网格服务的信任机制研究

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基于WSRF的网格平台包装了多机构虚拟组织的各种计算资源,以统一的服务形式提供给外界使用,实现多机构或虚拟组织的动态资源共享与协同问题,使网格形态向开放的、公共可访问的和动态协作的服务模式转变。网格的服务质量受性能QoS和信任QoS的限制,性能QoS包括最终服务期限等与时间相关的参数,和精度等与准确性相关的参数;而信任QoS则是用来评价服务信息的真实可信程度。然而,在当前网格服务中,多数基于QoS的管理仅仅考虑性能QoS,忽视了信任QoS的影响,或者只考虑了信任QoS而忽略了性能QoS。传统的网格安全机制(密码协议和授权)可以使网格服务免于恶意破坏,但不能解决信任缺失所引发的恶意行为。因此,在保证性能QoS需求同时,兼顾信任QoS要求,形成能融入信任机制的网格服务管理策略是一个重要的研究课题。本文研究的重点是如何建立有效的网格服务信任评估模型,充分考虑影响网格服务信任评估的多种因素,对网格服务的评估行为进行有效监督,提高信任评估的准确性,确保网格服务的性能QoS和信任QoS。其主要研究内容如下:①全局网格服务信任评估模型的研究。联系网格服务环境下信任问题的特殊性,综合考虑网格服务的安全性策略(安全凭证和策略)、服务能力以及信誉情况,提出一种综合网格服务信任评估模型——基于凭证、策略、服务能力和信誉的网格服务全局信任评估模型GTM-CPCR,来对网格服务的信任度进行综合评估。并针对影响信任度较大的信誉评估模型,分析现有模型没考虑信任度具有多维的特性,提出一种综合多关键因素的信誉计算模型RCM-MKF,模型中应考虑交易价值、评分用户的信任度、时间权重、信誉反馈评分、近期信任度及社区贡献等多种因素。②基于相似度的信任推荐。针对目前的信任推荐,没有行之有效的方法来避免恶意推荐问题,而提出基于相似度的信任推荐模型。通过余弦相似度及皮尔森相关系数法,对评估双方的行为作分析,得出两者的相似度,以相似度作为信任推荐的权重。在此基础上,针对直接信任的信誉反馈,提出基于相似度的信誉推荐模型RCM-MKF-Sim。针对间接信任的推荐问题,提出基于相似性的间接信任计算模型,并给出信任路径推导算法。实验结果表明,所提出基于相似度的信任推荐模型能有效地避免恶意评估行为。③基于赔偿的网格服务信任评估。在现有的网格服务信任评估中,针对信任评估计算量大及信任评估不准确两个难题,提出一种基于赔偿的网格服务信任评估模型TEMC。在市场承诺机制下,评估双方对评估行为提出期望收益并承诺失败赔偿价格,双方目的是最大化各自收益。根据博弈理论,在信任评估时,被评估方在不清楚评估可靠性的情况下,可通过评估方提出的期望收益及赔偿价格来计算出评估信息可靠性概率,从而根据双方收益最大化需求,得出双方基于赔偿的评估交易策略。通过被评估方主动选择评估对象,可以有效地筛选出诚信的评估,对提高评估准确性、减少信任度计算及降低传输评估信息的网络开销都有明显的效果。④信任模型的定性研究。本文中提出一种基于定性的信任模型,从定性的角度来分析信任关系,可作为信任关系的重要补充,也可作为以后信任关系研究的一个方向。⑤基于信任的网格服务调度。当前的网格服务架构中,网格服务多集中于关注功能约束的服务发现问题,没有充分考虑服务的过滤和选择问题,也没有为用户提供完成这些工作所需的足够QoS信息,不能确保其发现的服务满足用户的QoS需求。为此,针对不同的网格应用,提出基于信任的服务发现GTM-CPCR_SF和基于信任的服务调用GTM-CPCR_SI。算法在不同的应用环境下,可有效地对服务进行过滤和筛选,比现有模型更能最大化地满足服务需求者的综合服务质量、信任QoS和性能QoS的要求。
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