开放式网络下基于模糊逻辑的信任评估模型

作者:王巧玲;王小明;安小明 刊名:郑州轻工业学院学报(自然科学版) 上传者:杨春霞

【摘要】为解决开放式网络环境中主观信任的模糊性和不确定性,对基于模糊逻辑的动态信任评估模型进行扩展,增加了交易审核和可信度调整过程.实例验证表明,通过模糊逻辑来处理主观信任评估,将交易审核和信任度调整考虑在内,更加符合现实中实体间信任的特点.

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0引言随着网络技术的迅速发展,越来越多的个人和企业通过电子商务和在线交易平台来交易商品和获得服务,而网络交易中的诚信问题已成为电子商务发展的瓶颈[1],信任管理成为基于Internet的电子商务、分布式应用、信息安全的关键技术.通过信任评估,实体选取信任度高的对象交易.但在开放式网络环境(如电子商务、P2P环境等)中实体间的信任关系不能用精确值来度量,信任具有主观性、不确定性、模糊性和动态性[2].模糊逻辑将不确定性融入决策过程,将已有的专家知识考虑在内,并且基于自然语言,因而能更灵活地刻画现实世界中的信任关系.针对分布式开放网络环境,学者们提出了多个信任评估模型.E-Damiani等[3]提出了用于P2P系统的XReP模型,在该模型中对等节点通过网络广播来获得资源或其他节点的信誉,但由于一些不必要信息的泛滥,只有少数节点查找关于具体服务的信息,容易导致网络故障,同时在信任计算中未考虑共享节点的可信性.董西广等[4]提出的P2P环境中的信任模型将用户提供服务和进行推荐的能力进行区分,能有效评估节点的信任度,提高系统的可用性.SSong等[5]利用ebay.com中的静态数据来构造基于模糊逻辑的信任模型,但这些模型并未考虑个体信任度及交易反馈,同时也未充分考虑个体的安全需求.在众多针对开放式网络环境的信任评估模型中,对信任随时间迁移的衰减及用户具体的安全要求等因素尚考虑不足,也未考虑实体间实际交易行为对信任的反馈作用.为了更好地将主观信任本身和外部资源的可信性结合在一起,符合信任关系的现实特性,本文对现有基于模糊逻辑的信任评估模型进行扩展,提出面向开放式网络环境(以电子商务环境为例)的信任评估模型,并考虑交易审核和可信度调整,以期为将来的信任决策提供帮助.1基本定义及概念定义1代理指交易过程中参与的实体.定义2信任实体a认定实体b将严格按照a所期望那样行动,则称a信任b.用信任度描述实体间信任程度.定义3设U是论域,称映射U[0,1],uuA(u)[0,1]确定了一个U上的模糊子集合A={(u,uA(u))|uU},简称模糊集合.A(u)为u对A的隶属函数,记为A(u);对每个u,uA(u)为u对A的隶属程度,简称隶属度.通常实体间有两类信任关系:直接信任关系,即A具有对B能够完成某项协作活动的可信度评估;推荐信任关系,当A对B缺乏直接经验或没有与B的历史协作记录时,需要推荐者C提供关于B的协作经验信息.直接经验是对有历史交互经验的实体间协作事件的经验记录,显然在大规模的开放式网络环境中,仅仅靠直接信任关系是不够的,通常需要推荐信任的补充[6].首先,TrustingA-gent对满足期望的目标服务或代理(TrustedA-gent)定位,然后从信息库中根据历史交互行为获得TrustedAgent的信息.同时TrustingAgent向附近的代理广播信任请求,那些在一定上下文中曾与TrustedAgent交互的代理响应,称为推荐代理(RecommendingAgents).推荐代理发送交互信息给TrustingAgent,具体的信任计算由TrustingAgent执行.它们之间的关系如图1所示.2基于模糊逻辑的信任评估模型基于模糊逻辑的信任评估模型主要有:输入语言变量、确定隶属函数(对输入模糊化)、定义模糊规则(模糊推理)、解模糊化(输出的反模糊化)和获得信任值进行决策等过程.模型流程如图2所示.2.1确定输入语言变量根据信任的影响因素,确定输入语言变量:加权信任度值(Weightedtrustworthinessvalue,WTV),推荐代理意见

参考文献

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