基于云模型的信任评估方法研究

复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问题,而在网络交易中,信任是交易能够顺利进行的前提和关键.文中以复杂的网络环境为研究背景,通过对复杂的网络环境中信任、信任影响因素及信任机制等问题的研究,引入云模型理论,研究并提出了基于云模型的信任评估方法,实现了信任的定性与定量的转换,客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性;为了有效地防止不法分子的信用炒作和欺骗行为,文中提出了特殊属性评价方法和信任惩罚方法.通过仿真实验,验证了文中研究的信任评估方法能够对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价;通过防信用炒作实验和防周期行骗实验,进一步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性,为复杂的网络环境中信任评估的研究提供了有价值的新思路.     

开放式网络信任评价研究

为了解决开放式网络的安全性问题,提高实体间交互的可靠性及成功率,考虑信任的模糊性与随机性本质,提出了基于云模型理论的信任评价模型,实现信任定性描述与定量度量的统一。为了提高推荐的可靠性,引进信任的不确定度计算,并通过信任惩罚算法,防止交易实体的恶意行为。为保证信任评价结果的客观性与可信性,采用加权的信任云合并算法进行信任综合,并通过信任云的相似度计算算法,实现信任的决策。仿真实验分析验证了有效性和合理性。     

P2P网络中信任评价研究

为了提高P2P网络节点间交互的安全性及成功率,客观地反映信任的模糊性与随机性本质,提出基于云模型的信任评价模型.通过信任云及其数字特征的定义,实现了信任定性描述与定量表示的统一.基于逆向信任云生成算法、信任云合并算法进行信任综合,以便获得更为完整的信任信息,并在推荐节点的选择上引进了信任的不确定度计算,提高了推荐的可靠性.通过信任云的相似度计算算法,生成相应的信任综合评价结果,作为节点交易的参考和依据,实现了信任的决策.通过仿真实验,表明该方法可较为客观、真实地反映P2P节点间的信任程度,从而为节点间成功交易提供了科学的、有效的决策依据.     

基于多维信任云的信任模型研究

针对主观信任的模糊性和不确定性以及现有的基于云模型的信任模型中粒度粗糙的问题,提出了一种基于多维信任云的信任模型。首先,依据实体间的直接交互经验和交互时间,利用加权逆向云生成算法计算被评估实体的直接信任云;然后,通过评估推荐实体的推荐可信度,计算被评估实体的推荐信任云;最后,综合直接信任云和推荐信任云产生综合信任云,并依此进行可信实体的选择。仿真结果表明,基于多维信任云的信任模型能够有效地识别系统中的各类服务实体,可提高实体间的交易成功率。     

基于云模型的C2C电子商务信任评价模型

针对C2C电子商务存在的交易安全性问题,提出了基于云模型理论的信任评价模型。通过信任云及信任标准云的定义,客观地反映了信任的模糊性和随机性,实现了信任从定性到定量间的相互转换。给出了信任云的合并及相似度计算算法,实现了信任的分属性及综合评价和决策,仿真实验表明模型是可行的和有效的。     

普适环境中基于云理论的信任模型

现有服务选择模型仅计算信任和不信任条件下的信任度且计算比较复杂,针对此问题,借助云理论的定性定量互换模型,提出云理论信任服务选择模型,给出普适计算服务选择中信任云的计算、评估和更新方法。该信任模型计算简单,可以较好地表达信任的不确定性、提高网络平均信任密度和合作成功率,减少网络欺骗。     

基于云模型和信任链的信任评价模型研究

以复杂网络环境为研究背景,引入云模型理论,提出了一种基于信任链的信任评价模型,实现了信任的定性概念与定量数值之间的转换,通过评价模型识别恶意节点,减少不必要的损失。该模型将信任信息按属性分离,并转换成云数字特征参数进行传递和融合,解决了信任链过长带来的信任信息传递和融合的不合理性问题。通过仿真实验证明了该模型能有效控制最终信任评价结果的真实性,通过防恶意竞争实验,进一步证明了基于云模型和信任链的信任评价模型的可行性和合理性,为复杂网络环境下信任评价的研究提供了一个新的思路。     

基于云模型的军事航空通信频谱共享信任机制研究

针对军事航空通信频谱共享的特殊性,提出一种基于云模型的频谱共享信任机制。通过对信任的相关理论进行研究,引入云模型理论,构建了基于云模型的频谱共享信任体系结构,确立了频谱共享信任体系中的信任交互关系。运用云模型进行信任评价,实现了将频谱共享中模糊定性的信任属性向精确定量的信任等级的转换,较好地解决了频谱共享信任关系建立等系列问题。设计了信任评价实验,验证了信任评价模型的有效性和实用性,为基于信任机制的频谱共享策略实施提供了有效的支撑。     

