隨著分布式智能計(jì)算的發(fā)展和云計(jì)算技術(shù)的成熟,云服務(wù)模式得到迅速的普及。然而與傳統(tǒng)的服務(wù)模式相比,云服務(wù)環(huán)境下具有高度的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性,用戶的主導(dǎo)權(quán)將被弱化,用戶將會(huì)面臨更多的安全和隱私問(wèn)題。此外,近年來(lái)各大云服務(wù)廠商所發(fā)生的安全事故也使得用戶與云服務(wù)提供商之間產(chǎn)生了嚴(yán)重的信任危機(jī)。本文圍繞如何建立用戶和公有云之間的信任這一主題進(jìn)行研究,調(diào)研了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對(duì)現(xiàn)有的公有云信任評(píng)估方案進(jìn)行分析,針對(duì)其中存在的不足,提出了以下兩個(gè)解決方案。（1）本文提出了一個(gè)可抵抗惡意評(píng)價(jià)的隱私保護(hù)的公有云信任評(píng)估方案。該方案通過(guò)結(jié)合客觀信任評(píng)估和主觀信任評(píng)估,提高了信任評(píng)估結(jié)果的可靠性和完整性,并且在主觀信任評(píng)估過(guò)程中,該方案通過(guò)計(jì)算用戶評(píng)價(jià)信息和云服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中客觀監(jiān)測(cè)的用戶服務(wù)質(zhì)量參數(shù)之間的歐式距離來(lái)識(shí)別用戶惡意評(píng)價(jià)信息,提高了用戶惡意評(píng)價(jià)檢測(cè)的準(zhǔn)確率,具有較強(qiáng)的魯棒性。除此之外,在進(jìn)行信任值計(jì)算之前,該方案使用差分隱私技術(shù)向用戶的反饋評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中添加適量且可控的噪聲,從而保證在信任評(píng)估過(guò)程中用戶的隱私不會(huì)被泄露。（2）本文提出了一個(gè)基于區(qū)塊鏈平臺(tái)的公有云信任評(píng)估方案�，F(xiàn)有的公有云信任評(píng)估方案都通過(guò)一... 

【文章來(lái)源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

客觀信任評(píng)估模型圖

安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文11圖2.1客觀信任評(píng)估模型圖Figure2.1Objectivetrustevaluationmodel2.2.2主觀信任評(píng)估模型主觀信任評(píng)估類(lèi)似于電商平臺(tái)的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，在用戶使用云服務(wù)過(guò)程中或者使用后，用戶根據(jù)自身的感受和經(jīng)驗(yàn)給云服務(wù)提供商進(jìn)行反饋評(píng)價(jià)，評(píng)估方將根據(jù)用戶的反饋評(píng)價(jià)來(lái)對(duì)云服務(wù)提供商進(jìn)行信任評(píng)估。其基本思想、具體實(shí)現(xiàn)以及優(yōu)缺點(diǎn)如下：基本思想：利用用戶的反饋評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)云服務(wù)提供商進(jìn)行信任評(píng)估。具體實(shí)現(xiàn)：如圖2.2所示，主觀信任評(píng)估模型至少包括三個(gè)實(shí)體：用戶、云服務(wù)提供商和評(píng)估方。用戶在使用完云服務(wù)后會(huì)根據(jù)自身的感受給云服務(wù)提供商進(jìn)行打分，評(píng)估方收集大量的用戶反饋評(píng)價(jià)并對(duì)云服務(wù)提供商進(jìn)行信任評(píng)估。圖2.2主觀信任評(píng)估模型圖Figure2.2Subjectivetrustevaluationmodel

RTEF-PP與CMTES的結(jié)果比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3460070