基于主观逻辑理论的网格信任模型分析

作者:林剑柠;吴慧中 刊名:计算机研究与发展 上传者:李海江

【摘要】网格环境下如何为应用程序选择可靠的服务是一个关键问题.借鉴人类社会建立推荐信任模型的方法,提出以服务提供的服务质量属性为参考元素,引入基于服务质量的偏序关系建立基本可信度函数,考虑不同网格结点之间的历史交互信息中的不确定性,将历史交互信息转化为结点之间的推荐偏好意见,并采用衰减算子和融合算子综合来自不同网格结点的推荐信息.针对服务选择时产生的负载不均衡的现象,采用轮盘赌的方法进行服务选择.最后分析和仿真实验证明该模型的有效性.

全文阅读

网格计算是近年来国内外计算机业研究的热点,是构筑在因特网上的一种新兴技术,它可为计算机用户提供更多的资源、功能和交互性.为了使网格计算更安全、更具吸引力,用户实体间的互信问题显得格外重要.在传统的网络环境中,信任关系的建立依赖于可信的第三方,比如认证中心(CA).然而,在网格环境中,采用认证中心建立实体间的信任关系存在一定难度[1],因此,在网格环境中建立一种新的分布式信任机制是十分必要的.本文借助社会学的人际关系推荐信任模型,构造一个基于主观逻辑理论的网格结点之间信任模型,并给出该模型的表述和实现方法,最后通过分析和仿真实验表明模型的有效性.1相关研究目前针对网格环境下信任模型的研究主要还是建立在P2P环境基础上.Azzedin等人认为:如果计算任务被分配到信任级别低的网格结点上执行时,为了维护它们的顺利执行,必然会增加额外的安全开销.因此他们提出了将安全信任模型集成到网格资源管理框架中的全局信任模型,在任务分配的同时考虑资源与任务之间安全信任关系[2-4];汪进等人划分为身份信任与行为信任,并在此基础上提出了一种新型网格行为信任关系模型[5].以上的信任模型在建立信任模型过程中都是假设网格结点间的信任关系是单一的,没有考虑服务的上下文关系、服务功能等其他因素.针对网格中服务多样性的特点,Wang等人提出了一种基于贝叶斯网络的信任模型建立方法[6-7],认为结点之间的信任关系与结点提供的服务类型有关.但是他们的研究存在以下问题:1)尽管对服务的类型分类,但是在考虑任务对服务需求时,他们的模型假设所有满足要求的历史交互信息均有价值,没有考虑不确定信息.实际上,有些历史数据尽管满足属性分类的要求,但是并不能提供有价值的信息;2)他们提出的信任模型没有考虑惩罚因素,模型没有对造成服务失败的结点在信誉度上做出惩罚,以及对一些提供错误推荐信息的结点在其推荐信誉度上做出惩罚;3)当获取其他结点的推荐信息时,没有考虑到推荐结点的信誉度.针对2)3),文献[8]提出了采用基于D-S证据理论的方法建立网格环境下的信任模型的方法,该模型考虑了不确定的推荐信息,并采用D-S证据理论对来自不同网格结点的证据进行融合.由于证据理论本身对证据的要求非常严格[9-10],在实际的网格环境中,由于存在恶意推荐结点,来自不同结点的推荐信息不可避免地出现自相矛盾,因此如何融合这些不确定性证据是十分关键的.本文假设网格环境由多个可以提供有QoS保证的网格结点和若干无法提供QoS保证的P2P服务结点构成[8].为了保证服务质量,在选择P2P结点网格服务时,需要对每个P2P结点评定可信任度,选择信任度相对较高的结点.在GP结点确定P2P结点的信任度时,一方面需要借鉴自身与P2P结点交互的直接经验;另一方面,对于每一个GP结点,它们会与其周围的GP结点构成一个信任网络,每个GP结点可以接受来自“熟人”GP结点的推荐信任信息,因此不可避免地接触到一些不确定信息.如何合理地融合网格结点之间的推荐信任信息是十分关键的.本文提出了基于主观逻辑理论描述不确定推荐信息,同时引入两种逻辑算子:衰减算子和融合算子综合来自网格结点的推荐信任度信息.在网格环境中,服务提供方(serviceprovider)提供一组网格服务,执行服务请求,并向消费者提供有保证的服务质量.服务提供者将网格服务能够提供的服务质量通过认证中心量化并公布.服务消费者则根据一定的约束条件选择合适的服务提供方消费[11].服务质量属性量化的方法可以参考文献[11]和文献[12].这里假设服务提供方提供的服务质量均通过认证中心量化并为服务

参考文献

引证文献

问答

我要提问