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文檔簡介
1、基于WSRF的網(wǎng)格平臺包裝了多機構(gòu)虛擬組織的各種計算資源,以統(tǒng)一的服務(wù)形式提供給外界使用,實現(xiàn)多機構(gòu)或虛擬組織的動態(tài)資源共享與協(xié)同問題,使網(wǎng)格形態(tài)向開放的、公共可訪問的和動態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式轉(zhuǎn)變。網(wǎng)格的服務(wù)質(zhì)量受性能QoS和信任QoS的限制,性能QoS包括最終服務(wù)期限等與時間相關(guān)的參數(shù),和精度等與準(zhǔn)確性相關(guān)的參數(shù);而信任QoS則是用來評價服務(wù)信息的真實可信程度。然而,在當(dāng)前網(wǎng)格服務(wù)中,多數(shù)基于QoS的管理僅僅考慮性能QoS,忽視了信任Qo
2、S的影響,或者只考慮了信任QoS而忽略了性能QoS。傳統(tǒng)的網(wǎng)格安全機制(密碼協(xié)議和授權(quán))可以使網(wǎng)格服務(wù)免于惡意破壞,但不能解決信任缺失所引發(fā)的惡意行為。因此,在保證性能QoS需求同時,兼顧信任QoS要求,形成能融入信任機制的網(wǎng)格服務(wù)管理策略是一個重要的研究課題。
本文研究的重點是如何建立有效的網(wǎng)格服務(wù)信任評估模型,充分考慮影響網(wǎng)格服務(wù)信任評估的多種因素,對網(wǎng)格服務(wù)的評估行為進行有效監(jiān)督,提高信任評估的準(zhǔn)確性,確保網(wǎng)格服務(wù)的
3、性能QoS和信任QoS。其主要研究內(nèi)容如下:
①全局網(wǎng)格服務(wù)信任評估模型的研究。聯(lián)系網(wǎng)格服務(wù)環(huán)境下信任問題的特殊性,綜合考慮網(wǎng)格服務(wù)的安全性策略(安全憑證和策略)、服務(wù)能力以及信譽情況,提出一種綜合網(wǎng)格服務(wù)信任評估模型--基于憑證、策略、服務(wù)能力和信譽的網(wǎng)格服務(wù)全局信任評估模型GTM-CPCR,來對網(wǎng)格服務(wù)的信任度進行綜合評估。并針對影響信任度較大的信譽評估模型,分析現(xiàn)有模型沒考慮信任度具有多維的特性,提出一種綜合多關(guān)鍵因
4、素的信譽計算模型RCM-MKF,模型中應(yīng)考慮交易價值、評分用戶的信任度、時間權(quán)重、信譽反饋評分、近期信任度及社區(qū)貢獻等多種因素。
②基于相似度的信任推薦。針對目前的信任推薦,沒有行之有效的方法來避免惡意推薦問題,而提出基于相似度的信任推薦模型。通過余弦相似度及皮爾森相關(guān)系數(shù)法,對評估雙方的行為作分析,得出兩者的相似度,以相似度作為信任推薦的權(quán)重。在此基礎(chǔ)上,針對直接信任的信譽反饋,提出基于相似度的信譽推薦模型RCM-MKF
5、-Sim。針對間接信任的推薦問題,提出基于相似性的間接信任計算模型,并給出信任路徑推導(dǎo)算法。實驗結(jié)果表明,所提出基于相似度的信任推薦模型能有效地避免惡意評估行為。
③基于賠償?shù)木W(wǎng)格服務(wù)信任評估。在現(xiàn)有的網(wǎng)格服務(wù)信任評估中,針對信任評估計算量大及信任評估不準(zhǔn)確兩個難題,提出一種基于賠償?shù)木W(wǎng)格服務(wù)信任評估模型TEMC。在市場承諾機制下,評估雙方對評估行為提出期望收益并承諾失敗賠償價格,雙方目的是最大化各自收益。根據(jù)博弈理論,在
6、信任評估時,被評估方在不清楚評估可靠性的情況下,可通過評估方提出的期望收益及賠償價格來計算出評估信息可靠性概率,從而根據(jù)雙方收益最大化需求,得出雙方基于賠償?shù)脑u估交易策略。通過被評估方主動選擇評估對象,可以有效地篩選出誠信的評估,對提高評估準(zhǔn)確性、減少信任度計算及降低傳輸評估信息的網(wǎng)絡(luò)開銷都有明顯的效果。
④信任模型的定性研究。本文中提出一種基于定性的信任模型,從定性的角度來分析信任關(guān)系,可作為信任關(guān)系的重要補充,也可作為
7、以后信任關(guān)系研究的一個方向。
⑤基于信任的網(wǎng)格服務(wù)調(diào)度。當(dāng)前的網(wǎng)格服務(wù)架構(gòu)中,網(wǎng)格服務(wù)多集中于關(guān)注功能約束的服務(wù)發(fā)現(xiàn)問題,沒有充分考慮服務(wù)的過濾和選擇問題,也沒有為用戶提供完成這些工作所需的足夠QoS信息,不能確保其發(fā)現(xiàn)的服務(wù)滿足用戶的QoS需求。為此,針對不同的網(wǎng)格應(yīng)用,提出基于信任的服務(wù)發(fā)現(xiàn)GTM-CPCR_SF和基于信任的服務(wù)調(diào)用GTM-CPCR_SI。算法在不同的應(yīng)用環(huán)境下,可有效地對服務(wù)進行過濾和篩選,比現(xiàn)有模型
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