网格环境下基于云模型的信任评估与决策方法研究

第21卷第2期系统仿真学报©Vol.21No.22009年1月JournalofSystemSimulationJan.,2009•421•网格环境下基于云模型的信任评估与决策方法研究路峰，吴慧中(南京理工大学计算机科学与技术系，南京210094)摘要：针对目前网格环境下信任评估模型普遍存在未充分考虑信任关系的模糊性、信任信息的描述不完整等问题，提出了信任云的概念及其模型。该模型可从网格实体间相互协作满意度中提取信任信息，能精确描述信任期望值。通过熵和超熵刻画信任的不确定性，使评估过程更贴近于信任的语意特点。还提出了一种信任云的相似性度量方法和信任决策算法,实验表明了由信任云表述的信任关系可以作为网格环境下安全决策的依据。关键词：网格；信任关系；信任评估；云模型中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004-731X(2009)02-0421-06ResearchofTrustValuationandDecision-makingBasedonCloudModelinGridEnvironmentLUFeng,WUHui-zhong(DepartmentofComputerScienceandTechnology,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China)Abstract:Ingeneral,presenttrustevaluationmodelsingridenvironmentfailtoadequatelyconsiderthefuzzycharacteristicoftrustrelationefficiency,andthedescriptionoftrustbythesemodelslackscomprehensiveness.Tosolvetheseproblems,trustcloudconceptandatrustevaluationmodelbasedonitwereproposed.Inthismodel,trustinformationwaspickedupthroughentities’satisfactiondegreeofcollaborationinthegrid,soitcouldaccuratelydescribetrustexpectationvalue.Theuncertaintywasportrayedthroughentropyandhyperentropyinthismodel,whichmadetheevaluationprocessmoreconsistentwithtrustsemanticmeaning.Algorithmsofcloudsimilaritymeasurementanddecision-makingmethodthroughtrustcloudwereproposed.Experimentprovesthatthetrustrelationdescribedbytrustcloudcanbeusedasfoundationfordecision-makingonsecurityingridenvironment.Keywords:grid;trustrelation;trustevaluation;cloudmodel引言1随着网络技术的发展，网络服务从面向封闭的、熟识用户群体和相对静态的形式向开放的、公共可访问的、高度动态的服务模式转变。网格服务[1]作为迎合这种转变的代表技术已成为目前网络研究的重点。网格可以看作一种大规模的网络计算系统，它将开放网格服务体系结构OGSA和Web服务资源框架WSRF相结合，把分散于不同管理机构的各种资源统一以网格服务的形式提供给外界使用，解决动态、多机构的虚拟组织中资源共享与协同问题。目前网格技术在不同的研究领域获得了广泛运用，例如2004年李伯虎院士提出了仿真网格，将网格技术应用于SBA支撑平台[2]，以实现仿真联邦中各类资源安全地共享与重用、协同互操作、优化调度运行等服务。网格环境的动态、异构、广域分布等特性决定其安全问题的复杂化，基于传统软件系统形态的安全技术和手段已经不再适用。在此背景下，学者们提出信任管理思想[3]试图创造一个“可信”的网络空间，以解决网格服务的安全问题。收稿日期：2007-06-19修回日期：2007-10-31基金项目：江苏省自然科学基金（BK200656）作者简介：路峰(1976-),男,江苏宿迁人,博士生,研究方向为网格计算,网络安全；吴慧中(1942-),女,浙江舟山人,教授,博导,研究方向为虚拟现实与系统仿真。从社会学角度看，信任关系是最复杂的社会关系之一，它源于主观信念，是一种很难度量的抽象的心理认识，因此具有很大的不确定性。针对不确定性知识的形式化表示问题有多种研究方法，概率论和模糊集合理论是当前处理不确定性问题的最主要工具。目前的信任评估模型基本上都是围绕这两种理论展开讨论的。但随着不确定性理论研究的不断深入，学者们逐渐认识到单纯的采用概率论的公理化方法或者模糊数学的相关工具来研究信任关系，具有很大的局限性。主要原因是以上两种方法的结果都归结为精确数值，致使信任信息不再有丝毫的模糊性。而在人的感知、辨别、推理、决策以及抽象过程中，高数字精度的信任值是无意义的，例如在[0,1]区间标度下，信任值为0.90和信任值为0.85所表达的直接意思都是较为信任，仅此而已。同时采用单一数值表达信任关系无法充分反映信任的语意信息，例如相对陌生的实体之间的信任主要反映为由于信任关系难以决断而产生的摇摆不定，在当前的信任模型中无法描述这一情形。所以信任信息需要新的方法来表示。云模型[4]是李德毅院士提出的云理论的一个组成部分。它是在对概率理论和模糊集合理论进行交叉渗透的基础上，通过特定的构造算法，形成定性概念与其定量表示之间的转换模型。