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本文探讨了云系统管理中的信任与监管概念化，涵盖期望原则、可信身份、知识型代理架构、信任层次结构及信任建立协议（TEP）等关键技术。通过引入本体和形式化建模范式，构建可验证的监管框架，并提出Cloud-Kit参考模型以实现用户主导的可信云服务设计。进一步引入(un)SecureND演算，区分不信任（distrust）与不信任（mistrust），解决负信任传播问题，提升系统安全性。文章还分析了其在软件管理中的应用流程，并指出未来研究方向，包括云系统状态保证、声明性概念扩展与连接模型深化，为构建安全可靠的云环境

本文探讨了信任在云服务中的关键作用，提出了一种结合信任建模与策略管理的综合方法。通过引入信任声明解释（TCI）模型和基于描述逻辑的形式化表示，实现了对信任关系的精确推理与验证。文章还提出了以用户为中心的云使用策略管理框架，利用本体驱动的监管机制实现对信任级别、策略状态和安全风险的实时评估，并通过案例分析展示了该方法在敏感数据管理中的实际应用价值。

本文探讨了行为计算机科学（BCS）的理论基础、核心模型及其在人机交互与数字安全中的应用。文章从人类判断的启发式与偏差出发，引入Bella-Coles-Kemp（BCK）模型，对‘自我’与‘角色’在计算机系统中的行为进行形式化建模，并分析情绪、记忆、情境变化等因素对决策的影响。进一步提出通过逻辑建模和主观逻辑表达不确定性，结合SROIQ与OWL描述逻辑实现信任声明的语义建模，提升电子交易中的信任可解释性与验证能力。文章还展示了BCS在安全仪式设计和环境辅助生活等领域的应用前景，强调跨学科合作的重要性，为未来人

本文探讨了应用评分机制对用户下载行为的影响及其潜在安全风险，揭示了高评分和评论如何影响用户信任并被恶意利用。同时介绍了行为计算机科学（BCS）的理论基础，包括行为科学、普适计算与人工智能的融合，分析了人类认知系统与心理启发式在人机交互中的作用。文章提出了优化评分机制、提升用户安全意识和加强技术防护等应对策略，并展望了BCS在智能设备交互、安全系统和AI系统中的应用前景，强调跨学科研究对未来发展的关键意义。

本文探讨了智慧计算中人类与系统协作的重要性，强调将人类视为平等伙伴以提升系统智能水平。同时研究了手机应用评分机制被恶意利用的风险，通过构建模拟市场和实验验证了攻击者可通过操纵评分诱导用户下载恶意软件。研究提出了平台监管、用户教育和技术防范等应对策略，为智慧计算发展和应用安全防护提供了重要启示。

本文探讨了智慧计算从概念到实践的探索，分析了智慧在计算机领域的意义及过往研究方向，阐述了智慧对人类的重要性及其核心原则，并提出了将这些原则映射到计算系统的可能方式。文章通过智能医疗和智能家居等应用场景展示了计算智慧的实际价值，同时讨论了实现过程中面临的数据安全、复杂情境处理、伦理道德和技术集成等挑战及其解决方案。最后展望了计算智慧在未来多领域融合、技术革新和社会影响方面的广阔前景。

本文探讨了预测系统与网络安全领域的关键挑战及其相互关联。在预测系统中，分析了鲁棒性与有效性的权衡关系，指出评级质量决定了长期有效性；在网络安全方面，重点研究了动态风险管理、攻击与防御图、事件关联和信息共享四大趋势，并提出了相应的应对挑战。文章进一步揭示了两个领域间的共通性，倡导通过数据驱动决策、多维度关联分析和安全的信息共享机制来提升系统安全性与可靠性。最后展望了自适应模型优化、隐私保护与AI应用拓展等未来研究方向。

本文探讨了评级与预测系统的理论基础与局限性，提出了一套形式化公理体系来建模信任系统，包括绝对稳健性、严格稳健性、弱稳健性及基于假设检验的稳健性等。通过分析公理间的强弱关系和组合后果，揭示了在特定公理组合下无法实现非平凡有效过滤的‘不可能结果’。同时，文章展示了在满足非预知性、弱无偏性和现实有效性的前提下，构建具有有限噪声容忍度的稳健预测系统的可能性，为设计平衡稳健性、公平性与有效性的评级系统提供了理论依据。

