网格任务调度中的信任值计算算法研究

通过对网格环境中实体之间的信任关系进行分析,提出了一种信任值计算模型.该模型能根据用户和资源间已有执行经验计算节点的信任值,实现了网格环境下信任值的分布式计算,有效解决了网格动态性引起的信任值计算开销问题.     

基于域的自主式信任模型的研究

网格环境中的信任问题是当前网格研究的一个热点问题,为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,本文提出了一种新的信任模型来处理网格环境中实体之间的信任关系,该模型对域内信任关系和域间信任关系分别采取不同的方法进行处理。实验和分析结果表明,与以往的信任模型相比,这种信任模型能更加精确地评估实体之间的信任关系,从而能更加有效地解决网格环境中存在的安全问题。     

网格信任模型的研究

研究如何在网格中建立基于行为的信任模型,排除内部恶意节点,提高系统的安全可靠程度.提出一种新型的基于行为的信任计算模型来处理网格环境中实体间的信任关系,该模型对域内信任关系和域间信任关系分别采取不同的方法进行处理,能够评估实体与实体间的信任关系,从而解决网格环境中存在的某些安全问题.     

网格环境下一种基于招标的信任评估模型

为了提高信任模型中信任查找的效率和更有效的防止恶意推荐,对在网格环境下的信任模型引入了招标的思想以及改进了信任更新机制.首先由评估者向资源实体发出招标信息,资源实体根据招标信息投标或不投,评估者收到资源实体的投标申请书,就只需在已发投标申请的资源实体中进行信任查找,然后与符合条件的资源实体签订合约;在信任更新机制中将推荐行为发生后总体信任值作为较真实的信任值,与中间实体推荐信任值比较,根据二者的误差生成反馈,调整对此实体的信任度.实验表明信任模型在引入招标机制和改进了信任更新机制后,不仅调动了资源节点的主动性,实现了用户和资源的互动,提高了信任查找的效率,而且能够更好更有效的防止恶意推荐.     

面向社交网络中多背景的信任评估模型

针对信任由背景敏感性导致的在社交网络中难以有效评估用户间接信任值的问题,提出了一种面向多交互背景的间接信任评估模型(multiple-context trust evaluation,MCTE)。该模型利用相关性概念,通过对各背景下网络结构和用户信任关系的综合分析,建立覆盖在信任网络之上的相关性网络,进而利用交互背景的相关性计算跨背景用户的间接信任值。模型避免了多背景以及疏散网络中间接用户信任路径难以寻求,以及信任衰减对评估的影响,有针对性地为用户组建立相关网络,保证了预测的准确性及合理性。对真实社交网络的实验结果表明,MCTE模型不仅可以计算单一背景下用户的间接信任值,更适用于多交互背景下用户信任值的预测。与已有模型相比,评估准确度有较大的提高。     

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...     

云环境下基于模糊粗糙AHP的企业信任综合评估

针对传统供应链上合作企业之间信任评估模型的不足,建立了云环境下模糊粗糙AHP信任评估模型,改进了以往信任评估模型中无法很好体现综合权重的缺陷,构建AHP模型计算信任证据的主观组合权重,利用模糊粗糙集原理来定义指标的客观权重,进而计算综合权重,最后建立信任模糊模型综合评估企业信任值。实例证明,该模型可以很好地应用于云计算环境下供应链上各节点企业信任度的评估,是一种有效的综合评估方法。     

物联网感知源数据可信性评估模型研究

感知源数据的可信性是决定应用系统安全和可靠与否的重点因素.提出了一种物联网感知源数据可信性评估模型,从直接信任值、能量信任值、同行推荐信任值和综合信任值等多个维度对感知源数据的可信性进行评估,从而可以有效地识别感知设备的状态.仿真实验表明,模型具有算法简单,能耗低,可以进行边缘计算与动态扩展.     

基于代理的网格用户信任模型

针对传统网格计算的信任管理模型中存在的诸如网格服务提供者(GSP)难以有效评估和管理数量庞大的用户的信任度,难以抵御whitewashing攻击保障自身安全等问题,一个基于代理的网格用户信任模型被提出以解决上述问题.模型由自治域的用户信任代理(UTA)管理域内用户的信任度,GSP则判断UTA的评估结果.实验表明该模型符...     

