34、云系统信任模型与加密访问控制解析

云系统信任模型与加密访问控制解析

在当今数字化时代，云系统的应用愈发广泛，无论是云存储的便捷性，还是基于声誉的信任系统在服务选择中的重要性，都成为了关注焦点。本文将深入探讨云系统中的信任模型以及加密访问控制方案，为大家揭示其中的技术奥秘。

云系统信任模型

在开放的云系统中，基于声誉的信任系统对于服务选择和推动服务提供商提高服务质量起着至关重要的作用。一个声誉信任系统通常包含两个主要部分：底层架构，负责反馈的分发和收集；信任模型，描述基于声誉的信任的表示和聚合。

RLM与WRLM模型

为了实现全面的声誉评估，研究人员提出了鲁棒线性马尔可夫（RLM）模型及其扩展加权鲁棒线性马尔可夫（WRLM）模型。RLM模型通过声誉值和声誉预测方差两个属性来定义声誉。基于新颖的卡尔曼反馈聚合，RLM模型使评估者能够评估自身声誉预测的准确性，有助于实现更好的本地决策和更智能的第三方声誉聚合。

为了抵御恶意反馈，研究人员采取了一系列措施。对于RLM模型，引入了期望最大化算法来自动调整模型参数，然后提出了假设检验方法，以一定的统计显著性水平半自动地抵抗恶意反馈。为了在没有任何先验经验的情况下自动抵御恶意反馈，通过扩展原始RLM模型并引入加权预测方差，提出了自适应WRLM信任模型。WRLM能够自适应地自动减轻不同估计预测方差的恶意反馈的影响。

通过理论分析和模拟结果，验证了RLM和WRLM模型的鲁棒性。模拟结果表明，RLM模型能够有效地捕捉声誉值及其预测方差。在恶意反馈攻击下，RLM模型比贝叶斯 + 分位数方法具有更高的恶意检测准确性（更低的误报率和更高的真阳性率）。此外，WRLM信任模型比标准RLM模型更能自适应地抵御恶意反馈。