随着Internet的迅速发展,需要处理的数据急剧增加,计算模式发生了翻天覆地的变化,传统单机模式已经不能满足用户任务的要求,云计算(Cloud computing)模式应运而生[1,2]。云计算具有经济、高效、可靠和灵活等优点,用户可以根据自己的实际需求选择云计算资源,大大降低企业的管理成本[3]。云计算是一把双刃剑,因为云计算资源主要来自云服务提供商(Cloud service provider,CSP),而用户对云服务的透明性和安全性缺乏信任,一定程度上阻碍了云计算的普及和发展。因此,如何构建合理、科学的云计算信任机制,成为当前云计算领域中的研究重点和难点[4]。

在目前的云计算系统中,通常采用服务等级协议(Service level agreement,SLA)建立云服务信任[5],以保证用户服务质量,维护云服务提供商的基本权益,因此服务等级协议成为评估云服务质量的重要方式,它可以给出相应的云服务提供商信任等级,并对云服务提供商进行在线跟踪[6-8]。建立科学的服务等级协议,需要用户和云服务提供商进行相互协商和沟通,通过访问控制技术实现[9]。对于任意的用户和云服务提供商,由于用户或云服务提供商发生变化后,服务等级协议也要进行相应的修改,而云计算环境开放,数据流动频繁,对此传统访问控制技术存在明显缺陷[10]。有学者提出了引入信任第三方的访问控制技术,通过第三方对数据进行集中管理以保证访问的安全性,但是该方法增加了信任第三方的安全风险,因此云用户仍然对服务提供商的可信度有所顾虑[11]。

针对当前用户对云服务提供商的不信任问题,构建了基于双方承诺的云环境服务信任管理机制。该机制对服务提供商所提供服务质量数进行在线监测,同时考虑其他用户的信任度评估意见,根据双方承诺的服务等级协议对服务提供商进行可信度评估,建立用户和服务提供商间的信任,最后在Matlab 2014平台进行仿真实验,仿真结果表明了本文设计的可信度评估机制准确可靠。

1 当前云服务信任管理机制

1.1 相关定义

为了更好地描述云环境服务信任管理机制,首先给出信任管理相关术语的描述。虽然各领域中信任概念的定义是不一样的,但所有信任均与两个对象密切相关,即服务主体和服务客体,具体定义如下[12]:

(1)服务主体(Provider object,PO)表示提供服务对象,服务客体(Request subject,RS)表示请求服务对象;

(2)信任指RS对PO的主观和客观的评价,可以描述为

(1)基于策略的信任管理以规则为核心,规则表示信任约束,根据约束条件实现访问控制,设置合理的信任阈值,如用户请求满足访问控制条件且大于阈值,那么表示该请求者可以信任,信任阈值通过第三方证书确定,RS与PO之间关系是静态的,模型如图2所示,具体形式如下[13]

(1)

式中:E表示主观的期望;B表示内部和外部对信任的期望;W表示自己愿意承担的风险;

(3)云服务信任管理是对信任、信誉和信用的综合评测,云服务信任关系模型如图1所示。

2.1 腹腔灌注前的护理 患者在治疗前应检查血常规、肝肾功能和心电图，正常后予腹腔穿刺留置Arrow单腔深静脉导管，用于腹水引流和药物的灌注，避免反复穿刺造成损伤。穿刺时嘱取患者平卧位，穿刺过程中不能随意变换体位。

  

图1 云服务信任关系模型

1.2 模型分类

对于不同应用领域,信任管理模型各异,目前主要有基于策略、推荐、声誉以及预测的信任管理模型。

Trust=E+B+W

 

(2)

式中:TRS和TPO分别表示RS和PO的信任阈值;CRS和CPO分别表示RS和PO的证书。

  

图2 基于策略的信任管理模型

2)行内覆盖地布。地布覆盖具有增温、保墒、减少蒸发，改良土壤理化性状、增加土壤有机质含量、提高土壤肥力，防止杂草滋生，减少中耕次数的显著效果，能有效促进果实的生长发育。

