徐 軍 鐘元生 萬(wàn)樹(shù)平

?

一種集成直覺(jué)模糊信息的激勵(lì)自適應(yīng)信任模

徐 軍①②鐘元生②萬(wàn)樹(shù)平②

①(江西財(cái)經(jīng)大學(xué)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 南昌 330013)②(江西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院 南昌 330013)

針對(duì)現(xiàn)有信任機(jī)制不能很好表達(dá)信任的不確定性，且缺乏有效處理分布式網(wǎng)絡(luò)中存在的不誠(chéng)實(shí)推薦和策略性欺騙等問(wèn)題，該文提出一種集成直覺(jué)模糊信息的自適應(yīng)信任評(píng)估模型。為了提供可信服務(wù)的實(shí)體，懲罰不良行為實(shí)體，該模型直覺(jué)模糊數(shù)。同時(shí)和行為一致性過(guò)濾不誠(chéng)實(shí)推薦行為。除此之外，為了克服綜合信任聚合計(jì)算中權(quán)重確定較主觀的問(wèn)題，給出了一種新的自適應(yīng)權(quán)重分配方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型在提高實(shí)體服務(wù)積極性和抑制惡意欺詐行為中，都有較好的適應(yīng)性和有效性。

直覺(jué)模糊信息；信任模型；分布式網(wǎng)絡(luò)；推薦可信度

1 引言

近年來(lái)，對(duì)等(Peer to Peer, P2P)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在協(xié)作、共享和分布式計(jì)算等方面得到了廣泛應(yīng)用。但由于P2P網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的匿名性、開(kāi)放性、自治性和不確定性等特征，使得網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中充斥著大量欺詐行為和不可信服務(wù)。為了解決這類網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，人們模擬人際網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系，通過(guò)建立信任評(píng)估模型，可以有效地遏制開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)中存在的惡意行為，從而降低交互失敗的風(fēng)險(xiǎn)。因此，信任評(píng)估成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。

根據(jù)實(shí)體信任度的表示方法，已有的信任模型主要有：(1)基于概率理論信任模型。文獻(xiàn)[1]利用最大似然估計(jì)方法獲得節(jié)點(diǎn)的全局信任值，克服了EigenRep模型[2]迭代產(chǎn)生的復(fù)雜性，通過(guò)置信區(qū)間估計(jì)方法提高了精確性，同時(shí)考慮了惡意節(jié)點(diǎn)的攻擊行為。文獻(xiàn)[3]提出了一種分層貝葉斯信任推理模型，該模型從客體或信息源行為間可觀察的相關(guān)性來(lái)改善評(píng)估方法，并且能克服不可信實(shí)體用新的身份來(lái)掩飾其較差的信譽(yù)。文獻(xiàn)[4]從節(jié)點(diǎn)之間的相似性出發(fā)，結(jié)合貝葉斯條件概率公式，提出了一種概率信任傳播模型。(2)基于模糊集合理論的信任模型。[5]研究了基于主觀邏輯的依賴上下文的信任決策和一系列折扣算子及其幾何解釋。文獻(xiàn)[6]針對(duì)只給出二項(xiàng)式觀點(diǎn)的傳遞公式，并考慮到實(shí)體信譽(yù)環(huán)境對(duì)信任融合操作的影響，提出了基于多項(xiàng)式主觀邏輯的擴(kuò)展信任傳播模型。文獻(xiàn)[7]將主觀邏輯中的不確定性進(jìn)一步區(qū)分為先驗(yàn)(沒(méi)有證據(jù))和后驗(yàn)(證據(jù)失真)，從而提出一種3值主觀邏輯(3VSL)方法，并用于評(píng)估社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)體間的信任關(guān)系。(3)基于云模型的信任模型[8,9]。文獻(xiàn)[8]利用云模型來(lái)描述信任水平，基于節(jié)點(diǎn)的歷史評(píng)分、推薦可信度和信任衰減特性，給出了防攻擊的總體信任融合算法。文獻(xiàn)[9]利用云模型表達(dá)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中信任關(guān)系的不確定性，實(shí)驗(yàn)表明該模型能夠有效地識(shí)別多種攻擊行為。(4)基于證據(jù)理論的信任模型。文獻(xiàn)[10]通過(guò)節(jié)點(diǎn)評(píng)分建立的基本概率分配函數(shù)來(lái)表示信息中的不確定性，分析了信任傳遞的有效性，并利用D-S(Dempster-Shafer)證據(jù)合成規(guī)則聚合所有推薦者的證據(jù)，從而避免了不確定性在信任傳遞時(shí)丟失的問(wèn)題。[11]提出了的P2P信任模型，該模型利用置信度來(lái)建立基本概率分配函數(shù)模型，然后通過(guò)改進(jìn)的D-S證據(jù)合成規(guī)則進(jìn)行信任融合，獲得節(jié)點(diǎn)的信任度。為避免門限值的主觀設(shè)定對(duì)局部信任度計(jì)算的影響，文獻(xiàn)[12]構(gòu)造隸屬度函數(shù)描述信任關(guān)系，并且通過(guò)獲得的門限值和評(píng)價(jià)分布來(lái)修正推薦信任，以提高信任度量的準(zhǔn)確程度。文獻(xiàn)[13]為了解決直接交互的時(shí)效性和推薦信息的可靠性等問(wèn)題，通過(guò)擴(kuò)展D-S理論提高的信任模型的精確性和有效性。