P2P网络环境下自适应的动态信任评估模型

针对类似于P2P文件共享系统的大规模分布式系统中的动态信任评估问题,提出了一种基于遗传算法的自适应的动态信任评估模型.该模型中节点间的信任关系随历史行为及其它相关信任评估信息的动态变化而变化,模型能自主地随着网络环境的变化动态生成信任评估规则,并不断地更新这些规则.实验结果表明,在网络环境发生动态变化时,文中模型比其它信任评估模型具有更强的动态自适应能力.     

信息网格环境下的综合信任度评价模型

网格环境下的实体动态变化使得在实体的可靠运行与资源合理使用方面存在安全隐患,为了解决在动态网格环境下的安全问题,该文针对网格环境的动态特性,提出了一种评价动态实体信任度的模型。在给出了信任机制的几个主要概念的基础上,利用直接信任度、间接信任度、综合信任度构建了综合信任度评价模型(STDEM),并具体量化了各种信任度的评价参数,为网格系统中节点的可信性提供了一种评价方案。通过仿真实验对STDEM模型的相关参数进行了分析,并将综合信任度评价模型应用到了具体的数据网格系统中,验证了模型的有效性。     

网格环境下一种基于分类的行为信任模型

在网格环境中,针对不同上下文环境下实体之间的交互行为,提出了一种新的基于分类的行为信任模型.模型根据信任等级对实体进行相应分类,在此基础上与实际社会相结合引入了交互事件重要性因子,惩罚因子,惩罚加速因子等,实现了实体动态的主体特征.分析和仿真表明,模型在性能上得到了一定程度的提高,并对恶意实体的恶意交互行为起到了一定的抑制作用.     

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．     

几种网格信任模型的研究

研究了3种网格环境下的信任模型,比较了它们的建构思想、优越性和局限性,提出了定义身份权、使用身份权进行信任初始化、将信任推荐作为交易上下文环境的一种、扩大节点信任自主权以及建立独立信任管理层等改进想法,并在此基础上提出了改进后的新模型的框架.     

网格服务信任的赔偿评估模型

针对网格服务信任评估中难以鉴别恶意评估的问题,提出一种基于赔偿的网格服务信任评估模型。模型中,引入市场机制,评估双方对评估行为提出期望收益并承诺赔偿价格,双方目的是最大化各自收益。借助信号博弈理论,通过对模型进行分析和求解,得出评估双方基于赔偿的评估交易策略,策略满足完美贝叶斯分离均衡。评估双方可根据策略选择自己的交易行为,从而使各自收益最大化。理论分析和仿真结果表明:该模型能使信任评估者主动摒弃恶意评估,服务提供者可根据赔偿价格有效地判断评估的可信度,主动选择评估对象,与现有模型相比,在精确信任评估的准确性、服务的可靠性及简化计算、降低通信开销等方面有较大的提高。     

一种改进的DyTrust信任模型

为了提高DyTrust模型信任评价的准确度,解决信任模型的粒度比较粗糙以及节点的个体经验对信任评价带来影响的问题,在DyTrust模型的基础上,通过对节点所提供的服务进行细化和引入经验因子的方法,提出了一种改进的信任评价算法.与DyTrust模型的比较和分析表明,改进后的模型精化了信任算法的粒度,提高了信任评价的准确度,体现了节点的个性化特性,在反馈可信度的算法方面有较大的改善,同时该反馈可信度算法具有较好的可扩展性.     

Research progress of trust evaluation model

Software systems in distributed environment are changing from a close and relatively static form, whose users are familiar with each other, to an open and highly dynamic mode, which can be visited by public. In such circumstance, trust evaluation model becomes focus of intense research at current time. Trust evaluation model establishes a management framework of trust relationship between entities, involving expression and measurement of trust, comprehensive calculation of direct trust value and recommended trust value, and recognition of malicious entities and recommendations. Based on the analysis of several typical trust evaluation models, the classification of trust evaluation ideas and modes is discussed, the questions existing in current research and the directions of future research are pointed out.     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...