[发明专利]一种基于动态信任管理的互操作安全保障方法

权利要求书

1.一种基于动态信任管理的互操作安全保障方法，其特征是所述方法包括下列步骤：

步骤1、建立互操作评价体系；

步骤2、用有向图描述互操作信任关系网络拓扑图；

步骤3、基于最大最小蚁群系统的互操作信任路径搜索算法，计算推荐信任度指标；

步骤4、将步骤3得到的推荐信任度指标，代入到基于模糊变权理论的互操作动态信任综合评价方法中，计算每个用户的综合信任度；

步骤5、访问用户发出访问请求；

步骤6、根据访问用户的综合信任度的大小为访问用户分配访问控制权限。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态信任管理的互操作安全保障方法，其特征是所述步骤3具体包括下列步骤：

步骤301：将m只蚂蚁置于初始位置s，初始化参数a，P_best，NC_max，l_max，节点之间的τ₀(0)＝v_ij；

步骤302：NC←NC+1；

步骤303：各蚂蚁以s为出发点，在允许的节点中随机选择一个节点，并将该节点放入禁忌表中，每只蚂蚁按状态转移概率p_ij选择一个节点，所述转移概率为：

pijk(t)=[τij(t)]αΣs⋐allowedk[τis(t)]α,j∈Jk0,j∉Jk;]]>

其中：J_k＝{C-tabu_k(t)}表示蚂蚁下一步允许选择的节点，C为从s到目标t的节点集合；tabu_k(t)为蚂蚁禁忌表，用来记录在t时刻蚂蚁k已走过的节点；a为信息启发式因子，表示轨迹的重要性；

步骤304：l←l+1，当l＞l_max将停止搜索，否则转步骤303；当找到目标节点t转步骤305；

步骤305：记录第k只蚂蚁从s到目标t的信任值v_st＝f(s，t)，蚂蚁完成一次搜索并记录结果；

步骤306：若所有蚂蚁都完成了一次搜索，比较此次搜索中所有成功找到目标t的蚂蚁到目标的推荐信任值，把找到推荐信任值最大的蚂蚁找出来，只让该只蚂蚁更新该条信任路径上的信息素

其中：

步骤307：根据公式：

τ_max＝f_best(s，t)

τmin=2τmax(1-Pbestn)(n-4)Pbest]]>

分别计算信息素的上限τ_min和下限τ_max，其中f_best(s，t)为到目前为止找到的最大的信任值；对信息素施加限制，使其满足τ_min≤τ_ij(t)≤τ_max，若τ_ij(t)＞τ_max，则设置τ_ij(t)＝τ_max；若τ_ij(t)＜τ_min则设置τ_ij(t)＝τ_min；

步骤308：当NC＞NC_max时，停止运行，输出计算结果；否则清空禁忌表并转步骤302。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态信任管理的互操作安全保障方法，其特征是所述步骤4包括下列步骤：

步骤401：定义U＝{u₁，u₂，u₃……u_m}为请求用户的集合，与U有关的信任影响因素族π＝{f₁，f₂，……f₇}，f₁代表角色，f₂代表可靠性，f₃代表近期信任度，f₄代表实效因素，f₅代表信誉，f₆代表推荐度，f₇代表风险性；

步骤402：在用户集合U＝{u₁，u₂，u₃……u_m}中，每一个u对应指标f的属性值记为b_ij(i＝1，2，…m，j＝1，2，…7)，构造模糊决策矩阵B，

B=b11b12b13b14b15b16b17b21b22b23b24b25b26b27..................bm1bm2bm3bm4bm5bm6bm7]]>

其中： b_ij通过模糊隶属函数获得；

步骤403：确定各指标变权，定义各个指标的常权向量W_i0＝(ω_i1⁰，ω_i2⁰，…，ω_i7⁰)，各个指标的常权向量由专家打分法获得；引入变权理论，各指标变权为：

W(X)=(ωi1(X),ωi2(X),...,ωi7(X))=Wi0S(X)Σj=17ωij0Sij(X)]]>

=[ωi10si1(X)Σj=17ωij0sij(X),ωi20si2(X)Σj=17ωij0sij(X),...,ωi70si7(X)Σj=17ωij0sij(X)],]]>i＝1，2，…m

其中：S_ij(X)称为状态变权向量，通过S_ij(X)用以惩罚和激励各个指标对信任评价的影响：

sij(X)=1Xj∈[0,a]ωij0b-a(Xij-a)Xj∈[a,b]ωij0Xj∈[b,c]d·(1-ωij0(1-Xij)1-c)Xj∈[0,1],]]>i＝1，2，…m，j＝1，2，…，7

式中：a，b，c∈[0，1]，a称为否定水平，b为及格水平，c为激励水平，d∈(0，1)为激励调节水平，X_j为指标j的隶属值；

步骤404：对于每一个用户u均对应一个决策值，将其视为D(ui)=Σj=17ωjbij,i=1,2,...m.]]>