綜上所述，已有信任模型的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。但在信任的不確定性表達(dá)，推薦實(shí)體的可靠性分析和模型的自適應(yīng)性等方面仍有待進(jìn)一步研究。

(1)大多模型不能很好地刻畫信任的不確定性。現(xiàn)有基于云模型和概率理論的信任模型都是用概率來(lái)描述信任的不確定性，且須事先做出主觀假設(shè)?；谀：龜?shù)學(xué)的模型，利用隸屬度函數(shù)解決信任的不確定性。證據(jù)理論雖然能夠解決開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)中信任的不確定性計(jì)算問(wèn)題，但大多基于證據(jù)理論的信任模型，只用信任函數(shù)和似然函數(shù)表示信任值，沒(méi)有考慮不信任程度分量和不確定性程度分量對(duì)信任值的影響。

(2)多數(shù)模型對(duì)惡意行為免疫力不強(qiáng)。一方面不能有效抑制策略性欺騙行為，如實(shí)體通過(guò)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)賺取信任，當(dāng)其積累到較高信任值時(shí)，對(duì)用戶提供惡意欺詐性服務(wù)。另一方面缺乏有效的方法處理惡意推薦行為，多數(shù)模型是基于相似度的觀點(diǎn)，來(lái)避免惡意推薦行為，但忽視了推薦行為的一致性。

(3)多數(shù)基于不確定性方法的信任模型，忽略了實(shí)體持續(xù)提供可信服務(wù)行為的重要性，從而無(wú)法激勵(lì)實(shí)體繼續(xù)提供高質(zhì)量的服務(wù)。

(4)多數(shù)模型雖然考慮了信任的時(shí)間衰減特性，但大多衰減函數(shù)收斂過(guò)快，致使大部分的歷史評(píng)分在信任評(píng)價(jià)過(guò)程中失效。

(5)已有信任評(píng)估方法在計(jì)算綜合信任度時(shí)，大多事先給定或采用主觀的融合計(jì)算方法如專家打分法、平均法等確定權(quán)重，使得模型具有較大的主觀性，缺少自適應(yīng)性和科學(xué)性。

直覺(jué)模糊理論是對(duì)傳統(tǒng)模糊集的拓展，且同時(shí)考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度這三方面的信息，在處理信任的主觀性和不確定性方面更具有直觀性。它不必事先給出知識(shí)的先驗(yàn)概率，與主觀Bayes方法相比，具有較大的靈活性。因此，基于直覺(jué)模糊理論的信任評(píng)估方法值得深入研究。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種集成直覺(jué)模糊信息的激勵(lì)自適應(yīng)信任模型。該模型的信任直覺(jué)模糊數(shù)考慮了時(shí)間衰減因子和服務(wù)持續(xù)因子，并且根據(jù)不確定性特征和交互次數(shù)對(duì)信任的影響，提出了綜合信任計(jì)算中的權(quán)重因子自適應(yīng)分配方法。

