动态分布环境下基于主动学习的信任模型

发布时间：2018-06-12 08:32

  本文选题：开放网络 + 信任管理　； 参考：《测控技术》2014年04期

【摘要】：随着大规模分布式系统的研究深入,动态分布环境下的信任管理成了一个突出问题。通过分析动态环境信任关系的特点,利用已有的交易模式,给出了一个分布环境的自学习信任评估模型。该模型通过对已有的交易经验特征进行学习得到各种交易模式,以此来评估新的未知主体,这解决了动态环境下新主体没有经验可寻问题。同时运用交易特征而不是具体的信任度来对主体进行信任评估,有效避免了网络中普遍存在的恶意推荐与攻击问题。
[Abstract]:With the development of large-scale distributed systems, trust management in dynamic distributed environment has become a prominent problem. By analyzing the characteristics of dynamic environment trust relationship and using the existing transaction model, a self-learning trust evaluation model of distributed environment is presented. By learning the characteristics of existing transaction experiences, the model can obtain various transaction models to evaluate new unknown agents, which solves the problem that there is no empirical search for new agents in dynamic environment. At the same time, using the transaction characteristics rather than the specific trust to evaluate the trust of the main body, effectively avoid the malicious recommendation and attack in the network.
【作者单位】： 河南工程学院计算机学院;
【基金】：河南省基础与前沿技术研究计划项目(122300410174)
【分类号】：TP393.08

【共引文献】

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本文编号：2009052