面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.0994

计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (4): 994-998.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.0994

面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型

刘飞¹,²,³,罗永龙²,³,郭良敏²,³,马苑²,³

1.
2. 安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖 241003;
3. 安徽师范大学网络与信息安全工程技术研究中心,安徽芜湖 241003

收稿日期:2013-10-17 修回日期:2013-12-12 发布日期:2014-04-29 出版日期:2014-04-01
通讯作者: 罗永龙
作者简介:刘飞(1987-),男,安徽安庆人,硕士研究生,主要研究方向:信息安全;
罗永龙(1972-),男,安徽安庆人,教授,博士,主要研究方向:信息安全;
郭良敏(1980-),女,安徽合肥人,副教授,博士,主要研究方向:对等网络、网格;
马苑(1988-),男,安徽合肥人,硕士研究生,主要研究方向:信息安全。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;安徽省自然科学基金资助项目

Trust model based on user types and privacy protection for personalized cloud services

LIU Fei¹,²,³,LUO Yonglong²,³,GUO Liangmin²,³,MA Yuan²,³

1.
2. Engineering Technology Research Center of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu Anhui 241003, China
3. School of Mathematics and Computer Science, Anhui Normal University, Wuhu Anhui 241003, China

Received:2013-10-17 Revised:2013-12-12 Online:2014-04-29 Published:2014-04-01
Contact: LUO Yonglong
Supported by:
National Natural Science Foundation

摘要/Abstract

摘要：

针对云用户难以获得个性化、高质量服务的问题，提出一种面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型。该模型先根据节点间的历史交易，将用户节点分为亲情节点、陌生节点及普通节点三种类型；其次，为了保护节点反馈的隐私信息，引入信任评估代理作为信任评估的主体，并且设计了基于用户类型的信任值评估方法；最后，鉴于信任的动态性，结合交易时间和交易额度提出一种新的基于服务质量的信任更新机制。实验结果表明，与AARep模型及PeerTrust模型相比，该模型不仅在恶意节点比例较低的场景中具有优势，而且在恶意节点比例超过70%的恶劣场景中，其交互成功率也分别提高了10%和16%，克服了云环境下用户节点和服务节点交互成功率低的缺点，具有较强的抵抗恶意行为的能力。

Abstract:

Concerning the problem that it is difficult for the users in cloud computing to obtain the high-quality and personalized cloud services provided by a large number of cloud providers, a trust model based on user types and privacy protection for the personalized cloud services was proposed. Firstly, the users were divided into familiar users, strange users and normal users according to the transaction history. Secondly, a fair and reasonable trust evaluation Agent was introduced to protect users' privacy, which could evaluate the trust relationship between requesters and providers based on the user types. Lastly, in view of the dynamics of trust, a new updating mechanism combined with the transaction time and transaction amount was provided based on Quality of Service (QoS). The simulation results show that the proposed model has higher transaction success rate than AARep and PeerTrust. The transaction success rate can be increased by 10% and 16% in the harsh environment where the malicious user ratio reaches 70%. This method can improve transaction success rate, and has a strong ability to withstand harsh environments.

中图分类号:

TP309

刘飞罗永龙郭良敏马苑. 面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型[J]. 计算机应用, 2014, 34(4): 994-998.

LIU Fei LUO Yonglong GUO Liangmin MA Yuan. Trust model based on user types and privacy protection for personalized cloud services[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(4): 994-998.