两者的设计理念不同，G9追求旗舰级单反的操控和使用体验。而E-M1 II则是正统的无反思路。如果你倾向于旅行、街头拍摄，E-M1 II显然用起来更加方便。但如果你专注体育题材拍摄，或者手比一般人都大，G9的设计会更加适合你。

如果RS(A)信任RS(B),而且RS(B)信任PO,不能通过信任传递认为RS(A)信任PO,但可以认为信任有一定传递性,即RS(A)与PO之间有间接信任,可以表示为[12]

(2)基于推荐的信任管理通过大量实体对服务的推荐信息确定信任关系,其信任模型如图3所示。

(3)

  

图3 基于推荐的信任管理模型

(3)基于声誉的信任管理没有推荐者,RS与其他RS之间无直接信任关系,只是通过与相同PO有过交互RS的反馈信息建立信任关系。PO与n个RS产生了一定的信任关系,即TPO={RS1,RS2,RSi,…,RSn},它们根据PO的信任关系得到一个反馈值,形成信任度集合F={f1,f2,fi,…,fn},通过反馈值得到PO的信誉R(PO),可以表示为

 

(4)

(4)相对于其他信任管理模型,基于预测的信任管理模型不需要信任先验知识,适应范围更广,其工作原理为:具有相似性的实体之间通常更加信任,可以根据爱好的相似度预测信任度。

种植体稳定性被认为是获得骨结合的首要因素，尤其是在即刻种植和早期负载的病例中[5] 。种植体植入后的稳定性差，可能会引起种植体表面纤维组织附着，进而影响骨-种植体接触[6-7] 。目前，有多种方法被用于评估种植体的稳定性，其中种植体植入和旋出的扭矩值是评价其稳定性的可靠依据，其数据可通过种植手机电子感应器或扭矩扳手读数获得。但植入扭矩只适用于种植体植入即刻，而旋出扭矩主要应用于动物实验，并不适用于临床进行长期稳定性监测[8-9]。由于共振频率分析(RFA)和牙周动度测量(Periotest)结果客观、可靠、稳定，此两种方法被广泛应用种植体稳定性的测量[10-11] 。

2 本文云服务信任管理机制

(1)确定服务等级协议(SLA)。首先确定服务提供商可以提供哪些需求,而用户期望得到哪些服务,两者之间进行一定协商,产生一个正式的服务等级协议,而且用户和服务提供商均须遵守服务等级协议。若一方违反了服务等级协议,那么受损方对违反方进行相应的惩罚,避免降低信誉和可信度,这样可以对服务提供商起到监督作用,最后将服务等级协议以文件形式保存起来,实时进行承诺检测[14]。

用户与服务提供商之间的关系如图4所示。由图4可见,共有i个服务提供商提供的服务:(SP1,SP2,…,SPi);服务提供商SP1可以提供j类服务:(SV1,SV2,…,SVj);对于SV1服务,有k种服务质量参数(P1,P2,…,Pk)达成一致。

妊娠合并甲状腺功能异常疾病也有诱发死胎、围生儿死亡以及先天性畸形等疾病的可能性，影响孕妇健康以及胎儿的正常发育[18]。

  

图4 用户与服务提供商之间的关系

  

图5 云服务质量监控程序

(3)对承诺进行建模,将用户记录的监控质量参数值与服务等级协议的约定值进行匹配,根据匹配结果得到承诺报告,承诺的结果被传送到可信度生成器,得到服务供应商的可信度。

(2)在用户端安装了云服务监控程度,对每个确定服务等级协议的服务质量参数进行监控,具体过程如图5所示。由图5可见,用户服务访问请求的响应情况均会被实时在线记录。

为了分析基于双方承诺的云环境服务信任管理机制的有效性,在Matlab 2014平台上进行仿真模拟实验。样本数据包括100个用户,10个服务提供商,每个用户能够访问不同服务提供商的服务,而且它们均有相应的服务等级协议,云服务提供商的可信度等级见表1。

