一种基于多维属性信任评估的信任方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维属性信任评估的信任方法，从多维度刻画节点的可信程度，根据边缘计算中的物联网应用环境提出节点多维属性信任评估因子选取方案，结合节点计算环境、行为和其他属性对节点的资源能力状态和交互服务结果进行动态可信度量；基于信任与交互行为的关联性进行信任建模；依靠多维信任决策属性的评估来较为全面地根据节点的表现与状态预测其身份和交互结果。通过多维信任建模，可以为提升交互成功率、构建可信群体提供数值评价基础。本发明专利技术能够较好地减轻网络带宽压力并提高实时性，有效缓解了节点在进行交互预测时的计算压力。时的计算压力。时的计算压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维属性信任评估的信任方法


[0001]本专利技术涉及可信计算
，具体涉及一种基于多维属性信任评估的信任模型。

技术介绍

[0002]目前，相关学者针对于物联网提出了多种信任建模方法，可分为基于属性、基于概率论、基于入侵检测等方面。基于属性的信任建模方法是将物联网实体节点解析为多重属性的构造形式，通过属性因素综合评估实体在物联网中的可信程度。在进行属性提取和综合评估之后，考虑到节点交互间的复杂性，还需要以邻居节点的推荐信任值等多维信任决策属性作为参考，得到较为全面的信任关系预测结果，根据信任需求执行相应的交互决策。该方法对于节点的信任评价较为全面、客观，适用于各种物联网环境。因此，本专利技术选择基于多维属性进行信任建模。
[0003]本专利技术基于上述信任特征，从多维度刻画节点的可信程度，根据边缘计算中的物联网应用环境提出节点多维属性信任评估因子选取方案，结合节点计算环境、行为和其他属性对节点的资源能力状态和交互服务结果进行动态可信度量；基于信任与交互行为的关联性进行信任建模；依靠多维信任决策属性的评估来较为全面地根据节点的表现与状态预测其身份和交互结果。通过多维信任建模，可以为提升交互成功率、构建可信群体提供数值评价基础。本专利技术所提信任模型的所有信任评估任务都由物联网边缘设备和边缘计算服务器协作完成，无需云计算中心的参与，能够较好地减轻网络带宽压力并提高实时性。同时考虑到边缘设备的计算能力有限，在多维信任决策属性的计算过程中，将一部分信任评估任务迁移到边缘服务器中进行，有效缓解了节点在进行交互预测时的计算压力。
[0004]本专利技术基于上述信任特征，从多维度刻画节点的可信程度，根据边缘计算中的物联网应用环境提出节点多维属性信任评估因子选取方案，结合节点计算环境、行为和其他属性对节点的资源能力状态和交互服务结果进行动态可信度量；基于信任与交互行为的关联性进行信任建模；依靠多维信任决策属性的评估来较为全面地根据节点的表现与状态预测其身份和交互结果。通过多维信任建模，可以为提升交互成功率、构建可信群体提供数值评价基础。本专利技术所提信任模型的所有信任评估任务都由物联网边缘设备和边缘计算服务器协作完成，无需云计算中心的参与，能够较好地减轻网络带宽压力并提高实时性。同时考虑到边缘设备的计算能力有限，在多维信任决策属性的计算过程中，将一部分信任评估任务迁移到边缘服务器中进行，有效缓解了节点在进行交互预测时的计算压力。

