【摘 要】
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为了增强云安全性,以用户行为数据和用户关系数据为基础计算出用户的可信度,提出了基于层次分析法和马尔可夫链的用户信任向量计算方法。针对信任的主观性特点,提出改进的层
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,中国农业发展银行淄博市淄川区支行
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762031),广西创新驱动重大项目(AA19046004),广西重点研发计划项目(桂科AB17195029,桂科AB1826006),广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017156,YCSW2018157)
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为了增强云安全性,以用户行为数据和用户关系数据为基础计算出用户的可信度,提出了基于层次分析法和马尔可夫链的用户信任向量计算方法。针对信任的主观性特点,提出改进的层次分析模型,在证据层对用户行为进行量化,快速计算出用户行为在该准则层下的评分。为了避免用户关系型欺骗对信任传递的影响,提出基于马尔可夫链的信任传递方法,将以往全局信任传递方式变为局部信任传递,根据用户行为与用户关系的活跃度计算出用户综合信任向量。通过仿真实验验证了可信度,能够有效评估用户信任度,在一定程度上减小了用户欺骗行为对信任的影响。
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