Evidence-Based Trust Mechanism Using Clustering Algorithms for Distributed Storage Systems (Short Paper)

机译：基于聚类算法的分布式存储系统基于证据的信任机制（论文）

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In distributed storage systems, documents are shared among multiple Cloud providers and stored within their respective storage servers. In social secret sharing-based distributed storage systems, shares of the documents are allocated according to the trustworthiness of the storage servers. This paper proposes a trust mechanism using machine learning techniques to compute evidence-based trust values. Our mechanism mitigates the effect of colluding storage servers. More precisely, it becomes possible to detect unreliable evidence and establish countermeasures in order to discourage the collusion of storage servers. Furthermore, this trust mechanism is applied to the social secret sharing protocol AS^3, showing that this new evidence-based trust mechanism enhances the protection of the stored documents.

机译：在分布式存储系统中，文档在多个云提供商之间共享，并存储在其各自的存储服务器中。在基于社会秘密共享的分布式存储系统中，文档的份额是根据存储服务器的可信赖性分配的。本文提出了一种使用机器学习技术来计算基于证据的信任值的信任机制。我们的机制减轻了存储服务器合谋的影响。更准确地说，有可能发现不可靠的证据并制定对策，以阻止存储服务器的串通。此外，该信任机制已应用于社会秘密共享协议AS ^ 3，表明此新的基于证据的信任机制增强了对存储文档的保护。

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来源
《Annual Conference on Privacy, Security and Trust》|2017年|277-282|共6页
会议地点
作者
Giulia Traverso; Carlos Garcia Cordero; Mehrdad Nojoumiany; Reza Azarderakhshy; Denise Demirel; Sheikh Mahbub Habib; Johannes Buchmann;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Servers; Cryptography; Machine learning; Clustering algorithms; Gaussian distribution; Protocols; Atmospheric measurements;

机译：服务器;密码学;机器学习;聚类算法;高斯分布;协议;大气测量;

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