本文研究了预测系统中鲁棒性与有效性的权衡关系，提出了绝对鲁棒性、严格鲁棒性和弱鲁棒性三种不同强度的鲁棒性概念，并分析了它们在无偏性和非先见性等辅助要求下的表现。研究表明，更高的鲁棒性往往导致有效性下降，且绝对鲁棒性在实际中不可行。通过形式化建模与数学证明，揭示了不同属性之间的不可能性结果，同时证明了在合理权衡下仍可构建可行的鲁棒预测系统。文章还探讨了不同应用场景下的鲁棒性选择策略，并展望了未来在优化平衡、实际验证和多属性综合设计方面的研究方向。

本文详细解析了一个系统信任与可信度维护工具的原型设计，涵盖其整体架构、核心组件功能及交互流程。工具由监控、管理和缓解三大组件构成，结合复杂事件处理（CEP）、信任度量估计器（TME）、用户行为监控器（UBM）和最优控制选择器（OCS）等子模块，实现对系统运行时信任与可信度的动态监控与响应。通过在安全网络聊天系统中的多个应用示例，验证了该工具在识别威胁、生成警报、提出并执行缓解措施方面的有效性。配套的维护门户用户界面为管理员提供了直观的状态展示、报警通知和控制选项，支持实时决策与离线分析，提升了系统的可维护性

本文提出了一种基于信任的信息共享与系统可信度维护的统一框架，旨在协调软件密集型社会技术系统在运行时的用户信任与系统可信度。通过结合用户感知和行为的信任监测方法，以及对系统质量属性的实时评估，该框架支持服务管理员及时识别信任与可信度的不匹配，并执行相应的缓解措施。文章还介绍了原型工具的应用示例，分析了现有方法的局限性，总结了该方法在全面性、协调性和适应性方面的优势，并探讨了数据收集、用户分类和控制实施等方面的挑战。未来发展方向包括智能化决策、跨系统拓展和用户教育参与。

本文介绍了一种基于信任的信息共享框架，旨在帮助用户在共享健康信息时综合考虑个人偏好与环境因素。通过分析苹果HealthKit平台及现有信任模型，提出一个结合信息类别、使用目的、延迟时间、应用声誉和社交关系的多维度信任评估机制，并利用数学模型和流程图展示决策过程。文章还通过不同用户类型与应用场景验证模型的有效性，为电子医疗环境下的安全信息共享提供理论支持。

本文探讨了隐私ABC技术的评估及其在移动医疗应用信息共享中的信任框架。分析了隐私ABC技术在智能卡、移动设备和云端等不同平台的部署挑战，讨论了撤销机制、密钥长度对效率的影响以及相关的信任问题。同时，提出了一种基于计算所需信任量与现有信任量比较的移动医疗信息共享决策模型，并通过具体场景展示了其应用。文章还总结了该信任模型的优势与局限性，并对未来技术发展进行了展望，强调技术创新、标准化、模型优化及跨平台应用的重要性。

本文对两种主流Privacy-ABC技术——Microsoft的U-Prove和IBM的Idemix——进行了全面的计算效率评估与比较，涵盖发行、展示及高级隐私特性（如撤销、可检查性、属性谓词等）的性能表现。研究基于统一的评估框架，在相同实验环境下测量各项操作的平均耗时，结果表明Idemix在多数场景下优于U-Prove，尤其在发行和多凭证展示方面；而U-Prove在属性较多时更具优势。同时，分析了各扩展特性的开销，揭示了可检查性和非相等谓词带来的显著性能成本。文章还讨论了实际应用中的设计权衡，并指出了效率

本文探讨了个性化策略感知模型与隐私增强属性基凭证（Privacy-ABC）技术在用户隐私保护中的应用。个性化策略感知模型利用层次分析法（AHP）和用户主观评分，量化用户对应用程序隐私策略的情感感知，并通过感知加权分数和Somer's d统计量实现策略的比较与决策支持。同时，文章评估了Idemix与U-Prove两种Privacy-ABC技术的计算效率，分析其在不同功能下的性能表现及信任问题。结合两者，提出从策略理解到安全验证的完整隐私保护流程，旨在提升用户自主性、推动技术优化与标准制定，构建更安全、可信的数

