云环境多用户的情景化动态信任决策模型及算法的研究

Trust is the most important issue in cloud computing. The trust research is faced with great challenge due to the dynamic complexity and openness of cloud computing. Traditional trust management methods are not well suited for cloud computing due to the weakness and limitation of the models used in practical applications. Many problems aren’t solved in the former trust models such as multi-trust relationship trustworthiness measurement and modeling, dynamic trust describing, multi-dimensional trust computing, trust decision, etc. In order to solve these problems, a contextual and dynamic trust-decision model solution is proposed in the project. The proposed solution includes trust management and trust decision. In trust management step, a hierarchical trust framework is used to deal with the multi-trust relationship trustworthiness measurement and modeling. Dynamic trust describing and multi-dimensional trust computing are solved based on dynamic network theory and cloud model theory. In trust decision step, tradeoff among risk and trust is analyzed base on game theory. The research work is done based on theoretical analysis, simulation experiment and prototype system. The research work changes the limitation of specificity of former trust modeling methods in cloud computing, and realizes multi-trust relationship trustworthiness measurement and modeling in dynamic and varied environment. The aim of our work not only supplies the theoretical model and basis for the widespread use and large-scale applications of cloud computing, but also solves the trust issue in cloud computing. The topic is significant to the theoretical research and practical applications.

传统的信任管理方法在对云环境中多个用户的信任关系进行处理时，存在不支持多用户信任关系建模、信任动态性认知不够、无法有效解决信任多属性间关联的模糊性和不确定性以及在信任决策时不能对多个并行交易机会进行优先排序等问题。针对以上问题，我们提出了建立多用户的情景化动态信任决策模型的解决思路。该方案包括两个阶段：信任管理和信任决策。在信任管理阶段将通过一个层次化的信任管理体系处理云中多个实体之间的信任关系，并结合动态网络理论和云模型解决动态信任认知和情景化多维信任计算问题,最后基于机器学习的方法实现信任关系的动态度量。在信任决策阶段，将基于效益理论研究风险和信任之间的博弈关系，在此基础上根据决策者不同的风险倾向，对多个并行交易进行信任决策。本项目将通过理论分析、模拟实验和原型系统等多种方式来进行研究。其研究工作将在动态、变化中实现多用户信任关系的管理与可信决策，满足云计算信任问题的迫切需求。

本项目针对云环境中多个用户的信任关系建模、动态度量以及云服务选择问题，提出了一个建立多用户的情景化动态信任决策模型的解决思路，研究了其中的关键科学问题。相关研究工作发表论文11篇，申请发明专利3项，软件著作权3项，出版专著1部。超额完成了预计的任务。具体研究内容包括：.1）.针对多用户信任关系的建模问题，提出了一个分布式层次化的信任管理模型。在信任模型中信任体系分为三层，包括云信任层、组件信任层和租户信任层。在云信任层使用长期的信誉处理云的信任度，在组件信任层和租户信任层使用邻居监控节点行为的方式处理信任度。层次化的信任管理框架可简化云环境下多个用户信任关系度量和管理的复杂度，满足不同主体的信任需要。.2）.针对多用户的动态信任度量中的两个关键问题：动态信任认知问题和情景化多维信任计算问题。提出一个基于信任等级协议的动态信任管理模型、一个基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的多维度信任评估方法和一个基于信息可视化的信任管理方法。.3）.针对云服务的可信决策中的两个关键问题：云服务QoS的细粒度评估指标的确定和权重分配问题以及异常的Qos数据识别问题，分别提出了一个基于模糊理论的云服务选择算法、一个融合异常Qos数据检测的可信云服务选择方法和一个融合风险的信任决策机制。基于模糊理论的云服务选择算法构建一个安全可信的云环境，能够有效剔除系统的恶意用户。融合异常Qos数据检测的可信云服务选择方法降低了异常Qos数据干扰云服务选择结果的可能性，具有更高的预测精度。融合风险的可信决策机制将风险和信任量化并融合进一个模型里，同时使用效益函数来描述实体的收益和损失之间的关系。.4）.为了对本项目提出的信任模型和关键技术进行实验测试和验证，项目组成员进行了大量的模拟实验，同时还开发了一个云环境下面向多用户的信任管理系统。.本项目的研究工作在动态、变化中实现多用户信任关系的管理与可信决策，满足云计算信任问题的迫切需求。