31、信任管理框架与贝叶斯网络信任模型解析

信任管理框架与贝叶斯网络信任模型解析

信任管理框架基础

信任管理在互联网应用中至关重要，它涉及收集、整理、分析和呈现与能力、诚实、安全或可靠性相关的证据，以评估和决策信任关系。在信任管理中，断言过滤规则（AFR）起着关键作用。AFR用于指定推荐关系和暗示信任指标（TI）的委托。在基于证书的模型（CBMs）中，主体仅应信任由委托指定的颁发者所颁发的凭证；而在基于声誉的模型（RBMs）中，主体会根据对推荐者的TI接受推荐。指定的颁发者和推荐者都可被视为可信第三方，可通过AFR为特定主体在信任管理（TM）中进行指定。

一个AFR ，其中 $sr = {p’ \to tv | p’ \in MS(Recr, ap), r \in cs}$ ，意味着ap以TI值tv信任p’关于cs的陈述。Recr,ap是一个特殊角色，其成员是主体ap关于与角色r相关上下文的推荐者。ap表示授权主体，sr指定了ap关于cs的推荐者集合，对于每个 $p’ \to tv$ ，p’是ap关于cs的推荐者，tv是ap对p’的TI值，值越大表示ap越信任p’，反之亦然，cs是一组角色，是特定的上下文集合。

执行信任策略的工具

为了执行信任策略，有几个重要的工具函数：
- FAF ：$FAF: \rho(RA) \times \rho(AFR) \times Principal \to \rho(RA)$ ，根据AFR过滤授权或从收集的丰富断言（RA）中生成新的授权，主体是过滤断言的一方。
- F∪ ：$F_{\cup}: \rho(RA) \times Principal \to RA$ ，表示主体