面向云数据安全自毁的分布式哈希表网络节点信任评估机制

在云环境下的数据自毁机制中,针对分布式哈希表（DHT）网络的恶意节点和不诚信节点容易造成密钥分量丢失或泄露等问题,提出面向云数据安全自毁的DHT网络节点信任评估机制。该机制首先为节点建立二维信任评估模型,对节点可信程度进行定性和定量的考察;接着改进节点直接信任值和推荐信任值的计算方法,充分考虑节点内外因素,从节点运行环境和交互经验两个维度出发并细化到不同层级计算节点信任值,得到信任评价子云;然后将各个信任评价子云加权合成得到综合信任云,采用云发生器描绘出综合信任云一维高斯云图形;最后结合信任决策算法选出最优可信节点。实验结果表明该机制能够帮助原有的数据自毁机制找到更适合存储密钥分量的DHT网络节点,提高了系统的容灾能力并降低了系统计算负载。     

一种基于云模型的主观信任评价方法

如何通过直观、简单和有效的评价方法,辅助消费者完成网上交易中的信任决策,已成为该领域需要面对和解决的一个基本问题.在信任云的基础上,提出一种基于云模型的主观信任量化评价方法.使用主观信任云的期望和超熵对信任客体信用度进行定量评价,进而设计一种信任变化云刻画信任客体信用度的变化情况,为进一步的信任决策提供依据.对实验数据的分析表明,该方法能够有效地支持信任主体的主观信任决策过程,对主观信任评价研究进行了有益的探索和尝试.     

基于云理论的可信技术研究

针对云计算环境下信息的安全性和可靠性方面的欠缺, 为了建立灵活多适应性的安全机制, 将云与可信的概念相结合, 是现今安全领域的一个主要研究方向。为进一步解决云计算安全问题, 对云计算环境下的一些可信技术进行了研究, 并在此基础上提出了一种新的逆向云生成算法。该算法基于原一维逆向云算法, 使用主观信任云的期望和超熵对信任客体的可信度进行了评价, 为网上交易的信任决策提供了依据。对实验数据的分析表明, 与传统的算法相比, 此算法在信任度的可靠性和稳定性上存在比较明显的优势。     

Trustworthy assurance of service interoperation in cloud environment

Cloud computing can be realized by service interoperation and its essence is to provide cloud services through network. The development of effective methods to assure the trustworthiness of service interoperation in cloud environment is a very important problem. The essence of cloud security is trust and trust management. Combining quality of service (QoS) with trust model, this paper constructs a QoS-aware and quantitative trust-model that consists of initial trust value, direct trust value, and recommendatory trust value of service, making the provision, discovery, and aggregation of cloud services trustworthy. Hence, it can assure trustworthiness of service interoperation between users and services or among services in cloud environment. At the same time, based on this model, service discovery method based on QoS-aware and quantitative trust-model (TQoS-WSD) is proposed, which makes a solid trust relationship among service requestor, service provider and service recommender, and users can find trustworthy service whose total evaluation value is higher. Compared to QoS-based service discovery (QoS-WSD) method, it is proved by the experiment for TQoS-WSD method that more accurate result of service discovery will be achieved by service requestor, while reasonable time cost is increased. Meanwhile, TQoS-WSD method strongly resists the effect of service discovery by untrustworthy QoS values and improves service invocation success-rate and thus assures trustworthiness of services interoperation.     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

云计算下基于信任的防御系统模型

由于云计算的动态性和开放性,云环境中频频出现恶意攻击行为,为了保障云计算的安全,结合可信云的思想,提出一个云计算下基于信任的防御系统模型。该模型通过实时监控获取用户的行为证据并加以规范;提出一种新的基于模糊层次分析法（FAHP）的用户行为信任评估方法,逐步确定各行为证据的权重,实现行为信任的科学量化评估;利用多种检测引擎对可疑文件进行全面检测和综合决策,为云中用户提供最大限度的安全防御。实验结果表明,该系统模型能有效消除不良用户的恶意攻击行为、降低病毒等给用户带来的损失,达到云端和客户端双向防御的目的。     

基于移动agent的云计算身份认证机制研究

针对当前云计算的安全需求,提出了一种适用于云计算环境下的身份认证方案。首先设计出适用于云计算身份认证场景的移动agent(mobile agent)结构模型,然后给出了基于mobile agent的云计算安全认证策略。该方案引入了可信第三方机构对认证agent建立定量信任评估,每次进行认证前通过信任度的判断对认证过程进行控制;在认证完成后,又进一步引入了信任反馈评价机制。理论分析和原型系统的实现表明,提出的云计算认证方案具有一定的可行性和可用性。     

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．     

云计算环境下基于FANP的用户行为的可信评估与控制分析

云计算环境下,开放的运行环境使其面临重大的安全挑战,仅仅提供用户身份认证的安全控制已经不能完全适应云计算等新型计算机网络的应用。结合动态的行为可信的安全措施,有效地确定不可信云终端用户并正确分析云用户的异常行为是在复杂动态环境下保证云安全的基础。采用基于三角模糊数的模糊网络分析法(FANP),通过使用模糊数来反映专家评判的模糊性,弱化了单纯使用ANP方法存在的主观性,并对网络用户行为各属性的权重进行了量化计算,使评判结果更加客观。评价结果为基于动态信任的安全控制提供了量化分析的基础,为服务提供者采取更加安全的策略来响应用户请求提供了量化依据。