近邻的评分和好评阈值计算出商品的受欢迎程度,进而获得对用户的top-N推荐列表。在真实数据集上的实验结果表明,该算法比主流的推荐算法在top-N推荐性能上有更好的表现。     

信任传播与信任关系发现方法

信任管理是一种具有动态可扩展性的新型访问控制方法.在现有信任管理研究成果的基础上,参照人类社会基于信任的交互机制,提出了一种基于信任度的访问控制模型,并对其中的信任传播与信任关系发现进行了重点研究.参照人类社会的信任传播模式,并基于自组织理论,提出了一种信任自主传播模型,实现信任动态、广泛的传播.通过引入计算机网络中分...     

P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

基于社会规则和非结构化P2P网络的拓扑特性,提出一个用于非结构化P2P网络的信任管理方案,给出评价信息的分布式存储方案和信任度的计算、更新、搜索方法。该方法的计算复杂度和报文通信量较低。仿真实验结果表明,该信任机制能有效抵制非结构化网络中恶意节点的攻击。     

基于社会关系的互联网信任建立模式研究

本文从社会关系的角度研究了互联网信任的建立模式,主要对基于信任传递和基于信任评估的信任建立两种模式进行了研究和阐述,并以人人网和淘宝网为例进行了信任建立模式的分析。对人人网中好友数量及无效连接过多引发的信息爆炸问题,采用好友分类和划分关系连接权重的方法改进信任建立过程,而对淘宝网的信用评价体系采用基于物品、服务、成交金额加权计分的方法进行优化。     

基于灰色系统理论的主观信任模型

通过对传统信任计算模型的讨论,提出了以灰色系统理论为基础的灰关联分析模型,证明了模型稳定性的充分必要性.新模型主要将实体的某些难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰关联度的概念和计算方法,将实体的信任水平定义为实体的关键属性值序列与最优属性值序列的灰关联度,从而得到该实体信任水平的相对参考值.实例表明,该模型不仅发挥了灰关联分析可靠性高、所需样本量少等优点,而且很适合软件作自动化处理,是一个既能反映主体信任的灰性,又具有直观、简洁语义的定量描述机制,为进一步建立信誉数据库进行大规模分析提供了较好的基础,也为网络环境中的信任计算提供了一个具有实用价值的新方法.     

面向网格的信任评估模型GTruMod

提出一个新型的面向分布式环境的信任评估模型：GTruMod。GTruMod基于后验概率思想分析实体间的协作历史,推导实体间直接信任,基于信任的社会模型特点计算实体的信誉,综合直接信任和信誉给出信任度的计算方法。基于该模型,该文提出一种基于图搜索方法对实体间信任度实施评估的算法,分析了该算法的复杂度。通过实验分析了该模型的评估性能特征,说明模型具有防范恶意推荐的能力。     

考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型

分布式动态信任模型作为适用于云计算环境下的访问管理机制已经得到广泛研究,然而现有的许多信任模型忽视了对信任数据可靠性的评估,导致推荐信任不可靠时出现模型失效.针对这一问题,本文提出了一种新的考虑信任可靠度的分布式动态信任管理模型DDTM-TR.DDTM-TR模型首先使用可靠度对信任进行评估,降低不可靠数据对直接信任、推荐信任、综合信任计算的影响.然后,选择多个待选节点计算它们的综合信任,并以计算出的综合信任为概率,随机选择待选节点进行交互.最后,在交互结束后,根据交互满意度反馈修正节点的可靠度.仿真实验表明,DDTM-TR模型在处理恶意服务、恶意推荐都优于对比模型并且能通过反馈算法进一步降低判断的失败率.     

电子商务下的信任网络构造与优化

电子商务环境中交易实体间的信任关系类似于传统商务环境中复杂的社会关系.实体间的信任度量涉及到交易额、交易发生时间、消费实体个人收入及其对信任的风险态度等因素,难以准确地给出量化计算.为探明这种信任关系的本质特点,结合现实生活中社会关系网络的一些认知理论和方法,详细分析和定义了实体及实体关系的相关属性,提出了一种信任网络描述的形式化模型.研究了信任网络的构造方法,建立了一套信任网络优化算法,有效地降低了信任网络的复杂性.最后,给出了一套信任网络可视化自动生成工具,通过实例应用分析表明,信任网络形式化描述模型和优化算法可以很好地揭示电子商务环境中复杂的信任关系,降低了信任度量算法的复杂度,可为信任的传播机制和信任计算模型的研究提供理论基础.     

一种新型推荐信任模型

开放网络环境中,电子商务活动越来越频繁,文件共享等服务越来越普遍,用户之间的信任关系成为安全问题的重点。为确定大量未知实体的信任关系,出现了基于不同方法的推荐信任模型,其关键在于如何解决推荐信任的传播与合成。该文研究了现有的推荐信任模型,分析了其中存在的问题;为解决推荐信任传递问题,提出了信任向量的定义;在此基础上提出了基于推荐信任向量的新型推荐信任模型。最后进行了仿真实验分析。     

一种开放网络环境下的分布式信任证明算法

目前大多数信任证搜集技术采用传统的信任协商方法收集信任证,这给信任服务器带来很大负载且存在信任证盲目搜索问题。本文介绍了一个信任分布式证明协商算法DPN。基于RTP策略语言,DPN能够智能地对信任关系进行远程证明或本地推演,从而能够提高信任建立的效率。DPN能够给出证明协商过程中的相关信任规则纪录,支持对信任建立过程的验证。分析了算法的正确性和完整性,并通过实验证明了算法带来的性能提升。