基于模糊决策理论的主观信任模型评估

作者:左双勇;陈光喜;丁勇;王祥玲 刊名:微电子学与计算机 上传者:李建新

【摘要】针对信任评估中主体各因素的权重的不确定性,依据模糊决策理论,提出一种权值随评估值动态变化的的主观信任模型,给出了信任的等级划分机制和综合评估机制.最后通过实际数值例子证实了基于变权法的模糊决策得出的主观信任更具有效性和合理性.

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1引言随着可信计算的发展,信任被引入到计算机领域,信任作为现有网络安全的前提和基础,正日益成为网络安全研究的焦点.随着P2P网络、网格计算、分布式网络等技术的发展,进一步促进了对如何在网络上建立一套可信模型及相关信任度算法的研究[1].文献[2]在分布式信任模型中把信任内容和信任程度进行了划分,认为信任是一种经验的体现,不仅要有具体的内容,还应有程度的划分,给出了一些基于此观点的信任度评估模型.文献[3]通过使用信任的综合评判来定义信任向量,并将信任向量作为信任的度量机制,解决了Beth模型[4]中未能很好解决的初始向量如何获得的问题,而且考虑了信任度量时的合成权重.但是它给出的权重均为一定值,并不能很好的反映各因素在实际中所占的比重,得到的结果与真实的可信度就有一定的偏差.在对实体进行信任度评估时,实体的各因素在评估中都起着一定的作用.若由于某些因素由于权重较小而被剔除时,得到的信任度结果是不理想的.本文依据评估值动态变化,利用变权法实现了主观信任评估权值的动态分配,提出了基于模糊决策理论的主观信任评估模型,突出了权值较小因素在评估中的作用.同时对信任的程度进行了等级划分,最后基于得到的信任度值的隶属度给出了综合评估机制.2模糊决策理论的信任模型2.1实体信任的定量描述在文献[3]中,信任关系可分为两类:一类是对客体的信任,称为相信关系;另一类是主体之间的信任,称为主观信任.文中主要对实体之间的主观信任进行建模.主观信任的本质是基于信念的[4],具有主观性、不确定性和模糊性,无法用精确的语言加以描述和验证.因此,需要寻求一种既能反映实体信任的模糊性,又具有直观、简洁语义的定量描述机制.定义1设给定论域A,所谓A上的模糊子集合T是指对任意的AiA(i=1,2,…,n),都能确定一个数uT(Ai)[0,100],用这个数表示Ai属于A的程度.映射uTA[0,100],AiuT(Ai)[0,100]称为T的隶属函数[5],uT(Ai)称为A中的元素对模糊子集合T的隶属度.用模糊子集合TjT(j=1,2,…,6)定义不同信任度集合,依据文献[6]信任等级的描述,采用离散的标度1,2,…,M来描述实体信任的等级,用自然语言赋予了其直观、实际的意义.定义如下:T1表示“不信任”T2表示“有点信任”T3表示“一般信任”T4表示“很信任”T5表示“非常信任”T6表示“完全信任烅烄烆”uT(A)=0uT(A)(0,25)uT(A)[25,50)uT(A)[50,75)uT(A)[75,100)uT(A)=100在实际的评估中,实体的信任度对某个Tq(q=1,2,…,6)的隶属关系可以通过得到的信任度值隶属于uT(A)的某个区间来判断.2.2变权法确定权重2.2.1权重的定义描述定义2设实体有n个因素N=A1,A2,…,An,设这些因素分别获得的单因素评估指标为u1,u2,…,un,且ui[0,um],i=1,2,…,n,um=100.记Ai相对总体而言的权重为i=i(u1,u2,…,un),i=1,2,…,nn引入记号mi,它表示该主体完全可信时,因素Ai所占的权重,称为基础权重.记mi=i(um,um,…,um),i=1,2,…,nnmi(0,1),mi=1i=1又引入0i,它表示因素Ai完全不可信,而其他因素都完全可信时Ai所占的权重.记0i=i(um,…,um,0,um…,um)=1mijnnmj+mi1majxnmj(1)2.2.2权重的计算为了能简便且较直观地获得i(u1,u2,…,un),引入在[0,um]上定义的非负可微函数i(u),使之满足i(u

参考文献

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