2 基本概念

2.1直覺(jué)模糊集的概念

定義1 設(shè)是一個(gè)論域。若上存在兩個(gè)映射和，使得和，且滿足條件，則稱和確定了論域上直覺(jué)模糊集，可記作，其中和為屬于的隸屬度和非隸屬度。此外，若，且，則稱為中元素屬于的猶豫度或不確定度[14]。

2.2 直覺(jué)模糊數(shù)

2.3 直覺(jué)模糊平均集成算子

2.4 直覺(jué)模糊數(shù)的Hamming距離

5 直覺(jué)模糊熵

定義3[15]設(shè)為直覺(jué)模糊數(shù)，則其直覺(jué)模糊熵為

2.6 實(shí)體集

參與在線服務(wù)環(huán)境的實(shí)體集可分為服務(wù)提供實(shí)體、服務(wù)評(píng)估實(shí)體和服務(wù)推薦實(shí)體。服務(wù)提供實(shí)體(service provider)是指在線服務(wù)中資源提供方，即被評(píng)估的實(shí)體或目標(biāo)實(shí)體，記為SP；服務(wù)評(píng)估實(shí)體(Evaluator)是指在線服務(wù)中對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行評(píng)分的實(shí)體，記為；服務(wù)推薦實(shí)體是指向評(píng)估實(shí)體推薦服務(wù)提供實(shí)體信任信息的實(shí)體，記為。

2.7 信任直覺(jué)模糊數(shù)

信任直覺(jué)模糊數(shù)TIFN(Trust Intuitionistic Fuzzy Number)是一種描述信任的數(shù)量概念。它能夠細(xì)膩、全面地刻畫實(shí)體間信任關(guān)系的不確定性，可以同時(shí)表示信任程度、不信任程度和不確定性程度(即猶豫度)，克服了單一標(biāo)度(即信任程度)的局限性，而把人思維中的“非此非彼”性包含在內(nèi)，使得更貼近人的主觀認(rèn)識(shí)。

3 基于集成直覺(jué)模糊信息的信任評(píng)估模型

在開(kāi)放的分布式網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)體間的交互經(jīng)驗(yàn)是產(chǎn)生其信任關(guān)系的基礎(chǔ)。對(duì)此，本文結(jié)合信任的時(shí)間衰減性和服務(wù)持續(xù)性，主要考慮兩類信息源，即評(píng)估實(shí)體的交互經(jīng)驗(yàn)和推薦實(shí)體的交互經(jīng)驗(yàn)[8,16]。

3.1 直接信任

直接信任是指兩個(gè)實(shí)體通過(guò)直接的交互活動(dòng)，而相互之間建立的一種直接信任關(guān)系，信任度來(lái)源于雙方根據(jù)交互質(zhì)量產(chǎn)生的直接經(jīng)驗(yàn)。

步驟1 評(píng)價(jià)向量歸一化。為消除物理量綱的影響，根據(jù)式(4)和式(5)分別對(duì)效益型和成本型屬性值處理，使得向量規(guī)范化為。具體公式為

定義5(時(shí)間衰減因子) 信任具有隨時(shí)間變化而變化的特性。從心理認(rèn)知角度來(lái)看，往往最近的交互行為更能反映實(shí)體的可信程度。由于現(xiàn)有信任模型多采用線性函數(shù)或者指數(shù)函數(shù)作為時(shí)間衰減因子，不能有效利用歷史評(píng)分，對(duì)此，本文利用描述計(jì)算時(shí)間衰減特性。

如圖1所示，指數(shù)函數(shù)前期收斂快后期收斂慢，經(jīng)若干時(shí)間片后函數(shù)值接近0，以致絕大多數(shù)歷史評(píng)分失去有效性。相反，線性函數(shù)衰減速度是恒定的，不能反映近期評(píng)分的重要性。然而，比例函數(shù)的衰減速度在前期比指數(shù)函數(shù)要低，后期比線性函數(shù)要高，正好與信任衰減特性相吻合。因此，式(9)結(jié)合指數(shù)函數(shù)和線性函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，不僅能保證近期評(píng)分衰減更小，而且避免了更多歷史評(píng)分失去對(duì)最終信任的影響，從而體現(xiàn)了信任隨時(shí)間衰減的變化趨勢(shì)。

