網(wǎng)格環(huán)境中推薦信任與訪問控制研究.pdf

1、網(wǎng)格規(guī)模大、開放、動態(tài)的特點使得網(wǎng)格安全研究尤為重要。在網(wǎng)格安全研究中,訪問控制是從網(wǎng)格計算的整體角度上建立的安全機制,是網(wǎng)格安全研究的重點和難點。傳統(tǒng)的訪問控制模型無法適應復雜動態(tài)的網(wǎng)格環(huán)境,這就需要在其中引入新的解決方案。近年來,信任已成為網(wǎng)格安全研究的熱點之一。本文對網(wǎng)格信任中的推薦信任和網(wǎng)格訪問控制模型進行了深入分析和研究,主要研究工作和成果有:
　　(1)針對網(wǎng)格節(jié)點間信任關(guān)系建立過程中容易出現(xiàn)的惡意推薦問題,本文提出一

2、種基于灰色關(guān)聯(lián)度理想解法的動態(tài)推薦信任算法。該算法首先使用灰色關(guān)聯(lián)分析計算推薦節(jié)點與參考節(jié)點的灰色關(guān)聯(lián)相對貼近度,然后依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)相對貼近度對推薦節(jié)點進行排序,最后根據(jù)交互的重要性,動態(tài)地篩選推薦節(jié)點,得到可信的推薦節(jié)點集,用于推薦信任的計算。實驗表明,該方法是準確有效的,能夠過濾掉惡意節(jié)點。
　　(2)針對傳統(tǒng)RBAC模型無法實施動態(tài)授權(quán)的問題,本文引入信任和上下文對傳統(tǒng)RBAC模型進行擴展,提出一種基于信任和上下文的細粒度角色