开放网络中的信任问题研究

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时间:2019-05-22

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1、中国科学技术大学博士学位论文开放网络中的信任问题研究姓名:朱峻茂申请学位级别:博士专业:计算机系统结构指导教师:杨寿保20051001中困科学技术火学博:L学位论文《开放嘲络中的信任问题研究》摘要出了基于主观Bayes方法的信任模型,并通过模拟仿真实验加阻验证。理论分析及仿真实验说明,该模型是在概率论的基础上推导而来的,具有坚实的理论基础和合理的语义解释,能够有效处理信任的主观性特征,能够同时处理证据肯定存在、证据肯定不存在以及证据不确定情况下的推荐证据推理。然后,针对信任的不确定性特征,在Grid与P2P混合计算环境中建立直接信任推荐机制,引入D.S(Dempste

2、r-Shafer)证据理论对推荐证据进行综合处理,提出了基于推荐证据推理的信任模型,并通过模拟仿真实验加以验证。分析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型能够有效处理信任的不确定性闯题,可以简单有效地解决混合计算环境中的信任问题,具有良好的工程可行性。接着,对基于主观Bayes方法的信任模型和基于推荐证据推理的信任模型进行了有效性、收敛性、安全性、实体行为敏感性和负载均衡等仿真实验,并与其他信任模型进行了对比。仿真实验表明上述模型能够有效地抑制网络中的恶意行为,同时具有较好的收敛性,安全性和节点行为敏感性,对信任机制可能带来的负载不均衡问题给出的对策能有效地解决负

3、载不均衡问题。接下来,针对目前信任模型中采用的事前估计,事后调整的处理机制所带来的服务提供方的被动地位问题,首次在网格计算环境中引入信号博弈理论,提出了基于信号博弈的信任模型并对模型进行求解,证明了给出的解组成该模型的纯策略完美贝叶斯分离均衡。该模型采用基于事前预防,事后奖惩的处理机制,在该机制中服务提供方将是主动的。分析表明该模型可以使服务提供方主动摈弃恶意欺骗的动机,服务请求方不必参考其他实体的评价即可做出正确的选择,从而极大地简化计算并降低通信开销,为信任问题提出了新的解决方案。最后,分析了信任模型在实际应用中面临的主要挑战,给出了基于分布式哈希表的Chord改

4、进方法,设计了一个能满足匿名要求的信任信息分布式存储方案。在此基础上给出了一个基于推荐模型的分布式全局信任计算协议和信任管理原型系统,给出了协议的原语、语义以及节点信任计算算法,最后对协议的安全性进行了分析。该虚型系统对今后信任管理系统的设计与实现具有一定的应用参考价值a关键词:开放网络,信任,信誉,信任模型,主观Bayes方法,证据推理,信号博弈量坐墅坚型兰i!兰堂塑.!:堂些鎏苎!翌些竖堑尘塑笪堡塑塑型垫!皇!!!苎!!AbstractTheadvancedcomputernetworkandcommunicationtechnologyisimprovingne

5、tworkenvironmentintosomekindofopennetworksfacingwithnumerousdynamicuseixdfromthestaticcloseonewithspecialunits.Representativeapplicationsofopennetworksincludeelectriccom/Ilerce,distributedcomputing,filesharingP2Psystemandinformationfiltrationetc.Itfacilitatesthecollaborationandresource.

6、shareamongtheentities·Meanwhile,duetothefeaturesofopenness,dynamic,heterogeneity,extensiveness,autonomy,equality,voluntarinessforresource-share,theimpactbetweenthestrangeentitiesbecomessharp,thecommunicatingcounterpartturnscomplexwhichbringsnewchallengetothenetworksecurityintheopennetwo

7、rks.Thatis,atpresent,intheopennetworksthereislackofeffectivemechanismtoimprovethesystemefficiencyandfraudandmaliciousservicesarise.Howtoestablishandmaintaintrustintheopennetworks,promotetheefficiencyandsequentiallydevelopthewholenetworkcomestoafundamentalprojectfortheopennetrwo

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