TSPi=α×C(SPi)+β×PC(SPi)

(5)

式中:α和β为用户和其他用户观察的承诺权重,其中权重采用粒子群优化算法确定,α=0.75,β=0.25。基于双方承诺的云服务信任管理机制的工作流程如图6所示。

  

图6 本文方法工作流程

3 实验结果与分析

3.1 实验平台

(4)用户可以向其他用户请求指定服务提供商的承诺报告,得到该服务提供商可信度的相关信息,服务提供商的最终可信度为

 

表1 云服务提供商信息等级

  

等级具体描述优秀始终提供高可信度的服务良好大部分提供高可信度的服务及格可以提供可信度的服务不及格提供几乎不可信的服务很差根本不能提供可信服务

3.2 结果与分析

对于每个具体服务参数承诺,用户监测的值如表2所示。从表2可知,本文的信任管理机制可以准确得到服务参数的约定值。

 

表2 用户观察的服务参数

  

服务商编号归一化约定值归一化监测值110．85210．96310．9410．85510．96610．81710．88810．85910．91010．85

用户和其他用户对不同服务提供商的承诺级别的观察值如图7所示。本文云服务管理机制得到的服务提供商的分类结果如图8所示。本文方法得到的云服务提供商的可信度等级结果与实际结果如表3所示。从表3清楚知道,本文方法可以准确评估云服务提供商的可信度等级,平均评估准确度达到80%,说明本文方法可以帮助用户准确选择可信度高的云服务提供商。

  

图7 不同服务提供商的承诺

  

图8 本文方法的云服务提供商可信度分类结果

 

表3 可信度等级实际结果与本文方法评估结果

  

等级实际数量评估数评估精度/%优秀33100良好23100及格2250不及格2150很差11100平均值80

为了分析本文方法的优越性,选择文献[8]的方法进行对比实验,采用交易成功率作为评价指标,两种方法的交易次数和交易成功率之间的变化曲线如图9所示。从图9可以看出,随着交易次数的增加,两种方法的交易成功率逐渐降低,最后收敛到一个定值。与文献[8]方法相比,本文方法的交易成功率更高,可以更准确地评估云服务和用户间的信任关系,满足用户的个性化服务,提供更优质的服务。

“当我走向这处国家森林公园的停车场时，一束惊艳的阳光突然穿透迷雾和树林，在篱笆上留下了迷人的光影。这是我完成的作品，我很满意自己竟能如此迅速地记录下这一刻。”

  

图9 服务的交易成功率对比

4 结束语

云服务提供商的信任度是云计算发展过程中有待解决的难题。为了提高云用户对云服务提供商的信任度,必须保证重要数据的安全性,使用户能够放心将关键信息、数据和资源转移到云服务提供商平台。Matlab 2014的仿真实验结果表明,本文信任管理机制的云服务提供商信任度评估结果可靠,有利于用户准确选择可信度高的云服务提供商,可以应用于实际云环境中,方法正确有效。

利用上述新建的薄层色谱法对本次抽验样品进行检测，发现有3批标识名称为“南五味子”的饮片实际为五味子饮片，19批标识名称为“五味子”的饮片实际为南五味子饮片。

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收稿日期:2018-01-08 修回日期:2018-03-07

基金项目:国家自然科学基金(61373015;61300052;41301047);江苏省重大科技成果转化基金(BA2013049);中国博士后基金(2013M540447)

作者简介:周倩(1983-),女,博士生,主要研究方向:数据信息安全、传感器网络、数据隐私保护等,E-mail:lotusqian@nuaa.edu.cn;通讯作者:秦小麟(1953-),男,教授,博士生导师,主要研究方向:分布式数据管理、物联网、数据安全与隐私保护、大数据管理与分析等,E-mail:qinxcs@nuaa.edu.cn。

引文格式:周倩,秦小麟,刘亮. 基于Kautz图的无线传感器网络接收节点位置隐私保护算法[J]. 南京理工大学学报,2018,42(2):222-228.

投稿网址:http://zrxuebao.njust.edu.cn