基于相似度的分布式信任模型

摘要

在开放分布式计算环境中,由于服务提供者是自主的,且不为自身的行为负责,为与之交互者带来风险.合理的解决方法是能在交互前了解拟交互对象的可信任性,从而提高交互的安全性、可靠性.现有的信任模型中缺乏对系统中存在多种类型用户的考虑.针对上述问题,在对节点以往交互记录进行统计学原理分析的基础上,文章提出了一种基于贝叶斯估计的开放式系统环境下的信任模型,该模型利用节点服务类型相似性对信誉信息进行筛选,提高了模型计算出的信任度的准确性.给出了该模型的数学分析.分析和实验表明,该信任模型在存在多种类型用户的系统中提高了节点之间交互的成功率.