面向教育云E-learning服务用户的信任评估

基于用户主观性及其能力客观性分别提出了用户信任云评估模型及其能力信任评估模型,用户信任云模型使用期望、熵和超熵对具有随机性和模糊性的复杂实体进行主观信任评估;而用户能力评估模型在考虑能力对象和交互属性基础上综合评估用户客观能力的信任度.结合这2种模型提出了用户综合信任评估模型,实验结果表明该评估模型能较好地实现教育云计算环境下E-learning服务用户综合信任评估.     

P2P环境下一种角色与云理论的信任模型

在P2P网络中,信任模型是保障网络信息安全的关键,然而现有的信任模型不能完整地体现出信任的主观性、随机性和模糊性。利用云模型的不确定性和模糊性,提出了一种正确理解和定义信任的方法,结合定性推理机制来完成信任评估。云模型在处理定性与定量之间的转换具有突出特点,文中提出了一种基于角色与云理论信任评价(RCTrust)的方法。实验分析表明:通过分布式P2P网络节点间服务合作的实验,验证了基于角色与云理论信任评价的合理性和可行性。该模型具有较高的合作成功率与较强的抗攻击能力。     

主观信任云在文本分类中的应用研究

自然语言的不确定性是影响文本分类性能的最重要因素。从降低自然语言中的不确定性出发,将主观信任云引入到文本分类中,提出了一种基于主观信任云信任决策的文本分类方法。该方法通过基于云的概念跃升计算出文本类别概念特征,采用主观信任特征向量作为待分类文本与类别概念之间的相似度判断标准完成分类。该方法有效减少了自然语言的不确定性影响,在不同文本分类方法的实验对比分析中,充分体现了其优异的分类性能。     

基于多层次结构模型的云服务信任评估算法优化

为了提高云服务信任度水平和推荐能力,需要对云服务信任度进行优化评估,提出基于多层次结构模型的云服务信任评估算法。在云服务平台的用户行为信息特征采集中,建立云服务信任度分布大数据模型,挖掘云服务用户偏好性特征量,根据采集结果采用模糊信息调度方法提取云服务信任度特征量,在此基础上构建云服务信任度评估的粗糙集分布模型,通过大数据多层次结构分析方法进行云服务信任评估和推荐,结合模糊C均值聚类方法实现对云服务信任度的优化聚类和自适应评估。仿真结果表明,云服务信任度分布的多层次结构分布均匀,采用该方法进行云服务信任评估的准确度较高,评估的精度较好,用户满意度较高,提高了云服务信任评价能力。     

一种基于质量云的软件质量评估方法

软件质量评估是软件质量保证的关键技术,具有多属性、模糊性和不确定性的特点.基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,提出了一种基于云模型的软件质量量化评估方法.该方法使用软件质量云的期望和超熵对软件质量进行定量评估,利用质量变化云刻划软件质量的变化情况,为进一步的质量评估提供依据.实验结果表明,该方法能够有效地支持软件质量评估决策过程,在有效性和精确度上有显著优势.     

基于云模型的地面智能机器人自主性评价方法

为解决地面智能机器人自主性评价过程中评价体系单一、未考虑评价过程及系统自身不确定性等问题,提出了一种基于云模型的自主性评价方法.该方法建立了评价云模型,以期望作为评价基本度量,以熵和超熵描述评价的不确定性.通过对不同属性特征的样本进行统计特征、区间数和评价向量运算,得到实数型、区间型和语言型三类评价云生成方法.利用加性合并计算,将多个评价云信息累加,得到具有稳定可信性的综合评价状态云.以实验室3台地面智能机器人为原型,设计系统自主性评估验证实例,完成了云化过程.实验验证了该方法能够有效结合定性与定量评价,可应用于地面智能机器人自主性评价和其他复杂智能系统的综合性能评价.     

基于云模型的网格用户主观信任管理模型

传统网格计算的信任管理模型中,网格服务提供者(GSP)难以有效评估和管理数量庞大的用户的信任度,且难以抵御Whitewash攻击并保障自身安全.为此,文中提出一种基于云模型的网格用户主观信任管理模型.该模型由自治域信任代理(UTA)管理域内用户的信任度,GSP则利用云模型评估UTA.实验结果表明,该模型符合网格架构的结...     

一种基于广义传递闭包的信任评估模型TREM

提出了一个基于信任路径的信任关系评估模型．该模型根据用户之间信任关系度量值和信任经验得出信任评估结果,然后将其递归地应用于计算其他用户的信任组合值,形成信任关系的完整集合．从实验结果来看,该模型适合于信任状态信息的收集和评估的自动化实现,信任评估过程对于噪声和恶意用户而言是健壮的,信任评估结果较为客观地反映出信任关系的多变性、不确定性和互依赖性．     

卫星网络管理与互联互通仿真评估算法研究

本文针对卫星网络管理和互联互通仿真结果的评估,提出了以云模型为基础的系统评估算法。该评估算法用云理论实现定性属性值和定量属性值之间的转换。该评估算法以不确定性为出发点,在理论上借鉴层次分析法的某些处理手段,可以较好地处理指标体系中广泛存在的泛层次树形结构现象,使评估结果更加可信。仿真结果表明,该方法对于卫星网络管理和互联互通系统仿真的综合评价方便、可行。     

扩展的正态云发生器

正态云模型是一种最基本的云模型,用于定性概念与定量描述之间的不确定性转换.根据实际定性概念的含义,可扩展为三角云、半正态云和正态组合云.将云模型的数字特征期望理解为函数或图形,提出函数云、分形云等扩展云模型.给出各种扩展云模型的云发生器算法,有效地扩大地云模型的应用场合.     

