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对等网和云计算中的行为信任
对等网和云计算中的行为信任

对等网和云计算中的行为信任PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:金瑜著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787030484093
  • 页数:154 页
图书介绍:本书以著者在开放网络环境下的行为信任管理方面的研究成果为主线,详细介绍了该研究领域的核心技术。本书分为两大部分,分别研究了两个最为流行的开放网络环境下的行为信任,即对等计算和云计算。在第一部分,详细介绍了对等计算环境下行为信任管理的关键技术。第二部分则给出了著者在云计算环境下的行为信任方面的研究成果。适合对等计算和云计算、信任管理系统、网络安全等相关研究、开发人员阅读,还可以作为高校和研究所相关研究人员,以及计算机及其相关专业研究生和高年级本科生的参考教材。
《对等网和云计算中的行为信任》目录

第1章 对等网中行为信任技术基础 1

1.1 信任定义 1

1.2 信任分类 2

1.2.1 身份信任模型 4

1.2.2 行为信任模型 4

1.3 信任分值用途 6

1.4 声誉系统分类 6

1.4.1 集中式结构 6

1.4.2 分布式结构 7

1.5 P2P行为信任模型关键问题 8

1.5.1 信任分值计算模型 8

1.5.2 信任与声誉数据管理模式 15

第2章 基于信任簇的两层时间相关信任模型 19

2.1 模型定义 20

2.2 模型工作原理 21

2.2.1 信任簇管理 21

2.2.2 文件共享过程 21

2.3 时间演化因子定义 23

2.4 簇内服务信任管理 24

2.4.1 簇内服务信任更新 24

2.4.2 服务请求处理 25

2.4.3 入簇和出簇管理 27

2.5 簇间服务信任管理 28

2.5.1 簇间服务信任更新 29

2.5.2 簇间信任评价 29

2.6 代理信任管理 30

2.6.1 代理信任更新 30

2.6.2 代理信任评价 32

2.6.3 可信簇首请求 32

2.6.4 可信簇首推荐 33

2.7 实验 35

2.7.1 PeerSim仿真器 35

2.7.2 仿真配置 36

2.7.3 性能评价参数 37

2.7.4 TLT(n=1)性能测试 37

2.7.5 TLT(n>1)性能测试 44

第3章 基于双rating的行为信任回馈处理机制 49

3.1 回馈处理机制描述 50

3.1.1 信任度量 50

3.1.2 信任更新 51

3.1.3 惩罚机制 53

3.2 回馈处理机制在TLT中的实现 53

3.3 实验 57

3.3.1 节点行为分类 57

3.3.2 撒谎策略 58

3.3.3 性能测试 59

第4章 基于簇投票的行为信任数据管理 67

4.1 SP2PRep协议 68

4.1.1 符号说明及相关定义 68

4.1.2 SP2PRep协议描述 70

4.2 SP2PRep协议设计 74

4.2.1 消息定义 74

4.2.2 数据结构 77

4.2.3 体系结构 78

4.3 SP2PRep协议分析 80

4.3.1 安全性分析 80

4.3.2 性能测试 81

4.4 SP2PRep在TLT中的应用 84

第5章 对等网中行为信任系统TLTP 85

5.1 系统目标 85

5.2 消息定义 86

5.2.1 建立连接消息类 86

5.2.2 P2P文件共享消息类 86

5.2.3 信任与声誉管理消息类 88

5.3 系统体系结构 91

5.3.1 TLTP中成员节点体系结构 91

5.3.2 TLTP中簇首体系结构 93

5.4 功能实现 95

5.4.1 通信功能实现 95

5.4.2 P2P文件共享功能实现 97

5.4.3 信任与声誉管理功能实现 98

5.5 系统分析 102

5.5.1 安全性分析 102

5.5.2 性能测试 104

第6章 云计算环境下的行为信任 111

6.1 基于声誉的行为信任 112

6.1.1 信任分值计算 113

6.1.2 信任数据管理 115

6.2 基于SLA的行为信任 116

第7章 基于异常检测和多云的SLA信任模型 120

7.1 Stadam 121

7.1.1 模型概述 121

7.1.2 系统总体框架 122

7.2 SLA信任参数 123

7.2.1 参数定义 123

7.2.2 参数预处理 124

7.3 SLA管理 125

7.3.1 SLA特征向量提取 125

7.3.2 基于簇中心的异常检测 125

7.3.3 距离更新 127

7.4 信任管理 127

7.5 基于优先级队列的分发决策 128

7.6 实验 129

7.6.1 环境配置 129

7.6.2 实验分析 130

第8章 基于SLA聚类的个性化云服务推荐 137

8.1 系统框架和流程 137

8.2 聚类基本思想 138

8.2.1 聚类框架及概述 138

8.2.2 重要数据结构 139

8.3 预处理 141

8.3.1 向量预处理 141

8.3.2 提取意愿向量 142

8.4 推荐 142

8.5 微调SLA 144

8.6 SLA管理 144

8.6.1 计算平均服务性能向量 145

8.6.2 计算平均距离 145

8.7 聚类 145

8.7.1 处理新记录 145

8.7.2 聚类更新 147

8.8 实验 148

参考文献 150

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