基于灰色系统理论的信任机制研究

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随着计算机性能的提高和网络技术的迅速发展,互联网日益呈现出复杂、异构等特点,当前的网络体系已经暴露出严重的不足,网络正面临着严峻的安全和服务质量(QoS)保证等重大挑战。计算机网络系统已由过去的研究以追求高效行为为目标转向今天的需要建立高可信的网络服务。因此,构建安全、可信的开放网络已成为人们关注的焦点。其中,动态信任管理为解决分布式环境中新应用形式的安全问题提供了新思路。   论文在深入分析了现有信任机制优缺点的基础上,将灰色系统理论与信任机制相结合,设计出一种基于灰色系统理论的信任体系。首先,提出了基于灰色系统理论的信任评估机制,在确定评价矩阵后,通过对矩阵进行灰色聚类分析,纵向比较关联度并划分出聚类,随后形成特征序列,完成对于实体的初步评估工作;其次,提出了基于灰色系统理论的信任评估集成方案,通过对聚类的横向比较分析出聚类属性间的权重,再利用权重调整系数以及个体可信度系数对权重进行二次调整,并引入灰类白化权函数对信任值进行集成,得到一个合理的系统评估值;最后,提出了基于灰色系统理论的信任更新机制,结合了时间-事件更新策略和灰色关联度之间的接近程度,完成了信任体系中各个部分的更新。   通过仿真实验对信任机制的性能进行研究,结果表明该信任机制能够较为有效地减少恶意节点和不良节点对网络性能的影响,提高了信任的可靠性和准确性。通过在电子商务环境下的案例分析,将论文的信任评估和集成方案运用到实际生活中,体现了方案的合理性与可行性。
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