B2C电子商务中信任评价机制研究

为了提高B2C电子商务交易的安全性及成功率,客观地反映客户对站点的信任度,提出了基于云模型的信任评价机制。从历史交易评价、站点品牌、商品价格、物流和服务等方面分析B2C电子商务中的信任影响因素,通过信任云的定义来实现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、信任云合并算法以及信任云的相似度算法来建立信任评价模型。最后,通过计算结果结合主观推断实现了信任的决策。仿真实验分析验证了本方法的有效性及合理性。     

基于贝叶斯信任模型的资源调度策略

在科技迅速发展的今天,云平台正在迅速成为科学应用的重要平台.由于云平台下的节点资源数量非常多,显然他们有很多是不可靠的,这些节点会对EXE的执行和调度任务产生很大的影响.在本文中,受贝叶斯认知模型的启发和社会学的信任关系模型的引导,笔者首先提出了一种新的基于贝叶斯方法的认知信任模型,然后,将这种模型应用到资源调度系统中.理论分析和仿真实验证明,笔者提出的方法能有效的满足云计算对节点资源的信任要求,并且牺牲较少的时间成本,确保在一个相对安全的节点资源池中执行云计算任务.     

基于信任度变化趋势的云服务选择模型

针对云服务选择过程中,用户难以选择可信、可用、可靠的云服务问题,本文提出一种基于信任度变化趋势,并结合QoS服务质量的云服务选择模型.首先,信任度的计算分为两部分,一部分根据贝叶斯原理计算信任度值,另一部分是将历史信任度值进行最小二乘的拟合,得到能更准确地反映信任度值的变化趋势值,根据信任度变化趋势值对信任度值进行修正,确定其综合信任度值.然后,根据云服务的QoS量化模型,计算得到客观的QoS值,在此基础上,引入了信息熵的概念来确定可信参数加权的问题,从而得到最优的服务选择.仿真实验表明,该模型能够体现云服务主体信任度的变化,增强云服务选择的预判能力,有效地提高服务选择的成功率.     

云环境下基于静态博弈的信任等级模型研究

针对开放的云环境下个别用户的不合作行为对系统造成的安全威胁,提出一种基于"倒金字塔"分级的信任模型.以云用户在数据交互中的合作态度为依据计算信誉值,按照积累的信誉值甄别用户的可信程度并进行分级管理,并进一步使用完全信息静态博弈理论,评判不同级别用户在交互中的选择策略.仿真结果及分析表明,此信任等级模型能够甄别系统中存在的非可信用户,激励用户的合作行为,提高系统预防安全威胁的能力.      

基于布尔云模型算法的图像修复研究

针对现有图像修复算法的不足,采用布尔云模型算法。首先构造云模型,利用云熵确定云布尔关系。不同的云团值出现时,布尔逻辑计算每个云滴集合的互信息熵。通过比较熵的不同来确定结果值;接着在受输入和布尔函数决定后产生云态,云模型在受输入和布尔函数决定后,可以再次产生新的云团。对云态进行选择优化,其不同的云熵动态变化,最后给出了算法流程。仿真结果显示算法对修复图像连接自然,有光滑性,保持了整体连续,并且PSNR值较大。     

可信网络中基于熵权法的信任评估模型

在开放式网络环境下,建立信任模型对节点身份或行为进行考察和评估是保证交互过程安全的有效手段,决策属性的权重设置是信任量化和评估的基础.为了使量化模型贴近开放环境动态变化的客观要求,本文提出了基于熵权法的信任评估模型.在多维决策属性的融合计算过程中,利用信息熵理论确立各决策属性的分类权重, 避免主观判断方法在权重设定上适应性不强的问题,保证推荐信任评估决策的有效性和客观性.仿真实验表明,与同类典型的几种模型相比,本文提出的模型具有更稳健的动态适应性特点,并且在安全性方面也具有显著优势.     

A New Kind of Subjective Trust Model

Based on the outstanding characteristics of Cloud Model on the process of transforming a qualitative concept to a set of quantitative numerical values, a formalized model of subjective trust is introduced by which we can transform between qualitative reputation and quantitative voting data. The present paper brings forward algorithms to compute direct trust and recommender trust. Further more, an effective similarity measuring method used to distinguish two users＇ reputation on knowledge level is also proposed. The given model properly settles the uncertainty and fuzziness properties of subjective trust which is always the weakness of traditional subjective trust model, and provides a step in the direction of proper understanding and definition of human trust.     

基于区块链技术的云身份管理信任模型设计

提出了基于区块链技术的云身份管理信任模型,该信任模型允许云服务提供商以动态和分布式的方式自主管理其信任关系,而无需诸如IDP等集中管理机构。该模型通过有效的身份验证机制,允许跨多个域分布的数据使用身份信息来简化操作,优化用户体验。为实现云身份管理的安全性和隐私性提供了身份管理安全问题参考解决方案。通过与传统的云身份管理模型对比,证明了本设计的稳定性。