基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

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.     

一种P2P网络分布式多粒度信任模型

鉴于集中式信任机制不适合于P2P网络,提出了一种分布式多粒度信任模型.该模型从文件质量、下载速度、文件类型和文件大小等多个角度评价服务节点的服务能力,并分别计算信任度.相比整体信任度,多粒度信任度可以提供更精确的信任信息,提高了系统实用性.该模型根据历史评价信息计算多粒度信任度,计算简便,没有迭代运算的不收敛问题.计算机仿真证明了该模型的优点.     

DRQSHCTAgent支持的开放环境下的可信协同

为降低开放环境下因Agent违约带来的风险,提出了DRQSHCTAgent模型.该模型引入服务合成和处方产生任务的多个求解方案,通过品行信任度和服务信任度定义直接信任,通过定义多个服务信任度克服服务信任度的掩盖性,通过群体推荐克服个体链推荐的不足,通过计算方案信任度来选择并优化求解方案.模型通过合同样本提高了计算信任度...     

移动Ad hoc网络中的一种信任评估模型

为了实现从安全管理的角度划分移动Ad hoc网络的网络结构,保证移动Ad hoc网络的有效运行和管理,提出了一种信任评估模型.该模型从信任的定义出发,采用实体行为的服务级管理,针对不同类别服务的实体行为表现成功次数和失败次数对信任关系进行度量,定义了直接信任度、推荐信任度和节点信任度.结果表明该模型适用于移动Ad hoc网络,弥补了移动Ad hoc网络中现有的成簇算法缺少恶意节点检测的缺陷.     

一种新的分布式网络环境信任评估模型

针对分布式网络中缺乏权威机构导致网络中的实体缺乏足够的全局信息,使实体的信任度难以评估的问题. 综合考虑具有全局性与客观性的声誉值及具有局部性与主观性的信任值,提出一种新的基于声誉计算规则、信任推荐规则、声誉加权规则及信任计算规则的4规则信任评估模型. 通过模拟实验将该信任模型与抗攻击信任度模型的安全性进行了比较. 仿真实验表明,该信任模型在安全性问题上较已有模型有一定的改进.     

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。     

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。     

一种多维因子相关的P2P路由信任模型

针对P2P节点的匿名性和隐蔽性易导致恶意节点滋生的问题,基于社会网络的一些基本理论,提出了一种新的P2P分布式信任模型MFTrust.提出了涉及时间因子、通信成功率因子、通信频率因子和评价的局部信任度模型和全局信任模型;设计了节点通信历史相关性因子,针对全局信任度提出了相关性信任度模型.仿真分析表明,MFTrust模型具有快的信任收敛速度,在路由过程中能有效区分恶意节点.     

一种自适应信任协商模型设计与分析

自动信任协商是为了解决开放网络环境中陌生实体很难建立信任关系的问题而提出的一种新安全解决方案.本文提出了一种新的信任协商模型,即一种自适应自动信任协商模型AATN,该模型可根据用户的信任度对访问控制策略进行调整,实现了对不同信任度的用户采用不同的访问控制策略,从而在保护隐私的同时提高了信任协商的效率.本文主要分析了自适应信任协商模型的模型框架、自适应协商策略和一致性校验器等关键技术,并通过实验证明了AATN模型能够有效兼顾信任协商中效率和安全两方面的需求.     

分布式系统的信任度计算

在信任模型中典型的主观信任模型基础上,结合分布式系统开放、分布和动态的特点,给出分布式信任概念的定义,通过引入时间衰减函数和推荐信任权值,提出一种分布式系统信任度计算的动态方法.     

基于主观逻辑的Web服务信任模型

为解决当前Web服务网络中存在的一些与信任相关的安全问题、提高Web服务的安全性和可靠性，基于主观逻辑，文中提出了一个改进的自适应Web服务信任模型iWSTrust及相应的信任度和声誉评估算法，该模型利用主观逻辑对Web服务网络中的实体进行信任建模和推理，并增加可信任的第三方机构来保存信任信息，通过综合考虑Web服务环境中的各个相关实体，分析一次典型交易过程中所涉及的信任关系，并对不同类型的服务请求者进行区分，使得实体的信任度和声誉能够随着交易经验的增加而自适应地改变。模拟实验结果表明，iWSTrust能在一定程度上减少访问到恶意实体的次数，并惩罚进行欺骗的实体。     

