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.     

基于信任网络的网格资源发现机制

如何有效地发现网格的计算资源和存储资源是影响网格性能的重要因素,已有的资源查找方法难以适应网格规格.利用网格结点之间存在的信任关系构建资源信任网络,并给出了信任网络构建的原理和方法.将主动发现和被动发现相结合,应用小世界原理,获得了优化的时间复杂度,发送了网格资源发现性能.分析表明,该模型在网格环境中具有良好的效果,是一种可靠、安全的方法.     

网格环境下的隐私保护计算研究

提出了一种适用于网格环境下的隐私保护计算模型.针对当前网格安全研究中对数据隐私性保护的不足,将GSI(网格安全基础件)与同态加密技术、安全点积协议以及数据扰乱算法等多种安全技术相结合,实现在一个互不信任的网格环境中,对各参与节点隐私性数据进行保护,成功避免了传统的隐私保护计算中繁琐的一对多(多对多)的交互式加密,当节点动态变化时,恢复计算仅涉及到构成隐私保护模块的三个节点.安全及动态性分析结果表明:该模型及相关应用算法既提供了数据的隐私性保护,又能良好地适应节点数目众多和动态变化频繁的网格环境.同时给出了基于G2PC模型的具体隐私保护算法--网格环境下的隐私保护方差计算.     

基于虚拟监测组织管理的监测网格模型

提出了一种基于虚拟监测组织管理的监测网格模型 .该模型能够解决异构网格监测系统之间的互连问题 ,并有效地对高性能分布式计算环境进行智能监测 .它通过自治域网关实现不同网格监测系统之间的交互 ,通过虚拟监测组织对监测节点实施基于监测任务的协同管理 ,并使用一种自适应多播策略作为全局监测策略 .     

网格环境下的域内信任评估模型

基于主观逻辑理论提出了一个网格环境下的域内信任评估模型.模型中信任分为直接信任和推荐信任,采用不同的方法计算信任值.通过引入时间衰减因子和衰减算子,使信任值更客观.融入风险机制,可以更好地关注实体近期的行为.实验结果显示了模型的准确性和健壮性,可以防止大规模应用中的联合欺骗,有效地解决了网格环境中的信任评估问题.     

计算网格安全政策实施模型的框架和分析

根据计算网格特点及其一般安全需求,从政策的制定和实施角度出发,提出了一个完整可行的安全政策实施模型SPIM．在对计算网格中各类实体间新信任关系进行分析的基础上,选择并确立了模型中的功能实体,将VO的全局安全管理和传统管理域的安全管理分开考虑,引入了GSPEC和LSPEC两类重要的安全管理实体;定义了安全交互过程,使GSPEC和LSPEC可以独立地对用户身份进行鉴别,动态地对用户进行授权;规定了交互过程中所使用的凭证．从而保证在SPIM中,VO的全局安全政策和资源所在管理域的局部安全政策可以相互独立地制定、修改和执行,并在执行时保证各级政策能得到一致的实施．     

制造网格环境下的信任特点和管理思路

立足在大制造环境信任的共性下,阐述目前网格环境下信任的研究现状,分析制造网格环境下信任的特殊需求及其特点,并提出制造网格环境下的信任管理新思路。