84、信任计算与无线传感器网络安全组密钥管理方案

信任计算与无线传感器网络安全组密钥管理方案

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在信任计算领域，信任值的计算是一个关键问题。推荐对等服务与相关实体的交互次数越多，置信水平就越高，即推荐者的置信水平与它和实体的交互次数成正比。由于信任值定义在 0 到 1 的范围内，需要一个单调递增函数将交互次数限制在这个范围内，所使用的函数为 (f(x)=\frac{1 - x}{1 + \alpha x}) ，随着 (x) 的增加，该函数迅速趋近于 1，其中 (\alpha) 是一个可调整的正常数。通过这个函数可以将交互次数 (n) 归一化，得到归一化交互值 (\eta)，定义为 (\eta=\frac{1 - n}{1 + n}) ，且 (0\leq \eta \leq 1) 。

在基于对等推荐的信任值计算过程中，还需要考虑提供推荐的服务的敏感性。例如，简单扫描服务的敏感性低于文件服务，因此在推荐过程中的权重也低于文件服务。服务 (S_j) 的敏感性表示为 (SS_j) ，置信水平 (CL) 定义为 (CL = \eta * SS_j * \gamma) ，其中 (0\leq CL \leq 1) 且 (0\leq SS_j \leq 1) 。来自其他自主普适环境中服务的推荐信任值，通过计算信任值与该信任值的置信水平的乘积的平均值得到，具体公式为 (T_{M,M,i}^o=\frac{\sum_{j = 1}^{M} CL_j * t_{j,i}}{M}) 。

性能解释模块负责信任值的演化过程。它根据实体在交互中的行为模式，结合新获得的证据进行评估。交互完成后，评估交互结果，对于意外行为，通过降低系统对该实体的信任来减少信任值。该模块以当前信任值和观察到的结果为输入，返回一个新的信任值。新信任值 (T_{new