基于多维行为信任和决策属性的可信网络动态信任模型研究

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可信网络要求网络中的行为和结果是可预期、可控制的。评估网络节点行为可信性的动态信任模型是可信网络研究的核心内容。网络中的恶意行为复杂多样，如何评估与规范网络节点的行为、降低恶意行为的影响并保障网络稳定地运行以及模型本身的可实现性等都是动态信任模型需要解决的问题。
　　为此本文设计并实现了一种基于多维行为信任和决策属性的分布式动态信任量化模型。该模型针对网络节点不同的行为分别进行考察，评估节点的交易行为信任与反馈行为信任；同时根据信任的来源考虑信任的不同组成因素，以直接信任、反馈信任与激励函数三种决策属性综合计算节点的信任度，根据各属性的证据充分程度与对总体的贡献动态确定权值。多维行为信任和决策属性能够更准确地评估节点行为的可信性，有效降低恶意行为对网络的影响。
　　同时本文还设计了基于具有恶意惩罚与老化时间的信任向量计算直接信任度和构造反馈信任树并基于反馈信任树计算反馈信任度的算法，提出了一种具有较高安全性和较低流量开销的加密反馈信任传递机制，设计了分布式环境下节点的本地存储结构，解决了传统动态信任模型对模型可实现性研究不足的问题。
　　最后通过仿真实验验证了模型的有效性，并对模型的优缺点进行了比较与分析。

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作者
李雨辰;
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作者单位

南京邮电大学;

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授予单位南京邮电大学;
学科软件工程
授予学位硕士
导师姓名许建真;
年度 2014
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP393.02;
关键词
多维行为信任; 决策属性; 可信网络; 动态信任模型;

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