目前云模型已成功应用于智能控制、数据挖掘、大系统评估等领域。本文针对传统信任评估方法的缺点，提出第21卷第2期Vol.21No.22009年1月系统仿真学报Jan.,2009•422•信任云的概念及其模型描述，提取了主观信任信息，统一表达了信任关系中存在的随机性和模糊性以及两者之间存在的关联。并给出信任云相似性度量算法，以此为基础实现了基于信任云的网格服务安全决策。1云模型及其算法1.1云的基本概念文献[4]首先提出了用云模型作为不确定性知识的定性与定量转换的数学模型。云模型具有良好的数学性质，可以用来表达网格环境下信任评估中大量存在的不确定现象。定义1.设U是一个用精确数值表示的定量论域，Ã是对应于U的某一定性概念，定量值x∈U是定性概念Ã的一次随机实现。若每一个定量值x有一个稳定倾向的随机隶属度()[]0,1Ayxμ=∈相对应，[]():0,1UxUxxμμ→∀∈→，则x在论域上的分布称为隶属云，简称为云[5]。每一个(),xy称为一个云滴。如果论域U是n维空间，那么可以拓广至n维云。云由许多云滴组成，每一个云滴就是Ã映射到数域空间的一个点。云的整体形状反映了定性概念的重要特征，表示定性和定量之间的不确定性映射。云是用整体形状描述定性概念特征，单独的云滴没有定性意义。网格环境下表达信任关系的云模型的形态反映了节点之间信任的整体特征。云与模糊集合理论的隶属函数的差别在于对于确定的x，隶属函数对应于确定的隶属度，而云所对应的隶属度是不确定的，它不仅表达了x对应的定性概念Ã的模糊性，同时也表达了x在论域U中分布的随机性。1.2云的数字特征网格环境下的云模型所表达的信任概念的整体特性可用云的数字特征来反映，云用期望Ex、熵En和超熵He三个数字特征来表征一个概念，它们把模糊性和随机性完全集成在一起，反映了定性概念Ã的定量特征[4,5]。期望Ex(Expectation)：在数域空间最能够代表定性概念Ã的点，它代表Ã的信息中心值，信任评估中它代表信任值在论域空间中的期望。熵En(Entropy)：反映了定性概念Ã的不确定性，代表概念Ã的粒度。熵一方面反映数域空间中可以被Ã接受的云滴范围大小，代表其亦此亦彼的裕度，即Ã的模糊性。另一方面反映数域空间中云滴能够代表定性概念Ã的概率，表示代表Ã的云滴出现的随机性。此外熵还揭示了模糊性和随机性的关联性。在信任关系描述中它代表信任的宏观性，即信任的取值范围。超熵He(HyperEntropy)：超熵是熵的不确定性状态变化的度量，即熵的熵。网格环境下构成信任关系基础的每一次协作评估都具有随机性，超熵从另一层面反映了这种随机性的存在。定义2.Cloud(Ex,En,He)表示用期望值Ex，熵En，超熵He三个数字特征表征的一维云，反映了定性知识的定量表示。1.3正向云发生器和逆向云发生器正向云发生器和逆向云发生器是云模型中两个最重要的算法，正向云发生器在表达最基本的语言值－语言原子时最为有用[5]，在已知三个特征数字的情况下用来生成所需数量的云滴。逆向云发生器实现定量数值到其定性语言值的不确定性转换，它将一定数量的精确数据转换为定性语言值Cloud(Ex,En,He)表示的概念，即从给定的云滴样本中求出正向云发生器的三个特征数字Ex,En,He，从而实现对样本数据的定性评价。因为社会和自然科学的各个分支都证明了正态分布的普适性[6]，所以正态云发生器是最基本的云算法。算法1.正向正态云发生器算法.输入：某个定性概念的期望值Ex、熵En和超熵He，云滴数N.输出：N个云滴在数域空间的定量位置以及每个云滴代表该概念的确定度.(1)产生一个期望值为En，标准差为He的正态随机数En’；(2)产生一个期望值为Ex,标准差为En´的正态随机数x；(3)计算22()2()xExEnye−−′=；(4)(x,y)完整反映了一次定性定量转换的全部内容，令(x,y)为一个云滴；(5)重复1-4，直到产生N个云滴为止.算法2.逆向正态云发生器算法.输入：N个云滴ix输出：这N个云滴表示的定性概念的期望Ex、熵En和超熵He(1)根据ix计算这组数据的样本均值11iiNxxN==∑，样本方差2211()1NiiSxxN==−−∑，标准差211()NiistdxxN==−∑；(2)ˆExx=；(3)ˆEnstd=；(4)22ˆˆHeSEn=−.在评估网格环境下实体之间信任关系的过程中，能够直接获取的只有代表协作结果的一组数据值，而信任概念的确定度难以给出。算法2根据云的统计特性，仅仅利用云滴ix定量数值来还原出云的三个特征数字，使云模型能够方便的表达信任概念。2信任云2.1信任云的定义信任云是一种特殊的云模型，它根据信任关系及其描述方式的特点，把对信任的表达用云模型的方式反映出来。本文采用区间标度方法实现云模型对信任的描述，把信任值及第21卷第2期Vol.21No.22009年1月路峰，等：网格环境下基于云模型的信任评估与决策方法研究Jan.,2009•423•其不确定度均归为[0,1]区间。定义3.信任云是以一维正态云形式描述的实体之间的信任关系，形式化表述为：(,,)(01,01,01)TCExEnHeExEnHe≤≤≤≤≤≤。其中Ex为信任期望，作为基本信任度；En为信任熵，反映了信任关系的不确定度；He为信任超熵，反映了信任熵的不确定度。2.2信任云的生成通常，实体间的信任评估取决于对对方实体服务行为的观察结果。对协作结果的满意度是实体间建立信任关系的基础，满意度在很大程度上决定了信任度的高低，所以实体间的信任可以用对协作结果的满意度来标量。对目标服务活动的评价，我们采用离散标度(1,0.75,0.5,0.25,0)来描述满意程度高低,同时也采用自然语言对不同满意程度进行描述。满意程度定义为相当满意、满意、未置可否、不满意、相当不满意五类，对应关系如表1所示。表1满意度的描述和标度满意度级别满意度描述标度ⅠⅡⅢⅣⅤ相当满意满意未置可否不满意相当不满意10.750.50.250定义4.V为一个五维向量，称为信任向量，是与满意度级别描述相对应的对目标实体