步驟3 線性變換。鑒于文獻(xiàn)[17]集成精確數(shù)為直覺(jué)模糊數(shù)的思想：(1)擬滿意度越接近1，滿意度越大；(2)擬不滿意度越接近0，不滿意度越大；(3)擬猶豫度越接近0.5，猶豫度越大。本文基于TOPSIS思想[18]，利用相對(duì)接近度，分別對(duì)擬隸屬度、擬非隸屬度和擬猶豫度做線性變換：

圖1 3種衰減函數(shù)的曲線

定義6(最近服務(wù)持續(xù)因子) 最近服務(wù)持續(xù)因子是利用實(shí)體的最近持續(xù)同類質(zhì)量(可信/不可信/不確定)服務(wù)次數(shù)，根據(jù)以下S型函數(shù)計(jì)算所得到的表示實(shí)體持續(xù)提供同類質(zhì)量服務(wù)的系數(shù)。

則實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體根據(jù)直接經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生的信任隸屬度，不信任隸屬度和猶豫度為

根據(jù)式(16)，實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的直接信任為，其中，表示實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的信任程度，表示實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體不信任程度。

3.2 間接信任

間接信任是指通過(guò)與目標(biāo)實(shí)體交互過(guò)的其它評(píng)估實(shí)體的間接經(jīng)驗(yàn)形成的信任[16]。然而并非所有的都是誠(chéng)實(shí)可信的，往往存在不誠(chéng)實(shí)的反饋夸大或詆毀目標(biāo)實(shí)體。本文結(jié)合推薦實(shí)體的可信度、一致性及其直接信任，根據(jù)式(17)，計(jì)算實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的間接信任：

定義7(推薦實(shí)體可信度) 推薦實(shí)體可信度是指評(píng)估實(shí)體對(duì)推薦實(shí)體所提供信息的可信程度。利用對(duì)兩者都交互過(guò)的實(shí)體的反饋相似度，來(lái)確定推薦實(shí)體可信度。

與推薦實(shí)體,與和都交互過(guò)的公共實(shí)體集合，和分別為實(shí)體和實(shí)體對(duì)中每個(gè)實(shí)體的直接信任所組成向量。與以往模型相比，由于直接信任是一個(gè)信任直覺(jué)模糊數(shù)，本文不僅考慮了實(shí)體間信任程度的相似度，而且考慮了實(shí)體間不信任程度和不確定程度的相似度，使得推薦實(shí)體可信度更加系統(tǒng)和全面。

定義8(推薦實(shí)體一致性) 推薦實(shí)體一致性用來(lái)描述某一推薦實(shí)體與其它實(shí)體的推薦行為的一致程度指標(biāo)，設(shè)為所有推薦實(shí)體的直接信任的均值，為推薦實(shí)體對(duì)的直接信任，則為相對(duì)于所有推薦實(shí)體整體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的直接信任的偏差。因此，定義推薦實(shí)體的一致性為

3.3 綜合信任

通過(guò)集成直接信任和間接信任，定義實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的綜合信任為

3.4 信任決策

本文借鑒逼近理想解的排序法思想[18]，來(lái)定義實(shí)體綜合信任的信任接近度，以此對(duì)目標(biāo)實(shí)體進(jìn)行信任排序。即計(jì)算綜合信任與理想信任點(diǎn)、負(fù)理想信任點(diǎn)的距離來(lái)進(jìn)行排序，若目標(biāo)實(shí)體最靠近理想信任點(diǎn)同時(shí)又最遠(yuǎn)離負(fù)理想信任點(diǎn)，則為最優(yōu)，否則為最劣。設(shè)實(shí)體對(duì)目標(biāo)實(shí)體的綜合信任為，則相應(yīng)的信任接近度定義為

4 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文信任模型的可行性和有效性，我們利用Query Cycle Simulator[20]模擬P2P信任評(píng)估環(huán)境，通過(guò)對(duì)比EigenRep模型[2]、云模型[8]和YuBin模型[10]，根據(jù)交互成功率，分析本文方法是否能夠有效抑制欺騙行為。Query Cycle Simulator是斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)的基于P2P的文件共享系統(tǒng)，特別適合開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)中多實(shí)體間交互建模研究。其中設(shè)置和，實(shí)體總數(shù)為1000個(gè)，文件總數(shù)為10000個(gè)，文件種類1000個(gè)，且所有文件均勻隨機(jī)分布在各實(shí)體上，并每輪仿真由若干交互周期組成，在每個(gè)交互周期過(guò)程中，每個(gè)實(shí)體必須完成一次交互。實(shí)體的初始信任值為0.5，表示完全不確定的，即信任與不信任都有可能。

4.1 針對(duì)防信任騙取行為的仿真

本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)M欺騙實(shí)體先偽裝成可信服務(wù)實(shí)體積累較高的信任值，然后進(jìn)行欺騙行為。該實(shí)驗(yàn)旨在比較4種模型對(duì)信任騙取行為的敏感程度以及懲戒效果，以檢驗(yàn)本模型的有效性。如圖2所示，當(dāng)實(shí)體持續(xù)提供可信服務(wù)時(shí)，隨著交易周期的逐漸增長(zhǎng)，4種模型的信任值都呈上升趨勢(shì)，其中，本文模型的信任值增長(zhǎng)更快，這是因?yàn)榇m(xù)因子對(duì)信任分量的激勵(lì)作用。當(dāng)實(shí)體采用不可信交互行為時(shí)，本文模型和云模型的信任值降低較快，這是因?yàn)閮烧叩膽土P機(jī)制導(dǎo)致的。隨著不可信交互持續(xù)進(jìn)行，和云模型相比，本文模型下降得更快，這是因?yàn)槌掷m(xù)不可信因子在逐漸變大，懲罰力度會(huì)越來(lái)越大，從而能夠迅速發(fā)現(xiàn)欺詐行為。

4.2 針對(duì)防的仿真

本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)M欺騙實(shí)體在改善信任和欺詐行為

圖2 針對(duì)信任騙取行為的實(shí)驗(yàn)分析

間振蕩，旨在比較4種模型對(duì)實(shí)體動(dòng)蕩行為的敏感程度以及懲戒效果，檢驗(yàn)本模型的有效性。如圖3所示，4種模型都呈鋸齒狀下降趨勢(shì)。但是，當(dāng)實(shí)體進(jìn)行欺詐后，欲建立聲譽(yù)時(shí)，本文模型的信任值會(huì)延遲恢復(fù)。這是因?yàn)橐坏?shí)體實(shí)施欺詐行為，最近持續(xù)可信服務(wù)因子會(huì)迅速下降，要建立聲譽(yù)，必須持續(xù)提供可信任服務(wù)才行。這也說(shuō)明了信任易損難獲取的特點(diǎn)，旨在激勵(lì)實(shí)體提供可信服務(wù)。

4.3 針對(duì)惡意實(shí)體規(guī)模的仿真

本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)M惡意實(shí)體比率不斷變化，旨在測(cè)試本文模型遏制惡意實(shí)體行為的有效性。圖4顯示了惡意實(shí)體百分比變化時(shí)，4種模型的交易成功率的變化情況。從中可以看出，隨著惡意實(shí)體比例的增加，4種信任模型的交互成功率均逐漸下降，但本文模型和云模型下降最緩慢。這是因?yàn)檫@兩者的識(shí)別和懲罰機(jī)制發(fā)揮作用。相較于基于云模型而言，本文模型有區(qū)分不同交互時(shí)間和不同持續(xù)因子對(duì)信任度的影響，從而有效識(shí)別惡意實(shí)體。相反，另外兩種模型不能有效識(shí)別惡意實(shí)體，故會(huì)誤將惡意實(shí)體當(dāng)作可信實(shí)體進(jìn)行交互，導(dǎo)致失敗交互次數(shù)增多，因此交互成功率下降較快。而本文信任模型即使惡意實(shí)體比例達(dá)到50％時(shí)，本文模型的交易成功率也可達(dá)到近60％，說(shuō)明本文模型能夠有效地遏制惡意實(shí)體。

