[发明专利]一种基于双曲线函数的信任值计算方法

说明书

技术领域

本发明一般涉及了在网络传输过程中节点的信任值计算方法，属于网络安全领域。

背景技术

网络的性能依赖于网络中节点的协作和信任关系，为了提高网络的安全性，在网络中引入信任是相当必要的。网络中的信任是从社会科学中引入的，虽然在社会学领域中信任已有很明确的定义，但是在计算机科学中到如今也并没有较为明确的定义。大多数人理解为网络中的信任是名誉，信任意见或者是概率等。

将信任用于计算机网络，需要对节点进行信任评价，定义节点的信任度量标准是不可或缺的，信任程度量化后根据信任值的大小来评价一个节点的可信程度是如今很有价值的研究方向。然而由于信任的定义是不确定的，因此信任的量化方法也是多种多样的。如今针对不同的要求和目的存在着各种不同信任评价方法来计算网络中的信任值，基于熵的信任评价、基于任务的信任评价和基于事件的信任评价等都是现在应用较为广泛的信任值评价方法。但是由于对信任的理解方向、程度的不同，它们都有各自的特点但又有各自的不足。

发明内容

为了更好的适应计算机网络中对信任的理解，本发明改进了现有信任值函数的缺点，使得信任值的变化情况更接近于在社会学上人们所理解的信任的变化情况。在社会生活中每个个体自己的严谨程度不一样，对同一个个体的要求也会不一样。在计算机网络中我们也要考虑不同个体的不同要求，因此本发明提出了一种新的基于双曲线函数的信任值评价方法。

本发明的技术方案是，其特征在于我们用T{subject：agent，action}表示subject(主体)与agent(代理)执行action(动作)这个动作之间的信任值关系，P{subject：agent，action}表示根据subject的观点agent将会执行action的概率。

用以上关于T{subject：agent，action}的定义来描述本发明提出的基于双曲线函数的信任值函数如下：

T{subject:agent,action}=sinh((6.2+α)p-3.1-α2)sinh(3.1+α2)---(1)]]>

这里p＝P{subject：agent，action}并且0≤p≤1，在本发明的上述函数中引入了α作为一个偏好因子，0≤α≤1表示不同主体的严谨程度。

本发明提出的上述信任值函数具有以下五个特点：

1)信任值函数中P{subject：agent，action}和T{subject：agent，action}和之间是一一对应的。

2)信任值函数是一个关于p＝P{subject：agent，action}的严格单调递增函数。

3)信任值是在[-1，1]之间的连续实数，信任值为负代表主体不信任代理，反之为正代表信任代理，为0暗示主体没有代理的信任值。

4)信任值函数的曲线关于点(p，T)＝(0.5，0)是中心对称的。信任值随着p从0增长到0.5的速率与从0.5变化到1的速率相同。

现在广泛应用的是基于熵的信任值评价方法，基于熵的计算信任值的函数为：