技术实现思路

[0005]由于现有技术有一定的弊端，本专利技术公开了一种基于多维属性信任评估的信任模型。本专利技术中信任的评估模型由模型建立，信任数据获得，信任更新三部分组成。模型建立描述了评估节点信任度的整体过程，包括对若干个网络运行状态相关数据的量化评估，以及基于各量化指标获得标准综合信任评估结果的计算方案。信任数据获得描述了节点在信
任评估过程中获取原始数据的方式，包括对数据本身的可信度认证和评估过程。信任更新部分描述了通过控制信任评估行为维持网络实体信任状态的有效性。相应运行过程中发生的安全事件的相关方案。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]一种基于多维属性信任评估的信任模型，其特征在于，为准确地描述节点自身资源状态、能力和交互行为等方面的可信程度，提出基于多维信任评估因子的信任量化方案。在信任评估过程中，多维信任评估因子是信任量化的主要指标。主体节点根据自身的信任需求及客体节点的交互表现选取信任评估方面对客体节点的可信度进行量化与聚合计算。多维信任评估因子的选取可以参考下述三个主要方面。
[0008]设P1,P2,...,P
N
表示边缘计算网络中发生交互行为的N个物联网节点，节点直接信任值是主体节点参照交互结果计算得到的信任评估量化值，交互结果由多维信任评估因子综合计算得出。节点的多维信任评估结果集可以描述为三元组：
[0009]Ω＝(ΩE,ΩB,ΩO)
[0010]多维信任评估因子是交互信任评估的重要参数。根据节点的信任需求和偏好，可以多维度地选择评估因子对节点的服务行为和自身资源状况做出量化的评价。
[0011]一种基于多维属性信任评估的信任模型中的计算环境，其特征在于，节点多维信任评估结果集中，ΩE为基于节点计算环境的l维信任评估，可以描述为：
[0012][0013]Ev
e
反映了主体节点基于节点计算环境对客体节点的信任水平，在二者建立连接后，设节点P
i
与P
j
之间的通信进程有com1,com2,...,com
q
，不失一般性，设com1,com2,...,com
x
属于节点P
i
，com
x+1
,com
x+2
,...,com
q
属于节点P
j
，设com
x+1
,com
x+2
,...,com
q
完成交互应具备的权限集合为{ps
x+1
,ps
x+2
,...,ps
q
}，设节点P
i
允许外部节点访问的权限为pa，则通信进程信任水平Ev
e
可以描述为：
[0014][0015]同理，设节点P
j
许可的来自外部节点进程的访问权限为pb，得到节点双向信任水平评估函数为：
[0016][0017]其中分别表示节点P
i
对P
j
，P
j
对P
i
进行的信任评估。
[0018]一种基于多维属性信任评估的信任模型中的其他属性，其特征在于，
[0019]三元组中的ΩO为其他属性的n维信任评估，具体评估方面根据实际应用场景确定，可以描述为：
[0020][0021]其中可包含下述方面：
[0022]活跃度：根据系统属性周期性计算所接收到的从某一节点发来的消息数目，该数
目应等于1。如果在该周期内发送的消息数目大于1，需要考虑是否为恶意节点发起的(DoS或其他)攻击行为；如果消息数目为0，则考虑是否标记为不活跃节点(拒绝提供服务或已离开传输半径)。
[0023]信号强度：信号强度可以辅助判断节点所处位置。
[0024]方向：节点移动方向，用于判断节点进入或脱离某群体的倾向。
[0025]可信邻居节点数量：在该节点传输半径内，节点综合可信度超过特定阈值的邻居节点数量。
[0026]在实际应用中，考虑到网络开销与节点能量限制，应根据节点对服务的需求偏好选取上述属性因子进行评估。
[0027]交互满意度是指在节点交互后，主体节点根据客体节点多维属性因素做出的评价。满意度值的范围为[0,1]，0表示很不满意，1表示很满意。设节点P
i
对节点P
j
的交互满意度为计算方式如下：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维属性信任评估的信任方法，其特征在于，通过多维信任决策属性对直接信任值、推荐信任值、交互风险、协作预测和节点稳定性这五个维度进行信任评估，采用信息熵理论平滑多维信任决策属性度量值；交互决策是双向的，服务请求者通过信任评估来决定是否选择该节点进行交互，以获得服务；服务提供者或者通过信任评估来决定向请求者提供的服务级别；将节点划分为信任评估主体节点与客体节点，主体节点对客体节点进行信任评估并作出交互决策；当双方节点都通过了对方的信任要求时，成功交互。2.根据权利要求1所述的一种基于多维属性信任评估的信任方法，其特征在于，根据人类心理学中的认知习惯，信任关系具有时效性，其可信度随时间变化而动态衰减；在本地存储的历史信任记录向量中，时间权重系数定义为其中h(i)代表时间衰减函数，若时间间隔超出时间窗口范围，则丢弃此条记录；式中为时间衰减函数，时间衰减函数能够赋予信任度量在不同时间点的合理权重系数；新产生的交互行为所得到的交互满意度应当比旧的交互满意度更能反映节点的可信状态，因此时间衰减函数定义为：其中P
i
代表主体节点，P
j
代表客体节点，代表直接信任值，代表P
i
对P
j
的交互满意度，代表历史交互满意度；向量直接信任值代表主体节点根据与客体节点的交互结果而对其可信程度做出的评价，节点对节点的直接信任值由历史满意度记录向量导出：其中代表P
i
评估P
j
的综合可信度。3.根据权利要求1所述的一种基于多维属性信任评估的信任方法，其特征在于，所述反馈信任是边缘服务器对节点进行管控的重要依据，每个节点都要积极提供与其他节点交互的信任反馈，通过边缘服务器进行统一管理，并根据反馈行为和反馈信任值更新节点的综合可信度；在节点成功交互之后，服务请求节点将得到本次交互满意度；通过与历史交互满意度进行统计，得到更新后的反馈信任值，计算方式如下式：其中的为此次交互满意度的权重系数，0.5≤γ≤1，根据此次交互满意度与历史交互满意度的离散程度或实际网络环境应用要求决定具体数值；在计算直接信任值后，计算直接信任值相对于历史交互满意度的离散程度，以此作为主体节点对于自己做出的信任评估可靠程度的评价，在反馈时提交给边缘服务器；离散度表示为：
其中ρ
ij
代表反馈信任值的离散度，边缘服务器负责维护一个反馈信任记录的矩阵，如下式：其中Fb(P
i
→
P
j
)表示节点P
i
对节点P
j
的反馈信任值记录，描述为：当i＝j时，此记录缺省且不参与推荐信任值与全局可信度的计算。4.根据权利要求1所述的一种基于多维属性信任评估的信任方法，其特征在于，边缘计算中的物联网节点并非是孤立；在一定传输范围内，存在多个节点，节点之间会进行交互，共享信息，协同维护物联网正常运行；节点之间的交互需要根据其他节点提供的信任值，聚合计算得到推荐信任；根据边缘服务器维护的设备
‑
设备间的反馈信任记...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛锐，陈连栋，卢宁，张磊，程凯，辛晓鹏，申培培，刘咸通，赵林丛，林静，王衡，赵保华，祁龙云，李延，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：