基于多影响因素的网上拍卖信任模型

构建了基于多影响因素的信任计算模型,以克服拍卖网站中现有的信任计算方法的不足以及传统理论信任模型的局限性。模型中,借鉴了现有的信任研究成果,并结合网上拍卖的特点。引入了成交价格、评分用户信任度、时间权重三项因素。参照累加信任模型,增加了信誉反馈评分、近期信任度两项因素。仿真实验比较了不同规模的恶意用户下,欺诈行为对该模型以及eB ay、Sporas模型的影响。分析和仿真说明,该模型不仅弥补了现有模型的不足,而且有较好的可行性。     

开放式网络环境下的上下文敏感的信任管理

为了更准确地反映出开放式网络环境下实体行为的不确定性和动态性,提出一种基于贝叶斯网络的信任管理方案.该方案显式地加入了上下文信息,并使用一种统计学方法推算出上下文信息对实体行为的影响因子.采用一种上下文间的信任度映射方法,使得实体能够根据一些相关上下文中的信任信息推算出其他实体在陌生上下文中的信任度.仿真结果表明,该方案的信任度估算比其他使用特定算法的系统更精确.     

网络取证中基于实体行为的信任模型

在对相关信任模型研究的基础上,借鉴社会网络中的信任关系,提出了一个基于实体行为的信任模型。该模型使用实体在网络中的行为作为模型的反馈信息,对其关键属性进行量化得到关键评价,并进行适当的计算,得到实体的信任度从而决定所要进行的操作是否可进行。     

移动电子商务中客户信任影响因素实证研究

通过问卷调查的方法收集样本,利用统计软件对数据进行分析,从多个维度和层次对移动终端客户信任影响因素进行研究,挖掘相关维度与客户信任之间的关系。研究结果表明,影响移动电子商务客户信任的主要因素有:商品和服务质量,店铺信誉度,买家评价,无线网络的普及性,应用软件的安全性和实用性,其中店铺和网站信誉对客户信任影响更显著,高信誉的店铺会提升网站的信誉;高信誉的网站会获得客户给予卖家的好评,为移动电子商务提高客户信任度提出合理建议。     

大学生人际信任现状及成因分析

使用问卷调查法对414名大学生进行了人际信任度的调查,结果表明：大学生的人际信任处于中等偏上的水平;不同性别和生源地的大学生在人际信任方面均不存在显著差异;不同年级的大学生在普遍信任因子及人际信任度上存在显著差异,但是在特殊信任因子方面不存在差异。     

网络安全信任模型的研究

信任模型在分布式安全系统中起着非常重要的作用,普遍情况下模型都是通过量化实体行为和计算实体信任度来评估实体间的信任关系的。信任模型就是解决整个网络中实体如何得到其他实体合理信任值的问题。在获取信任值的基础上,实体间建立一定的信任关系,达到提高网络交易安全性的目的。信任和信任关系在安全系统中有着广泛的应用,文章针对近年来网络信任模型研究中存在的问题总结出了信任模型研究的热点和方向。     

基于QoS和声誉的Web服务信任度评估方法

Web服务的可信性往往对面向服务的应用起决定性作用.由于服务的信任信息来源很多,整合多种来源的服务信任信息,准确地评估服务的可信性是一个挑战.针对这一挑战,提出了一种基于QoS和声誉的服务信任度评估方法.与其他服务信任度评估模型相比,本模型融合了多个信任信息来源,在直接信任度中综合了QoS和用户对服务的历史信任,并加入时间衰减因子,逐渐削弱历史信任对直接信任度的影响,提高直接信任度的可靠性;在推荐信任度中引入推荐者声誉概念,建立用户之间的信任评估机制,从而将推荐信任分为熟人推荐信任和陌生人推荐信任两类,使推荐信任的评估更加完整、准确.此外,本方法在时间和空间复杂度方面,也存在诸多优势.实例分析表明,本文提出的评估方法可以用来解决Web服务选择的可信问题,并且能够提高服务信任度评估的准确性.     

P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型

综合信任管理和RBAC模型的优势,提出了一种P2P网络环境下基于信任度的动态访问控制模型.该模型通过自动信任协商为用户分配普通角色,在陌生实体间建立动态信任关系,然后网络实时计算用户的信任值,大于信任度阈值的普通角色派生系列带有特权限集的临时角色,临时角色能够访问网络资源,从而实现了细粒度的动态授权策略.