null信任和信任管理信任和信任管理
------刘明飞信任信任人类社会的信任:信任是人类社会的一种自然属性，通常作为一种直觉上的概念加以理解。
计算机科学领域对信任的研究：利用信任来保证分布的实体间的可靠交互，并引入信任管理模型，该技术以人际信任关系的观点来处理开放分布式环境的问题，为实体提供决策保障。与生活中所说的信任的共性：与生活中所说的信任的共性：信任反映的是一个实体对其他实体未来行为的主观愿望；
信任与周围环境密切相关；
信任具有随时间衰减的特性。计算机领域对信任的性质的抽象：计算机领域对信任的性质的抽象：性质1(自反性,reflexitivity) 任何主体完全相信自己 A|G(T(A,A)=1)
性质2(非对称性,asymmetry) 由“主体A信任主体B”不能推出“B也信任A”,
性质3(有条件传递性,conditional transitivity) 只有满足一定条件的信任才具有传递性。
例如,如果“主体A信任主体B的推荐”且“B信任主体C”,那么“A信任C”（直接信任，推荐信任）
性质4(不确定性,implicitness) 信任是动态的,会随着上下文和时间而改变。信任者不能清楚地判断被信任者的属性变化,只能根据交互历史或相关知识进行评估
信任管理定义
信任管理定义信任管理是描述、建立、验证和维护主体之间信任关系的
方法
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,以支持系统决策,减小交互主体的风险,提高系统性能,如安全性、健壮性和效率等。
信任描述---研究如何描述主体之间的信任关系;
信任建立---研究如何在主体之间建立初始信任关系,并将所建立的关系以信任数据的形式保存,为信任验证提供证据;
信任验证---研究主体之间信任关系的存在性及其属性,为系统决策提供依据;
信任维护---研究各主体之间信任关系的衍化,包括撤销信任关系和修改信任关系等。信任管理分类信任管理分类根据主体之间信任关系描述和获取方法,将信任管理分为：
基于策略和证书的信任管理(policy & credential-basedTM)、
基于声誉的信任管理(reputation-based TM)
基于模糊逻辑的信任管理(fuzzy logic-based TM)。信任管理策略信任管理策略基于策略和证书的信任管理仅适合资源或服务提供者可信的应用场景，以保护敏感资源或服务。
基于声誉的信任管理利用已有的历史经验和推荐经验建立信任关系,主要用于隔离恶意服务或服务提供者,确保请求者的安全。此类信任管理适合服务选择[29]、路由选择[30]和调度[31]等应用,但不适合保护敏感服务或资源。信任管理模型的工作过程信任管理模型的工作过程在开放网络环境中，一个实际的信任管理模型一般由信任信息收集、信任信息综合处理和行为评价与决策三部分组成。
这个过程中存在3 种角色：评估主体、推荐者、评估客体。（1）信任信息收集（1）信任信息收集
信息收集步骤主要完成参与网络事务实体的身份识别并收集信任信息。A 只拥有自己对B 的直接信任经验（如果他们没有先前交互
记录
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，则使用系统给出的默认信任值），由于A 认为自己个人的经验是有限的，要获得对B 的正确评价需要向其他更多人获得对B 的了解。A 将在网络中广播一条查询信息，信息内容为：“你与B 有过交易吗？他在你们的交互中
表
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现如何，请反馈给我。”那些推荐者C 接到该信息后，如果自己跟B 有过交互将会给A 发回反馈。最终，节点A 拥有了自己的直接信任资料和推荐者C 推荐的间接信任资料。
null（2）信任信息综合处理
信任管理模型的信任计算引擎[3]（Trust Computer Engine TCE）将对信任信息收集过程中收集的信任原始信息进行综合处理，最后给出备选实体的信任信息计算结果，这一过程又称为可信计算。
（3）行为评价与决策
现在很多用户嫌麻烦，而不愿在事务结束后提交对事务的行为评价。
信任管理模型的应用信任管理模型的应用电子商务领域的应用
文件共享系统的应用
P2P 网络中的服务选择
Ad Hoc 网络中的路由选择
典型信任管理系统典型信任管理系统RT
RT(Role-based Trust-management framework)旨在解决分布式系统中的授权问题，基于策略和证书的信任管理
PTM
提出面向普适计算环境的信任管理模型PTM,其利用[0,1]上的值描述主体之间信任关系
EigenTrust
P2P环境下基于全局声誉的信任管理模型Eigen-Trust,通过邻居节点间相互满意度的迭代来获取节点全局可信度,所得声誉值可以较好地反映节点的真实行为。因此,EigenTrust利用全局声誉值选择交互节点的方法可以有效地鉴别并隔离恶意节点。
基于模糊逻辑的信任管理系统现有工作的不足现有工作的不足基于声誉的信任管理中,主要存在如下问题:
1)系统倾向于采用事件概率的方式来表述和度量信任关系,即将信任的主观性和不确定性等同于随机性,难以有效地描述信任关系;
2)简单地采用加权平均方法聚合多个信任值,不能有效地消除恶意推荐对信任评估的影响,特别是当恶意推荐者所占比例较大时;
3)在自动获取观察信息以及将所观察信息转换成对信任或声誉的更新等方面缺乏研究;
4)在跨主体信任数据存储
方案
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中,未进一步考虑如何确保存储方按规定策略保存信任数据且不能够对数据进行篡改;
5)保护主体匿名性是信任管理系统的基本能力,特别是在开放、动态的分布式计算系统中,虽然一些学者对此进行了初步研究,但仍需要进一步努力。
浙公网安备 33021202002483