[发明专利]基于匿名的信任评价方法

说明书

本发明揭示了一种基于匿名的信任评价方法，匿名连接池内的云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区通过连接管理器建立匿名连接，每个云用户数据缓冲区均与相应云用户连接，每个云服务商数据缓冲区均与相应云服务商连接，每个所述云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区均设有存储所连接云用户和云服务商信任评价值的信任存储表；本发明是一种基于匿名评价的信任计算模型并进行博弈分析、云服务商的串谋欺骗行为进行惩罚等，实现了可靠的匿名评价模型，解决了传统的信任计算由于串谋、恶意攻击带来的信任评价不可靠的问题。

技术领域

本发明涉及基于计算机网络的信任评估方法，尤其涉及一种公有云环境下一种基于匿名的信任评价及博弈方法。

背景技术

1994年，Marsh引入了社会学中的信任机制，实现了计算机领域的“软安全”。Abdul-Rahman等人引入了直接信任和推荐信任，并通过模型计算出信任值，实现了信任在实体间的传递。Kamvar等人提出了EigenTrust，通过对本地信任和网络中相关节点的交易信息进行计算，得出全局信任度但该模型没有区分直接信任与间接信任，迭代计算需要较高的资源开销。XiongLi等人提出了PeerTrust算法，该算法利用了反馈计算节点的信任值，该模型可以很好地抵抗恶意行为攻击，但计算收敛较慢。Santos等人将信任引入了云计算平台，提高了云计算的安全性和可靠性。Beth等人通过经验和概念来表示度量实体间的信任关系，使用概率统计方法对信任进行建模。Yan等人通过一种系统，实现了信任传递模型，但系统需要较大的开销。Park等人基于安全协议设计出了一种安全信任计算模型。Yang等人将信任与调度相结合以提高云调度的可靠性和成功率。信任在很多领域都可以提高服务质量，但信任计算所带来的开销难以忽略。

上述信任模型可以简单分为两类：即依赖可靠第三方的信任模型与不依赖可靠第三方的信任模型。基于PKI的信任模型是前者的代表，这类模型存在一个或一组可靠节点可以颁发信任证书，存储信任值，并实时更新信任数据，该模型面临的问题是存在较大的资源开销。后者的代表有基于社会信任网络的模型，该模型基于社会学有关信任的研究成果，将信任分为局部信任模型和全局信任模型，该模型存在的问题是计算复杂度比较高。

近年来，在各种分布式应用的动态信任管理方面，学者们做出了大量的研究工作。他们通过利用多种数学方法和数学工具对信任关系进行建模。如Tang模型、Chen模型、Tian模型、Hassan模型、Han模型等。上述这些模型处理信任计算中的不可靠评价数据采取的都是后置策略，而后置策略的计算开销比较大。此外已有模型难以解决云用户和云服务商之间的串谋欺骗问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是实现一种采用匿名评价模型实现信任的可靠评价，解决传统的信任计算由于串谋、恶意攻击带来的信任评价不可靠问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：基于匿名的信任评价方法：

匿名连接池内的云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区通过连接管理器建立匿名连接，每个云用户数据缓冲区均与相应云用户连接，每个云服务商数据缓冲区均与相应云服务商连接，每个所述云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区均设有存储所连接云用户和云服务商信任评价值的信任存储表；

匿名评价方法：

步骤1、用户节点N₁将服务请求数据Data₁和需要完成服务的服务商信任等级grad₁提交至与该用户连接的云用户数据缓冲区U₁；

步骤2、连接管理器读取云用户数据缓冲区U₁中的grad₁，寻找出合适的云服务商，并找出该云服务商的云服务商数据缓冲区D_n；

步骤3、连接管理器建立云用户数据缓冲区U₁和云服务商数据缓冲区D_n的连接，并通知服务商D_n提供云服务；