大规模分布式网络中基于多决策因子的信任管理与预测模型

分布式网络中节点间的信任关系涉及假设、环境和行为预测等众多的因子,因而很难做到衡量与预测的精确。考虑多种要素对信任关系建立的影响,提出了一种基于多决策因子的信任预测模型,引入基于衰减速率的遗忘因子的直接信任和基于推荐度的标准差运算符的间接信任等多个决策属性,从多个角度推理和评估信任关系,并以此建立信任管理模型;通过基于历史行为的积累建立预测模型。通过各个环境的属性和遗忘因子确立各个决策属性的权重,克服了常用的确定权重主观的不足。根据模拟实验,相较现有的模型,本模型面对各种环境更具动态性与稳定性,并且面对恶意节点欺骗攻击的安全性方面也有明显的优势。