針對(duì)不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體的仿真

圖5所示，隨著不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體比例的增加，4種信任模型的交互成功率均逐漸下降，但基于云模型和本文模型下降較慢，其中本文模型最為緩慢，而且不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體比例達(dá)到50％時(shí)，其交易成功率仍接近0.75左右。這是因?yàn)榛谠颇Ｐ秃捅疚哪Ｐ投伎紤]了推薦實(shí)體的可信度，因而交互成功率要高些。相較于基于云模型而言，本文模型依賴于內(nèi)因和外因：內(nèi)因是指推薦實(shí)體的一致性指標(biāo)；外因是指從推薦實(shí)體的信任程度、不信任程度和不確定程度3個(gè)方面計(jì)算推薦實(shí)體相似度。對(duì)于不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體，其相應(yīng)的可信度和一致性程度較低，從而可以減少不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體對(duì)綜合信任的影響。而另外兩種模型沒(méi)有區(qū)分推薦信任的概念，因而不能有

圖3 針對(duì)策略性欺騙 行為的實(shí)驗(yàn)分析 圖4 惡意實(shí)體比例變化時(shí)交互成功率變化 圖5 不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體比例變化時(shí)交互成功率變化

效減少不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體對(duì)信任的影響，因此交互成功率下降較快。

4.5 針對(duì)通信開(kāi)銷的仿真

圖6所示，當(dāng)實(shí)體總數(shù)為100時(shí)，4種模型的網(wǎng)絡(luò)通信開(kāi)銷差別不大，隨著實(shí)體規(guī)模的擴(kuò)大，它們的網(wǎng)絡(luò)通信開(kāi)銷差別逐漸顯著。其中云模型和本文模型的控制消息數(shù)明顯比另外兩者要少，這表明云模型和本文模型不僅具有抗欺詐能力，而且在通信開(kāi)銷方面也表現(xiàn)出較好效果。與云模型相比，本文模型的控制開(kāi)銷數(shù)要略微小一點(diǎn)。

4.6 針對(duì)實(shí)體規(guī)模的仿真

本節(jié)實(shí)驗(yàn)在實(shí)體惡意率固定和惡意率變化兩種情況下，模擬3種實(shí)體規(guī)模的交互過(guò)程，即實(shí)體總數(shù)為100(G1)、實(shí)體總數(shù)為1000(G2)、實(shí)體總數(shù)為10000(G3)，旨在分析實(shí)體規(guī)模對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。圖7所示，在惡意率為20%的環(huán)境下，隨著交易周期的增長(zhǎng)，3種實(shí)體規(guī)模的交互成功率逐漸上升，但與規(guī)模G1相比，另外兩種的規(guī)模的收斂要快，且相對(duì)較穩(wěn)定，表明實(shí)體規(guī)模較大時(shí)，有效交互周期更多，以便進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。圖中實(shí)體規(guī)模G和G3的變化曲線相對(duì)較接近，表明實(shí)體規(guī)模數(shù)達(dá)到1000時(shí)，已具備驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的有效性和準(zhǔn)確性。圖8所示，在第45個(gè)交易周期時(shí)，當(dāng)惡意率由20%增加到70%時(shí)，規(guī)模G下降最快，這是因?yàn)镚1規(guī)模最小。同時(shí)，隨著交易周期的推移，我們還發(fā)現(xiàn)G1的交互成功率在0.17附近振蕩，而G2和G3的交互成功率會(huì)回升到0.35左右，與4.3節(jié)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，這是因?yàn)橐粋€(gè)惡意實(shí)體在規(guī)模大的環(huán)境中更易被遺忘。由此可見(jiàn)，本文設(shè)置實(shí)體數(shù)為1000可以較穩(wěn)定地動(dòng)態(tài)反映實(shí)體行為的變化。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有P2P信任機(jī)制不能較好處理信任的不確定性、不誠(chéng)實(shí)推薦以及權(quán)重分配較主觀等問(wèn)題，本文以直覺(jué)模糊理論為基礎(chǔ)，提出了一種自適應(yīng)信任模型。該模型的主要特色為：(1)為了較全面刻畫信任的主觀性和不確定性，模型采用信任直覺(jué)模糊數(shù)刻畫，它不僅包含了可信分量，還包含不可信分量和不確定性分量；(2)以歷史評(píng)分為基礎(chǔ)，結(jié)合服務(wù)持續(xù)性因子和時(shí)間衰減因子，既能激勵(lì)誠(chéng)信實(shí)體提供高質(zhì)量的服務(wù)，又能利用持續(xù)不可信服務(wù)因子懲罰惡意實(shí)體；(3)為了確保推薦實(shí)體的可信性，模型充分考慮了實(shí)體的相似性和行為一致性，并以此為依據(jù)賦予實(shí)體相應(yīng)的權(quán)重，從而有效地減少了不誠(chéng)實(shí)推薦實(shí)體對(duì)信任值的影響；(4)針對(duì)直接信任和間接信任權(quán)重因子難以客觀確定的問(wèn)題，提出了基于直覺(jué)模糊熵的權(quán)重自適應(yīng)分配策略。最后的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的有效性和可行性。

