邊緣計(jì)算利用眾多邊緣設(shè)備為用戶提供近地的實(shí)時(shí)計(jì)算與存儲(chǔ)功能,能夠滿足用戶低時(shí)延、快響應(yīng)的需求,減輕了云計(jì)算中心以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力。然而,邊緣設(shè)備協(xié)作時(shí)需求各異,再加上邊緣計(jì)算的開放自治、多源異構(gòu)等特性,導(dǎo)致設(shè)備間缺乏必要的信任,難以抵擋內(nèi)部的服務(wù)操縱、數(shù)據(jù)篡改等惡意攻擊。信任機(jī)制能夠有效抵御網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部攻擊,保證設(shè)備提供可靠服務(wù),但邊緣層海量的信任信息形成了龐大的信任網(wǎng)絡(luò),資源受限的邊緣設(shè)備難以承擔(dān)復(fù)雜的存儲(chǔ)、查詢?nèi)蝿?wù)。因此,如何在邊緣計(jì)算環(huán)境下構(gòu)建輕量級(jí)的信任模型逐漸成為研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)上述問題提出了解決方案,主要研究工作如下:（1）為了降低邊緣計(jì)算信任模型的資源開銷,解決信任路徑冗余等問題,提出了一種基于DFS算法的邊緣計(jì)算信任評(píng)估模型。首先,將設(shè)備間復(fù)雜龐大的信任關(guān)系抽象成有向加權(quán)圖,并對(duì)其進(jìn)行定義說明,再采用基于信息熵理論的自適應(yīng)聚合方法對(duì)信任值進(jìn)行聚合;其次,通過添加信任閾值、路徑長(zhǎng)度限制、滑動(dòng)窗口等多重約束條件,過濾不符合要求的節(jié)點(diǎn)和信任邊,在此基礎(chǔ)上利用改進(jìn)后的DFS（Depth First Search）算法對(duì)冗余的信任路徑進(jìn)行優(yōu)化處理,避免環(huán)路以及節(jié)點(diǎn)繞路問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果... 

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 信任模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于邊緣計(jì)算環(huán)境的信任模型
        1.2.3 現(xiàn)有方案的不足
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 文章組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)知識(shí)概述
    2.1 邊緣計(jì)算概述
        2.1.1 邊緣計(jì)算進(jìn)展
        2.1.2 邊緣計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)
    2.2 信任相關(guān)概念
        2.2.1 信任的定義
        2.2.2 信任的特性
        2.2.3 信任的分類
    2.3 圖論相關(guān)知識(shí)
        2.3.1 深度優(yōu)先搜索算法
        2.3.2 KSP算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于DFS算法的邊緣計(jì)算信任評(píng)估模型
    3.1 邊緣計(jì)算信任評(píng)估模型
        3.1.1 邊緣計(jì)算信任模型
        3.1.2 信任關(guān)系
    3.2 反饋信任路徑優(yōu)化方案
        3.2.1 約束條件
        3.2.2 反饋信任冗余優(yōu)化算法
        3.2.3 信任路徑合并算法
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1 參數(shù)設(shè)置
        3.3.2 有效性評(píng)估
        3.3.3 資源開銷評(píng)估
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于KSP優(yōu)化算法的多屬性信任評(píng)估模型
    4.1 邊緣計(jì)算信任模型系統(tǒng)架構(gòu)
    4.2 多屬性信任評(píng)估模型
    4.3 推薦信任路徑優(yōu)化算法
        4.3.1 KSP算法問題描述
        4.3.2 RKSP算法
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 屬性設(shè)置
        4.4.2 參數(shù)設(shè)置
        4.4.3 有效性評(píng)估
        4.4.4 資源開銷評(píng)估
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于六度分割理論的社交好友推薦算法研究[J]. 杜淑穎,丁世飛.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]一種面向物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的綜合信任度評(píng)估模型[J]. 謝麗霞,魏瑞炘.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]MAS環(huán)境中一種基于反饋可信度的多維信譽(yù)計(jì)算方法[J]. 霍星,張陽洋,景永俊,邵堃.  軟件學(xué)報(bào). 2020(02)
[4]邊緣計(jì)算:現(xiàn)狀與展望[J]. 施巍松,張星洲,王一帆,張慶陽.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2019(01)
[5]基于區(qū)塊鏈的分布式物聯(lián)網(wǎng)信任管理方法研究[J]. 任彥冰,李興華,劉海,程慶豐,馬建峰.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(07)
[6]傳感云中的信任評(píng)價(jià)機(jī)制研究進(jìn)展[J]. 王田,張廣學(xué),蔡紹濱,賈維嘉,王國(guó)軍.  通信學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)研究綜述[J]. 張佳樂,趙彥超,陳兵,胡峰,朱琨.  通信學(xué)報(bào). 2018(03)
[8]邊緣計(jì)算:平臺(tái)、應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J]. 趙梓銘,劉芳,蔡志平,肖儂.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(02)
[9]邊緣計(jì)算:萬物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)
[10]一種基于直覺模糊理論的多維信任傳遞模型[J]. 徐軍,鐘元生,朱文強(qiáng).  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2015(12)

博士論文
[1]信任管理的策略表示與量化模型研究[D]. 王小峰.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3660265