本文探讨了业务流程模型中的可信度要求与个性化策略感知模型。在业务流程中，通过识别关键资源与活动并设定可信度约束，结合利益相关者目标，支持全流程可信管理；同时提出基于个人视角的策略条款感知模型，利用层次分析法（AHP）量化用户对隐私风险的主观感知，帮助用户比较应用、评估数据共享协议并支持部分同意决策。文章分析了模型的优势与局限性，并提出了引入客观数据、优化判断方法和拓展应用领域的改进方向，展望了其在金融、医疗及智能决策支持中的未来应用潜力。

本文探讨了在业务流程模型中融入可信性需求的重要性，提出通过扩展BPMN模型引入监控点、交互点和约束等新元素，以应对用户信任问题。结合医疗保健领域家庭监控系统的应用实例，详细解析了如何识别可信性目标、设定量化指标、管理约束及优化交互设计，从而提升系统可信性与用户信任。文章还展望了未来在人工智能与云计算环境下可信性需求的深化研究方向。

本文探讨了信息理论在评级系统中的应用，利用交叉熵和信息泄漏概念应对攻击者行为，并提出提升系统鲁棒性的策略。同时，结合业务流程模型（BPMN），引入可信度要求以增强用户信任，提出了一套包含上下文分析、目标建模与流程细化的系统化方法。通过医疗保健领域环境辅助生活（AAL）系统的案例分析，展示了信息理论与可信度建模在实际场景中的综合应用效果。最后总结了当前面临的挑战，并展望未来在概率建模、自动化集成与跨领域可信度差异方面的研究方向。

本文探讨了如何利用信息论中的交叉熵与Kullback-Leibler散度等概念来分析和减轻不公平评分攻击对评分系统的影响。通过理论证明与设计策略，提出了包括优先选择诚实或较新顾问、忽略无信息顾问、谨慎阻止可疑用户以及审慎调整评分选项在内的多项建议，旨在提升评分系统的可靠性与鲁棒性。结合mermaid流程图与实际应用提示，文章为构建更可信的数字信任机制提供了理论支持与实践指导。

本文探讨了如何利用信息论减轻在线评分系统中的不公平评分攻击。通过建立抽象评分模型，引入信息泄漏概念，论证了其对决策准确性的根本限制，并提出了一系列提升系统鲁棒性的设计准则，如避免屏蔽可疑顾问、优先选择可信顾问、调整评分格式等。研究强调在攻击下最大化最小信息泄漏的重要性，为评分系统的设计提供了理论依据和实践指导，同时指出了未来在模型细化、攻击多样性应对和实际验证方面的拓展方向。

本文介绍了数据追踪工具在实现用户数据透明与干预方面的关键作用，回顾了其在PRIME、PrimeLife和A4Cloud等项目中的发展历程，分析了各版本的功能演进与GDPR法律原则的契合性。文章探讨了该工具在用户体验、安全性和数据控制方面面临的挑战，并提出了加强用户教育、优化界面设计和强化安全保障的应对策略。同时，展示了其在电子商务、社交媒体和医疗保健等领域的应用前景，并展望了未来向智能化、集成化和跨平台发展的趋势，强调了数据追踪工具在数字社会中保障个人数据权益的重要意义。

第十届国际信任管理会议（IFIP TM 2016）于德国达姆施塔特举行，聚焦计算信任、安全与隐私等前沿议题。会议汇集了来自全球的专家学者，探讨了信任架构、建模、度量及声誉系统攻击等关键问题，并展示了在云安全、数据透明度和隐私合规方面的最新研究成果。通过主题演讲、论文交流和小组讨论，推动了跨学科合作与发展。会议特别关注GDPR框架下的事前与事后透明度机制，并介绍了Data Track等工具的技术与挑战，展望了物联网与人工智能时代信任管理的未来方向。