本文在分析研究過(guò)程中，沒(méi)有考慮信息的異質(zhì)性和多源性，未來(lái)將進(jìn)一步研究多源異質(zhì)自適應(yīng)集成信任直覺(jué)模糊信息的方法，同時(shí)研究該方法在實(shí)際環(huán)境中應(yīng)用以便發(fā)現(xiàn)更多新問(wèn)題。

圖6不同實(shí)體規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)通信開(kāi)銷 圖7 實(shí)體惡意率固定時(shí)不同實(shí)體規(guī)模的曲線 圖8 實(shí)體惡意率變化時(shí)不同實(shí)體規(guī)模的曲線

[1] 徐海湄, 齊守青, 盧顯良, 等. 一種新的基于概率統(tǒng)計(jì)論的P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2011, 33(6): 1314-1318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00179.

XU H M, QI S Q, LU X L,. A novel trust model of P2P networks based on theory of probability and statistics[J].&, 2011, 33(6): 1314-1318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00179.

[2] KAMVAR S D, SCHLOSSER M T, and GARCIA-MOLINA H. The eigentrust algorithm for reputation management in P2P networks[C]. Proceedings of 12th International World Wide Web Conference, Budapest, 2003: 640-651.

W T, LUCK M, ROGERS A,. An efficient and versatile approach to trust and reputation using hierarchical bayesian modeling[J]., 2012, 193: 149-185.

[4] 張紹武, 林鴻飛, 劉曉霞, 等. 基于概率的信任傳播模型[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué), 2014, 41(8): 90-93.

ZHANG S W, LIN H F, LIU X X,. Trust propagation based on probability[J]., 2014, 41(8): 90-93.

[5] CERUTTI F, TONIOLO A, OREN N,. Subjective logic operators in trust assessment: an empirical study[J]., 2015, 17(4): 743-762.

[6] 田俊峰, 吳麗娟. 基于多項(xiàng)式主觀邏輯的擴(kuò)展信任傳播模型[J]. 通信學(xué)報(bào), 2013, 34(5): 12-19.

TIAN J F and WU L J. Multinomial subjective logic based extended trust propagation model[J]., 2013, 34(5): 12-19.

[7] LIU G, YANG Q, WANG H,. Assessment of Multi-hop interpersonal trust in social networks by three-valued subjective logic[C]. IEEE Conference on Computer Communications, Shanghai, 2014: 1698-1706.

[8] 李致遠(yuǎn), 王汝傳. P2P電子商務(wù)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)安全信任管理模型[J]. 通信學(xué)報(bào), 2011, 32(3): 50-59.

LI Z Y and WANG R C. Dynamic secure trust management model for P2P e-commerce environments[J]., 2011, 32(3): 50-59.

[9] 徐曉斌, 張光衛(wèi), 王尚廣, 等. 基于輕量云模型的WSN不確定性信任表示方法[J]. 通信學(xué)報(bào), 2014, 35(2): 63-69.

XU X B, ZHANG G W, WANG S G,. Representation for uncertainty trust of WSN based on lightweight-cloud[J]., 2014, 35(2): 63-69.

[10] YU B and SINGH M P. An evidential model of distributed reputation management[C]. Proceedings of the First International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Systems: Part 1. Bologna, 2002: 294-301.

