信任管理的策略表示与量化模型研究

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1、国防科学技术大学博士学位论文信任管理的策略表示与量化模型研究姓名：王小峰申请学位级别：博士专业：计算机科学与技术指导教师：苏金树;RajkumarBuyya20091001国防科学技术大学研究生院博十学位论文了聚合信誉反馈，我们提出新颖的卡尔曼反馈聚合方法，它能够支持健壮的信誉评估。为了使模型能够抵御恶意反馈攻击，我们首先采用EM(ExpectationMaximization)算法自主校准模型的动态参数，从而能够减少不正确反馈信誉值对模型的影响；在此基础上介绍了基于假设检验的反馈检验方法，从而能够进一步抵抗恶意反馈的攻击。文章从理论上证明了RLM模型的健壮性。实验结果表明RLM信誉模型能够

2、有效地评估信誉估计值和信誉估计方差，与其它信誉模型相比，RLM能够给出更准确的信誉评估，且具有更高的健壮性。(3)设计了一种基于策略和信誉的混合信任管理系统现有的基于角色的策略语言只能定义【0，1】布尔类型的角色关系，难以支持更细粒度的访问控制，且这种静态的角色管理不能跟踪角色的授权行为，无法抵御角色域内的内鬼攻击。为此本文设计了一个基于角色策略和信誉的混合信任管理系统RTE(Role．basedTrustEvaluation)。RTE的信任策略语言通过信誉值参数支持信誉的管理，系统的信誉值计算包括信任经验和信任推荐，能够实现资源的细粒度访问控制。另外，RTE通过定义信任合成算子，能够支持信

3、誉值的网络传递和计算，进而可以根据角色的跟踪记录实现角色授权的动态管理，抗击角色域内的恶意行为。文章给出了RTE策略语言的语法和推演规则，介绍了RTE系统的信任值计算，并给出了一个RTE系统进行混合信任管理的示例。(4)提出一种面向可靠性信任的信誉模型及工作流优化算法当前基于信任的应用大多是基于一次交互的简单应用。对于一个由多个作业顺序或并序组成的网络作业流，评估系统资源的可靠性并在此基础上为其提供面向可靠性信任的资源调度正变得日益重要。现有的大多数用于评估资源可靠性的信誉模型没有考虑作业的运行时间，无法精确评估作业的可靠性；此外多数工作流调度算法采用基于列表的启发式，没有采用能给出更好调度

4、方案的遗传算法。本文提出一种可靠性驱动的RD(reliability．driven)信誉模型，利用资源的失败率来定义信誉，能够直接被用来评估作业的可靠性。基于RD信誉，提出了一种前瞻的遗传算法LAGA(100k．aheadgeneticalgorithm)同时优化工作流的时间和可靠性信任。LAGA采出一种全新的演化和评估机制：遗传算子只演化一个调度方案的作业资源映射，而调度的作业顺序由算法的评估步骤采用我们提出的max．min策略决定，该策略是第一个能在遗传算法中运行的两阶段工作流启发式。实验结果表明RD信誉能够给出更准确的信誉和作业可靠性评估；LAGA能够给出比现有基于列表启发式更好的工作

5、流调度方案，且比传统的遗传算法有更好的收敛性。关键词：信任管理，策略，信任证书，信誉，健壮性，动态角色，可靠性，流调度第ii页国防科学技术大学研究生院博+学位论文ABSTRACTTheinteractbasedinformationsystemisbecomingincreasinglyimportantforthehumansociety．Thee-business，e-governmentande-societyapplicationsarewidelydeployedontheinternet，andvariousnewcomputingtechniquessuchascloud，gr

6、idandpeer—to-peercomputing，havemadetheintemet-basedapplicationsmoreconvientandefficient．Althougththeinternetcanresultingreatbenefit，italsocauseshugechallengeforboththetrustinthehumansocietyandthetrustbetweenhumanandmachaine．Withtheunfamiliarclientandunknownservicequality，thetrustriskforaninternetap

7、plicationhasbeenincreasedconsiderably．Hence，atrustworthinternetenvironmentbecomesoneofthepreconditionsforfurtherimprovementofintemetbasedapplications．Accordingtotherequirementsoftheinternetbasedapplications