一种新型的网格行为信任模型

网格计算系统是一个分布式的高性能计算机环境,由广域分布的异构的计算机和资源组成,旨在使用户可以透明地共享使用这些资源,而且彼此可以进行区域间的紧密合作。为了保证这种共享合作更加安全可靠、更具吸引力,在网格系统中提出了信任的概念,具体又可划分为身份信任与行为信任。其中身份信任主要负责身份验证以及用户权限等问题,而行为信任关注的是更广泛意义上的可信赖性问题,用户可根据过去相互间行为接触经验而及时动态地调整更新彼此间的信任关系。该文着重描述行为信任的含义和计算方法,并在此基础上提出了一种新型网格行为信任体系模型,最后通过举例具体讨论说明了它的应用过程。

服务网格环境下基于行为的双层信任模型的研究

在开放的服务网格中,为不同管理域之间建立信任关系并以此实现它们之间的协同工作是当前服务网格所面临的一个主要安全问题。为了提高服务网格的安全性和可扩展性,文中提出了一个服务网格环境下基于行为的分层信任模型,用以解决处于不同管理域的实体之间协同工作的安全问题。模型上层建立和维护具有不同安全策略管理域之间的推荐信任关系,下层负责处理管理者对域内实体的信任评估问题。在利用推荐信任值建立管理域间关系的过程中,给出了一种根据实际交往经验调整管理域间推荐信任值的算法。同时,给出了一种可行的推荐信任值综合处理方法。实验表明,分层行为信任模型具有较好的有效性和可扩展性。

基于D-S证据理论的网格服务行为信任模型

在网格环境中,信任机制是解决网格服务安全问题的一种有效方法。研究了以P2P模式组织的网格服务资源之间的行为信任关系,提出了一个行为信任模型,研究了D-S证据理论和改进的证据冲突处理方法在行为信任模型中的应用,解决了模型中信任的度量、传递和组合问题。模拟实验与结果分析表明提出的行为信任模型具有合理性、有效性以及工程可行性。

基于模糊集理论的网格服务行为信任模型

在网格环境中,信任机制是解决网格服务安全问题的一种有效方法.行为信任具有身份信任不可替代的作用.研究了以P2P模式组织的网格服务资源之间的行为信任关系,提出了一个行为信任模型,研究了模糊集理论在行为信任模型中的应用,解决了模型中信任的度量、传递、组合和决策问题.模拟实验与结果分析表明提出的行为信任模型具有合理性、有效性以及工程可行性.

网格环境中基于行为的分层实体自主信任模型

在网格环境中,针对不同管理域之间的资源共享和协同,提出了一种基于行为的信任模型,模型采用了分层和实体自主信任的思想,不同层次维护相应的信任表格,并体现出实体动态的主体特性。分析和仿真表明,基于行为信任的分层实体自主信任模型在有效性和算法复杂度方面显示出较好的性能,是对网格信任模型的有效补充。

云计算环境下网格用户行为信任模型研究

在云计算环境中网格用户之间的信任是网格安全的重要基础,为充分利用先验知识,文中运用神经网络理论对信任进行了建模,在相识社区的基础上,完成了推荐信任的计算,并采用RBF神经网络的惩罚项理论解决了恶意推荐问题。仿真实验模拟云环境下网格节点文件下载服务,分别使用文中模型、Eigen Trust和No Trust 3种方法来执行文件下载服务的选择过程,实验证明在云环境下的服务网格,使用文中的信任模型方法,可以有效地评估网格用户可信度,提高用户的服务满意度,为云环境下网格用户的行为信任研究提供了新的思路。

基于可信计算的网格行为信任模型研究

网格环境中的信任问题是网格计算发展过程中必须解决的一个重要问题。网格实体间的信任可以分为身份信任和行为信任两种,其中行为信任关注的是更广泛意义上的可信性问题,具有动态性和不确定性等特点,实体可以根据彼此之间的交互经验动态更新实体间的信任关系。而可信计算技术是为应对计算机安全问题而提出的一种底层的、整体的解决方案。该文以可信计算平台为基础,提出了一种网格环境中的行为信任模型,并对行为信任进行量化评估,最后对该模型中的几个关键问题进行了分析。