[11] 田春岐, 鄒仕洪, 王文東, 等. 一種新的基于改進(jìn)型DS證據(jù)理論的P2P信任模型[J]., 2008, 30(6): 1480-1484.

TIAN C Q, ZOU S H, WANG W D,A new trust based on advance D-S evidence theory for P2P networks[J].&, 2008, 30(6): 1480-1484.

[12] 蔣黎明, 張宏, 張琨, 等. 開(kāi)放系統(tǒng)中一種基于模糊修正的證據(jù)信任模型[J]., 2011, 33(8): 1930-1936. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00063.

JIANG L M, ZHANG H, ZHANG K,. An evidential trust model with fuzzy adjustment method for open systems[J].&, 2011, 33(8): 1930-1936. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00063.

IANG L, XU J, ZHANG K,.A new evidential trust model for open distributed systems[J]., 2012, 39(3): 3772-3782.

[14] XU Z and CAI X. Intuitionistic Fuzzy Information Aggregation[M]. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 4-16.

[15] 雷英杰, 趙杰, 路艷麗, 等. 直覺(jué)模糊集理論及應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2014: 90-95.

LEI Y J, ZHAO J, LU Y L,. Theory and Application of Intuitionistic Fuzzy Set[M]. Beijing: Science Press, 2014: 90-95.

[16] 韓祺祎, 任夢(mèng)吟, 文紅. 基于拓?fù)鋭?shì)的P2P社區(qū)推薦信任模型[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(6): 1279-1284. doi: 10.11999/ JEIT141303.

HAN Q Y, REN M Y, and WEN H. Topological potential based recommendation trust model for P2P communities system[J].&, 2015, 37(6): 1279-1284. doi: 10.11999/JEIT141303.

[17] YUE Z. Aggregating crisp values into intuitionistic fuzzy number for group decision making[J]., 2014, 38(11): 2969-2982.

[18] TZENG G H and HUANG J J. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications[M]. Florida: CRC Press, 2011: 342-366.

[19] 吳大鵬, 馮譽(yù), 王汝言, 等. 惡意節(jié)點(diǎn)容忍的間斷連接無(wú)線網(wǎng)絡(luò)消息轉(zhuǎn)發(fā)策略[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(7): 1591-1597. doi: 10.11999/JEIT141198.

WU D P, FENG Y, WANG R Y,. Malicious node tolerant packet forwarding mechanism for intermittently connected wireless network[J].&, 2015, 37(7): 1591-1597. doi: 10.11999/JEIT141198.

[20] The stanford P2P sociology project[OL]., 2000.

徐 軍： 男，1982年生，博士，講師，研究方向?yàn)榭尚庞?jì)算和模糊決策.

鐘元生： 男，1968年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)?

萬(wàn)樹(shù)平： 男，1974年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣芾頉Q策分析、金融工程和信息融合.

Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (71361012, 61263018), The Science and Technology Project of Jiangxi province educational department of China (GJJ151601), The Colleges Humanities Social Science Research Project of Jiangxi Province (JC1338), The Young Foundation of Jiangxi University of Finance and Economics

XU Jun①②ZHONG Yuansheng②WAN Shuping②

①(& Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)②(College of Information Technology, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)

, an adaptive trust model based on(IFI) is proposed. Firstly, in order to incentivize entities providing trustworthy service and punish entities taking along malicious behavior, an approach on aggregating IFI is constructed to compute the direct trust intuitionistic fuzzy numbers which contain the latest permanence factor and the time decay factor. Then, the recommendation credibility and uniformity are defined to detect dishonest recommendation. Subsequent, an adaptive weighted approach is developed to avoid distributing the weights of direct and indirect trust subjectively. The simulation experiments demonstrate that the proposed model not only is robust on malicious attacks, but also has better adaptability and effectiveness.

TN915

A

1009-5896(2016)04-0803-08

10.11999/JEIT150750

2015-06-24；改回日期：2015-12-18；網(wǎng)絡(luò)出版：2016-02-19

徐軍 xujun1028@126.com

國(guó)家自然科學(xué)基金(71361012, 61263018)，江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GJJ151601)，江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(JC1338)，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)青年基金