面向服务计算的信任预测模型

摘要

为了提高服务计算环境下代理之间交互的安全性,降低恶意代理带来的安全威胁,同时针对现有的信任预测模型动态自适应能力不足的特点,本文结合人类认知行为提出了一种新的服务计算信任预测模型(SOC-TPM),该模型引入了直接信任度,信誉推荐值(基于第一手看法、第二手看法、第三手看法的信誉关系)等概念.在SOC-TPM中通过创建动态信誉树对信誉关系进行建模,并且分析基于时间戳的历史交互记录,解决了传统信任预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题.模拟实验表明:和已有的模型进行比较,该模型在自适应性和信任预测的准确性方面有一定的改善.