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基于服務(wù)質(zhì)量和惡意結(jié)點(diǎn)消除的云計(jì)算環(huán)境信任模型分析

發(fā)布時(shí)間:2024-06-11 00:11
  云計(jì)算環(huán)境下如何為應(yīng)用程序選擇可靠的服務(wù)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。論文借鑒人類(lèi)社會(huì)建立推薦信任模型的方法,考慮云計(jì)算服務(wù)結(jié)點(diǎn)之間推薦信息的不確定性,提出基于服務(wù)提供的QoS屬性為參考元素建立基本可信度函數(shù),將歷史交互信息轉(zhuǎn)化為結(jié)點(diǎn)之間的推薦偏好意見(jiàn),并采用衰減算子和融合算子綜合不同云計(jì)算結(jié)點(diǎn)的推薦信息;針對(duì)推薦結(jié)點(diǎn)中的惡意結(jié)點(diǎn),采用基于三角模糊數(shù)的方法對(duì)推薦結(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi),并采用不同的衰減算子計(jì)算每個(gè)推薦結(jié)點(diǎn)的推薦信任空間。分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明該模型的有效性。

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

圖4高帶寬條件下貝葉斯信任模型

圖4高帶寬條件下貝葉斯信任模型

A成功滿(mǎn)足100次帶寬為[1M,5M]之間的文件下載服務(wù)請(qǐng)求。然后開(kāi)始向兩個(gè)結(jié)點(diǎn)同時(shí)申請(qǐng)文件下載服務(wù),這里分別采用基于貝葉斯模型的信任模型[9]和本文基于服務(wù)質(zhì)量的信任模型計(jì)算兩個(gè)結(jié)點(diǎn)的信任度。由于每次應(yīng)用層請(qǐng)求的服務(wù)質(zhì)量均為帶寬,因此貝葉斯模型將會(huì)考慮所有的交互記錄,并根據(jù)成功....


圖5高帶寬條件下本文信任模型我們通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較了基于三角模糊數(shù)區(qū)

圖5高帶寬條件下本文信任模型我們通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較了基于三角模糊數(shù)區(qū)

略厙肭蠖苑?裰柿?要求不高時(shí),兩種模型都會(huì)選擇A類(lèi)結(jié)點(diǎn),這是因?yàn)檎?qǐng)求帶寬均小于10M,A類(lèi)結(jié)點(diǎn)與B類(lèi)結(jié)點(diǎn)都能提供相同的確定信息,而由于初始條件下A類(lèi)結(jié)點(diǎn)信任期望較大,因此會(huì)選擇它,最終它的信任期望也隨著服務(wù)成功而遞增。而當(dāng)帶寬請(qǐng)求大于10M時(shí),采用貝葉斯模型計(jì)算得到的A點(diǎn)信任期望....


圖210M條件下貝葉斯模型計(jì)算信任度

圖210M條件下貝葉斯模型計(jì)算信任度

癯曬Χ?菰。?貝?砬肭蟠笥?10M時(shí),采用貝葉斯模型計(jì)算得到的A點(diǎn)信任期望依然高于B結(jié)點(diǎn),但是由于A點(diǎn)無(wú)法滿(mǎn)足下載的帶寬要求,因此服務(wù)失敗,反而降低其信任期望,直到其信任期望小于B結(jié)點(diǎn)時(shí),才會(huì)選擇B結(jié)點(diǎn),這是以服務(wù)失敗為代價(jià)的;如果采用本文模型,如圖5,由于A類(lèi)結(jié)點(diǎn)開(kāi)始的下載請(qǐng)....


圖6沒(méi)有采用三角模糊數(shù)計(jì)算得到的信任度

圖6沒(méi)有采用三角模糊數(shù)計(jì)算得到的信任度

第48卷并從所有聲稱(chēng)擁有其所需文件的節(jié)點(diǎn)中選擇可信度最高的節(jié)點(diǎn)下載文件。每次假設(shè)至少存在結(jié)點(diǎn)A、B同時(shí)滿(mǎn)足提供云計(jì)算服務(wù)時(shí),且結(jié)點(diǎn)A提供的服務(wù)質(zhì)量較高,但是會(huì)存在一定比例的惡意GP結(jié)點(diǎn)抬高結(jié)點(diǎn)B和貶低結(jié)點(diǎn)A。我們進(jìn)行了100次實(shí)驗(yàn),分別采用基于三角模糊數(shù)和不采用三角模糊數(shù)的方法計(jì)....



本文編號(hào):3992105

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