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第1章 可信计算1

1.1 可信计算概述1

1.1.1 可信计算的发展2

1.1.2 可信计算的概念6

1.1.3 可信计算的基本特征11

1.1.4 可信计算的应用13

1.2 可信计算技术15

1.2.1 可信计算基15

1.2.2 可信计算平台15

1.3 可信计算研究的发展趋势18

1.3.1 可信计算面临的挑战18

1.3.2 可信计算待研究领域20

1.4 本章小结21

参考文献21

第2章 信任链技术23

2.1 TCG的信任链技术23

2.2 TCG信任链的不足27

2.3 信任链传递研究现状28

2.3.1 静态可信认证29

2.3.2 动态可信认证30

2.4 可信引擎驱动下的可信软件信任链模型32

2.4.1 可信软件的设计34

2.4.2 软件动态可信性评价37

2.4.3 软件可信性分析40

2.5 本章小结41

参考文献41

第3章 信任评估44

3.1 信任概述44

3.1.1 信任的定义45

3.1.2 信任的分类46

3.1.3 信任的特征47

3.2 典型的信任模型48

3.2.1 eBay系统中的信任模型48

3.2.2 EigenTrust48

3.2.3 PowerTrust49

3.2.4 PeerTrust49

3.3 信任评估理论50

3.3.1 关键问题50

3.3.2 研究现状53

3.4 基于层次结构的信任管理框架56

3.4.1 Agent技术56

3.4.2 基于Agent和信任域的层次化信任管理框架57

3.4.3 基于应用和目的的信任域59

3.5 本章小结60

参考文献60

第4章 信任评估模型64

4.1 信任评估模型分类64

4.1.1 基于精确性理论的信任评估模型64

4.1.2 基于非精确性理论的信任评估模型66

4.2 基于多服务属性的信任评估模型67

4.2.1 相关定义68

4.2.2 交易流程69

4.2.3 基于用户体验质量的信任评价70

4.2.4 信任度计算71

4.2.5 仿真实验与结果分析72

4.3 基于扩展主观逻辑的信任评估模型76

4.3.1 相关工作及定义77

4.3.2 扩展主观逻辑78

4.3.3 动态基率79

4.3.4 信任值计算80

4.3.5 风险82

4.3.6 仿真实验与结果分析82

4.4 基于多维主观逻辑的P2P信任评估模型86

4.4.1 多维评价86

4.4.2 声誉值Re的计算86

4.4.3 风险值Ri的计算89

4.4.4 可信度计算90

4.4.5 仿真实验与结果分析91

4.5 评价可信度量与信任评价研究94

4.5.1 评价可信度量94

4.5.2 推荐权重确定98

4.5.3 基于云模型的信任评价101

4.6 本章小结104

参考文献104

第5章 基于个性偏好的服务选择算法109

5.1 模糊综合评判方法109

5.2 模糊聚类111

5.2.1 数据标准化111

5.2.2 建立模糊相似关系112

5.2.3 利用模糊等价关系聚类115

5.3 基于个性偏好的模糊聚类121

5.3.1 基于个性偏好的模糊聚类方法及其证明122

5.3.2 基于个性偏好的聚类过程及实例123

5.4 最佳阈值λ的确定方法及其证明127

5.5 本章小结130

参考文献131

第6章 云计算环境下基于信任和个性偏好的服务选择模型132

6.1 概述132

6.2 相关工作133

6.3 服务选择模型135

6.3.1 相关定义135

6.3.2 服务选择系统框架136

6.3.3 交易流程137

6.4 模型中的相关计算方法139

6.4.1 初始信任值139

6.4.2 基于个性偏好的服务聚类139

6.4.3 基于个性偏好的分类选择策略140

6.4.4 服务满意度140

6.4.5 信任的时间衰减性141

6.4.6 直接信任度142

6.4.7 持续因子142

6.4.8 推荐信任度143

6.4.9 综合信任度144

6.5 仿真实验144

6.5.1 随交易次数的增加四类实体信任度变化情况145

6.5.2 随交易次数增加不同选择策略的平均服务满意度146

6.5.3 随恶意提供者比例增加不同选择策略的平均服务满意度147

6.6 本章小结148

参考文献148

第7章 基于信任力矩的服务资源选择模型150

7.1 模型逻辑结构图150

7.2 相关定义151

7.3 模型基本流程153

7.4 信任的相关计算方法154

7.4.1 信任引力的计算154

7.4.2 信任半径的计算155

7.4.3 信任力矩的计算156

7.5 仿真实验与结果分析157

7.5.1 仿真平台157

7.5.2 仿真实验157

7.5.3 重大交易成功率分析157

7.5.4 资源选择失效率分析158

7.6 本章小结159

参考文献160

第8章 面向社交网的个性化可信服务推荐方法162

8.1 基本框架模型163

8.2 相似度计算164

8.2.1 服务之间的相似度计算164

8.2.2 偏好相似度计算165

8.3 对服务的信任度计算166

8.3.1 对服务的直接信任度166

8.3.2 目标用户对服务的间接信任度167

8.4 推荐方法的具体步骤167

8.5 仿真实验与结果分析168

8.5.1 数据集168

8.5.2 实验设置168

8.5.3 对比方法169

8.5.4 不同推荐用户集数目的影响169

8.5.5 Top-n的长度对推荐算法的影响171

8.6 本章小结173

参考文献173

第9章 基于信誉属性的动态云资源预留方法175

9.1 研究意义175

9.2 相关理论知识178

9.2.1 云计算的定义178

9.2.2 云计算的安全问题及研究现状179

9.2.3 云计算的发展趋势180

9.2.4 可信计算181

9.2.5 模糊聚类182

9.3 基于管理域的云资源管理逻辑架构183

9.3.1 逻辑架构183

9.3.2 伯努利大数定理的域内资源数目确定方法184

9.4 云用户和云资源双向信任评价方法185

9.4.1 用户对服务实体的信任评价185

9.4.2 用户对推荐用户的信任评价187

9.4.3 服务实体对用户的信任评价187

9.4.4 推荐信任188

9.5 基于用户偏好的云资源选择方法189

9.6 动态资源预留策略191

9.6.1 服务实体与预留请求之间的关系191

9.6.2 预留请求的处理过程193

9.7 仿真实验与结果分析194

9.7.1 实验环境194

9.7.2 接纳率随着服务实体个数增多的变化规律194

9.7.3 存在恶意服务实体时，交易成功率的变化规律195

9.7.4 存在恶意用户时，交易失败率的变化规律195

9.7.5 用户满意度的变化196

9.8 本章小结197

参考文献198