制造网格中基于节点行为信任的访问控制模型研究

为了给协同制造网格节点之间的资源访问和共享的交互行为提供信任度量,提出一种制造网格环境下基于节点行为信任的访问控制模型。将制造网格节点的关系划分为管理域内信任关系和管理域间信任关系,给出制造网格节点之间交互行为的信任关系描述和定义,以及节点间交互行为的信任度公式表达和计算方法,通过计算将制造网格中节点交互的信任情况反映到交互行为中。实验结果表明,该模型在一定程度上可有效用于解决制造网格环境中自私节点的动态性和不确定性带来的安全问题。

基于滑动窗口的网格实体行为信任评估

现有信任评估方法没有考虑行为历史信息记录的时间自衰减性,并存在一些恶意用户以少次数低价值访问换取高信任的情况。为此,在构造时间校正函数基础上,提出一种基于滑动窗口的网格实体行为信任评估方法,能准确计算出实体信任度,客观反映实体行为的真实性,为系统对实体的后续行为控制提供决策依据。

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。

网格资源访问的对等信任机制

针对传统网格信任模型中倾向于资源使用者抉择资源而忽略资源提供者的抉择这一现象,分析了信任关系具有的特性,建立了基于域的对等信任模型,并提出了一种更能充分发挥网格资源效率的对等信任机制。该机制认为网格的实体具有资源使用阈值和资源提供阈值,网格实体在进行资源的共享和协同时,交互双方在使用资源和提供资源方面都需要根据相应的阈值抉择匹配的信任度,并通过推荐信任链路建立对等信任关系。

一种新的基于网格环境的行为信任模型

针对目前网格环境下资源管理和分配中所存在的安全问题,提出了一种新的基于实体行为的信任管理模型。着重描述了行为信任的定义和算法说明,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。

网格环境下的基于行为的信任评估模型

在网格环境中 ,信任管理是一个新颖而又重要的安全问题。本文对信任类型进行了形式化的定义 ,采用被评估者的行为作为信任评估的依据 ,引入信任域的概念来解决推荐经验在信任评估中的合成 ,并给出了评价机制。

基于行为的中介者信任模型的研究

唯有信任才能构筑安全的基石,人类社会关系的维系在于信任关系的建立、维护,网格计算作为未来人类活动的空间延伸,基于网格的应用也需要信任来维系.与传统的安全授权机制相比,信任管理是一种更具表达力,更直接、高效、完善的分布式的授权方式,可以适应网格及其应用发展的需要.文章重点研究信任管理系统中的关键部分——信任模型,并对基于行为的中介者信任模型进行了剖析,然后分析其优点和不足,最后并对网格信任模型的未来进行了展望.

网格环境中一种基于行为的互信决策模型

由于网格的动态性和不确定性所带来的安全问题,网格实体间的信任关系成为研究的热点问题,提出一种新的基于行为的互相信任关系模型,该模型与以往的模型[5,7]相比,改进了其中的信任值算法并提出了全新的互信决策机构的概念,互信决策机构根据用户和资源各自的信任阈值建立互信关系、分配资源、更新信任值,解决实体间的信任不对称,提高整个网格系统的安全性和交易的成功率。

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。

信息栅格的非对称信任模型研究

信任能够解决信息栅格中实体间的安全问题,可分为身份信任和行为信任。讨论了信任模型需要解决的问题,分析了分布式环境下的几种典型的信任模型,通过以上分析,本文结合身份信任和行为信任来研究信息栅格的信任模型,根据交易实体的非对称性,提出了信息栅格的非对称信任模型的结构图。

对基于可信计算的网格行为信任模型的量化评估方法研究

针对基于可信计算的网格行为信任模型,运用波动信息能量变换给出了根据实体的交互经验和交互时间计算历史信任值和直接信任值的方法;用Hausdorff距离构造了函数相关程度的算法,进而给出了自我信任值的计算方法。通过采用门限值作为平均值、自我信任值为偏差量的正态分布函数构造了推荐信任值的更新函数,给出了域间评估流程图,并用一个有2 000个实体的区域网格进行域内数据更新实验。分析结果说明了各评估算法的合理性和有效性。

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.

基于特定网格计算环境的信任管理模型

基于信任管理引擎的信任管理模型,提出了信任管理是信任意向的获取、评估和实施的新定义,并应用于已有的一个新型网格安全信任体系架构(NGST)中,将网格环境划分为多个自治域,每个自治域由一个信任代理处理本域所有信任关系的问题.在此环境下建立了域内信任管理模型,给出了安全性的形式分析与证明,利用凭证访问策略来保护协商双方的安全凭证中的敏感信息.结果表明,本文提出的信任管理模型是安全的,具备很好的自治性,并且能有效地将不良行为较多实体逐出自治域.