信任評估技術用來動態(tài)的對網(wǎng)絡中的實體進行信任度分析,監(jiān)測并預防惡意和虛假行為�，F(xiàn)行的網(wǎng)絡系統(tǒng)大多采用分布式結構,而在分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)中,沒有中心化的管理權威可以依賴,因此對實體可信度進行判斷存在一定困難,雖然目前所采用的信任評估模型具有一定的動態(tài)適用性,但在如何應對網(wǎng)絡中的虛假信息和惡意攻擊行為以及可信度度量的合理性方面仍然存在諸多挑戰(zhàn)。為此,本文基于對MAS中個體可信度評估中的一些系列關鍵技術進行了深入研究,旨在降低對網(wǎng)絡中實體信譽進行判斷的復雜性,最終構建安全,可靠的網(wǎng)絡環(huán)境。取得如下成果:1.針對服務評價數(shù)據(jù)中可能存在惡意評價,導致信譽評估結果可信度較低的問題,本文提出了一種針對惡意評價的反饋檢測方法,由于惡意評價在評價數(shù)據(jù)集中較為分散,本文基于CUSUM算法,提出針對反饋評價信息進行預處理的Q-CUSUM算法用于檢測惡意反饋。該方法的基本思想是通過檢測時間序列上反饋評價值的變化情況對評分數(shù)據(jù)集中的惡意評分進行去除,確保評分數(shù)據(jù)的真實性。2.針對可信度評估中的反饋信息利用不足,本文提出一種反饋信息整合方法。該方法將信譽評價反饋的內容做五個不同維度的劃分,之后采用基于熵權的EWM(e...

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