普適計算環(huán)境中的動態(tài)信任機制的研究.pdf

1、隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)、通信、集成電路等技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)的軟件與硬件環(huán)境發(fā)生了巨大的變化。繼第一代主機（大型機）計算模式和第二代PC計算模式之后，計算模式的第三個時代——普適計算（Pervasive Computing or Ubiquitous Computing）已成為引領(lǐng)現(xiàn)代信息科技發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，它使得通信和計算機構(gòu)成的信息空間與人們生活和工作的物理環(huán)境正在逐漸融為一體。這一新興的計算模式與傳統(tǒng)的封閉、集中式的計算模型存在巨大

2、的差別。在開放式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，應(yīng)用具有開放、動態(tài)、面向陌生用戶群體的特性，同時網(wǎng)絡(luò)實體也具有越來越強的移動性以及多樣性，這使網(wǎng)絡(luò)實體間的交互具有更大程度的不確定性與不可控制性。如何從眾多資源與實體之間進行有效的真?zhèn)舞b別，如何評估各交互對象的可信度以及面對大量的可選對象時如何進行決策，這些問題都需要我們對開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的信任問題進行深入研究并制定相應(yīng)的模型與標準。
　　本文圍繞普適計算環(huán)境下信任相關(guān)的關(guān)鍵問題進行研究。普適計算環(huán)境是由

3、普適計算設(shè)備、普適網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)軟件等部分組成的，因此我們分別對普適設(shè)備（包括無線傳感器與智能移動設(shè)備）、普適網(wǎng)絡(luò)（無線自組網(wǎng)）以及虛擬系統(tǒng)中的資源調(diào)度中存在的信任問題進行了研究與分析。所取得的主要研究成果為：
　　針對分層無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信任管理機制進行了研究。在對大量針對分層無線傳感器提出的信任管理方法進行研究與分析后，我們提出了一個簇頭節(jié)點與簇內(nèi)節(jié)點互相評估的信任管理機制，我們對一個傳感器節(jié)點在該機制下的狀態(tài)進行了 Petri

4、網(wǎng)建模，在該方法中，我們從服務(wù)提供者與信任評估者兩個角度對簇頭節(jié)點進行評估，整個信任管理方法在四個層次上進行。該方法不僅可以準確的評估一個傳感器節(jié)點的信任度來提高系統(tǒng)內(nèi)的交互成功率，同時可以確保簇頭節(jié)點對其簇內(nèi)節(jié)點提供客觀準確的信任評估結(jié)果。此外，我們還給出了當某一簇頭節(jié)點被檢測為惡意節(jié)點時，傳感器網(wǎng)絡(luò)將如何繼續(xù)信任評估機制的方法。
　　針對智能移動設(shè)備的安全性也與上下文的聯(lián)系越來越密切，提出了移動設(shè)備舒適度評估方法。設(shè)備舒適（d

5、evice comfort）是在信任的基礎(chǔ)上提出的一個新概念，它從移動設(shè)備的角度審視了移動設(shè)備的安全性，使得移動設(shè)備具有感知、融合以及識別上下文的能力，并根據(jù)內(nèi)在的推理引擎對其在當前上下文中執(zhí)行某一行為的安全性進行推理。本文給出了移動設(shè)備的上下文的數(shù)學(xué)表達方式，此外，提出了兩種不同的對移動設(shè)備舒適度進行評估的方法。第一種方法利用對特定行為預(yù)定義的上下文作為評估的標準，第二種方法是基于設(shè)備在對在當前上下文中執(zhí)行某一行為的熟悉度來進行舒適度

6、評估的。
　　針對移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的間接信任評估方法中存在的自私行為進行了研究。采用博弈論的思想為節(jié)點間的間接信任信息獲取建立了博弈模型，提出了懲罰機制并給出了節(jié)點的效用函數(shù)，此外，我們建立了信任演化的復(fù)制動態(tài)方程來研究在不同參數(shù)下節(jié)點的演化穩(wěn)定策略。通過實驗驗證了給出的方法的正確性及有效性，證明該模型可使節(jié)點為了獲得最大利益而在間接信任評估過程中趨于選擇同鄰居節(jié)點合作，從而提高信任管理系統(tǒng)的可用性與有效性，同時驗證了節(jié)點在不同前

7、提條件下的演化穩(wěn)定策略。
　　針對物聯(lián)網(wǎng)虛擬社區(qū)中的基于信任的推薦策略進行了研究，提出了一個考慮社區(qū)節(jié)點信任度穩(wěn)定性與社區(qū)利益的推薦算法。該算法采用李雅普諾夫優(yōu)化的思想，社區(qū)控制中心根據(jù)目前各成員節(jié)點的狀態(tài)與請求者的特征做出滿足請求者的約束條件，同時保證社區(qū)節(jié)點信任度穩(wěn)定性并使得社區(qū)所得利益最大的決策。對算法進行理論分析與仿真實驗表明，與傳統(tǒng)方法相比，該算法使得社區(qū)節(jié)點的信任度與工作負荷更加穩(wěn)定，同時可使整個虛擬社區(qū)與資源請求者獲