参考文献

［1］TAI S. Cloud service engineering ［C］// WETICE 2009: Proceedings of the 2009 18th IEEE International Workshops on Enabling Technologies: Infrastructures for Collaborative Enterprises. Washington, DC: IEEE Computer Society, 2009: 3-4.
［2］FENG D, ZHANG M, ZHANG Y. Research on cloud security ［J］. Journal of Software, 2011, 22(1): 71-83. (冯登国,张敏,张妍.云计算安全研究［J］.软件学报,2011,22(1):71-83.)
［3］XIONG L, LIU L. Peertrust: supporting reputation-based trust for peer-to-peer electronic communities ［J］. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2004, 16(7): 843-857.
［4］DOU W, WANG H, JIA Y, et al.A recommendation-based peer-to-peer trust model ［J］. Journal of Software, 2004, 15(4): 571-583. (窦文,王怀民,贾焰,等.构造基于推荐的peer-to-peer环境下的trust模型［J］.软件学报,2004,15(4):571-583.)
［5］KAMVAR S D, SEHLOSSERM T, GARCIA-MOLINA H. TheEigentrust algorithm for reputation management in P2P networks ［C］// WWW'03: Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web. New York: ACM, 2003: 640-651.
［6］LI J, JING Y, XIAO X, et al.A trust model based on similarity-weighted recommendation for P2P environments ［J］. Journal of Software, 2007, 18(1): 157-167. (李景涛,荆一楠,肖晓春,等.基于相似度加权推荐的P2P环境下的信任模型［J］.软件学报,2007,18(1):157-167.)
［7］WANG M, TAO F, ZHANG Y, et al.Accurate and adaptive reputation mechanism for P2P file sharing network ［J］. Journal of Software, 2011, 22(10): 2346-2357. (王淼,陶飞,张玉军,等.一种P2P文件共享网络高精度自适应声誉机制［J］.软件学报,2011,22(10):2346-2357.)
［8］HU C, LIU J, LIU J. Services selection based on trust evolution and union for cloud computing ［J］. Journal on Communications, 2011, 32(7): 71-79. (胡春华,刘济波,刘建勋.云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择［J］.通信学报,2011,32(7):71-79.)
［9］XIE X, LIU L, ZHAO P. Trust model based on double incentive and deception detection for cloud computing ［J］. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(4): 812-817. (谢晓兰,刘亮,赵鹏.面向云计算基于双层激励和欺骗检测的信任模型［J］.电子与信息学报,2012,34(4):812-817.)
［10］GAO Y, SHEN B, KONG H. Trust model for cloud computingbased on SLA and user ratings ［J］. Computer Engineering, 2012, 38(7): 28-30. (高云璐,沈备军,孔华锋.基于SLA与用户评价的云计算信任模型［J］.计算机工程,2012,38(7):28-30.)
［11］HUANG H, WANG R. Subjective trust evaluation model based on membership cloud theory ［J］. Journal on Communications, 2008, 29(4): 13-19. (黄海生,王汝传.基于隶属云理论的主观信任评估模型研究［J］.通信学报,2008,29(4):13-19.)
［12］XIE L, ZHU Z, SUN L, et al.Research on behavior trust evaluation model of cloud services based on membership theory ［J］. Application Research of Computers, 2013, 30(4): 1051-1054. (谢立军,朱智强,孙磊,等.基于隶属度理论的云服务行为信任评估模型研究［J］.计算机应用研究,2013,30(4):1051-1054.)
［13］REN W, LEI M, YANG Y. DRT: a dynamical and robust trust model for software service in cloud computing ［J］. Journal of Chinese Computer Systems, 2013, 33(4): 679-683. (任伟,雷敏,杨榆.DRT:一种云计算中可信软件服务的通用动态演变鲁棒信任模型［J］.小型微型计算机系统,2013,33(4):679-683. )
［14］ZHANG R, WU X, ZHOU S, et al.A trust model based on behaviors risk evaluation ［J］. Chinese Journal of Computers, 2009, 32(4): 688-698. (张润莲,武小年,周胜源,等.一种基于实体行为风险评估的信任模型［J］.计算机学报,2009,32(4):688-698.)
［15］ZHANG L, WANG R, ZHANG Y. A trust evaluation model based on fuzzy set for grid environment ［J］. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(5), 862-868. (张琳,王汝传,张永平.一种基于模糊集合的可用于网格环境的信任评估模型［J］.电子学报,2008,36(5):862-868.)

[1]	佘维马天祥冯海格田钊刘炜. 基于合约调用掩盖下的区块链隐蔽通信方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[2]	高瑞, 陈学斌, 张祖篡. 面向部分图更新的动态社交网络隐私发布方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3831-3838.
[3]	项勇, 李艳俊, 黄丁韫, 陈愚, 谢惠琴. 全轮Shadow算法的差分和线性特征分析[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3839-3843.
[4]	赵振皓, 张仕斌, 万武南, 张金全, 秦智. 基于信誉值和强盲签名算法的委托权益证明共识算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3717-3722.
[5]	王伊婷, 万武南, 张仕斌, 张金全, 秦智. 基于SM9算法的可链接环签名方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3709-3716.
[6]	梁静, 万武南, 张仕斌, 张金全, 秦智. 面向主从链的慈善系统溯源存储模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3751-3758.
[7]	刘德渊, 张金全, 张鑫, 万武南, 张仕斌, 秦智. 基于无证书签密的跨链身份认证方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3731-3740.
[8]	张鑫, 张金全, 刘德渊, 万武南, 张仕斌, 秦智. 基于身份代理重加密的跨链身份管理方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3723-3730.
[9]	邓伊琳余发江. 基于LSTM和可分离自注意力机制的伪随机数生成器[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[10]	张润莲王蒿唐瑞锋武小年. 基于均匀流型逼近与投影的高级加密标准算法相关功耗分析方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[11]	刘运东汪学明. 基于穿刺伪随机函数的动态可搜索加密方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[12]	张宏扬张淑芬谷铮. 面向个性化与公平性的联邦学习算法fedPF[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[13]	姚梓豪马自强李扬魏良根. 基于冲突的缓存侧信道攻击与驱逐集研究综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[14]	晏燕李飞飞吕雅琴冯涛. 安全高效的混洗差分隐私频率估计方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[15]	彭海洋计卫星刘法旺. 基于区块链的自动驾驶仿真测试数据存证模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.

面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型

Trust model based on user types and privacy protection for personalized cloud services

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics