一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法
【專利摘要】一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，它包括兩個(gè)階段六個(gè)步驟；階段一：服務(wù)器節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)，包括步驟一：計(jì)算Ci對(duì)Sj的直接信任值TD(Ci，Sj)；步驟二：計(jì)算Ci對(duì)Sj的推薦信任值TR(Ci，Sj)；步驟三：計(jì)算Ci對(duì)Sj的最終信任值T(Ci，Sj)；步驟四：計(jì)算服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj的系統(tǒng)信任值T(Sj)。階段二：用戶節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)，包括步驟五：計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值T(Ci)；步驟六：信任值更新。本發(fā)明利用技術(shù)證據(jù)作為信任評(píng)價(jià)的來(lái)源，基于用戶的行為來(lái)對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信譽(yù)評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果作為CSP存儲(chǔ)服務(wù)的信任特征對(duì)CSP存儲(chǔ)服務(wù)加以度量，從而保證信任度量的客觀公平性和可驗(yàn)證性。
【專利說(shuō)明】一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[〇〇〇1] 本發(fā)明涉及一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，在云存儲(chǔ)環(huán)境下通過(guò)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè) 對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信譽(yù)評(píng)價(jià)，屬于云計(jì)算領(lǐng)域。 【背景技術(shù)】
[0002] 云存儲(chǔ)是一種在線的存儲(chǔ)模式，即用戶（客戶端）與服務(wù)器（云端）通過(guò)一定的協(xié) 議，將自己的外包數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端，這種新興的存儲(chǔ)方式，具有云計(jì)算的靈活性、低成本性、 可擴(kuò)展性。用戶可以隨時(shí)隨地接入云端，獲取自己的數(shù)據(jù)；用戶根據(jù)自己實(shí)際使用的存儲(chǔ)空 間付費(fèi)，降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)和購(gòu)買存儲(chǔ)設(shè)備的成本，并且能夠按照存儲(chǔ)的需要進(jìn)行擴(kuò)展。隨 著云存儲(chǔ)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了越來(lái)越多的云服務(wù)提供商（Cloud Service Provider, CSP)， 提供著大量的不同類型的云存儲(chǔ)服務(wù)。由于用戶將數(shù)據(jù)存于云端，在物理上失去了對(duì)數(shù)據(jù) 的控制，存儲(chǔ)于云端的數(shù)據(jù)可能被篡改，刪除等。因此，云服務(wù)提供商的信譽(yù)和他們所提供 的云存儲(chǔ)的質(zhì)量成為用戶關(guān)心的重點(diǎn)，所以需要根據(jù)CSP提供的云存儲(chǔ)服務(wù)對(duì)他們進(jìn)行公 正的信譽(yù)評(píng)價(jià)。
[0003] 現(xiàn)有的針對(duì)云存儲(chǔ)服務(wù)的信用評(píng)價(jià)的方法基本分為兩種：一種是將云存儲(chǔ)的容 量，速度，價(jià)格等特征進(jìn)行分析對(duì)比，提出相應(yīng)的評(píng)價(jià)方法給CSP進(jìn)行評(píng)分；另一種是用戶 使用了 CSP提供的云服務(wù)后進(jìn)行打分或投票，再將這些主觀評(píng)價(jià)進(jìn)行聚合分析。這些評(píng)價(jià) 方法在一定程度上存在一些缺陷：1)用戶對(duì)CSP的評(píng)價(jià)是主觀評(píng)價(jià)，單純對(duì)主觀評(píng)價(jià)進(jìn)行 聚合分析勢(shì)必會(huì)存在評(píng)價(jià)偏見(jiàn)；2)只考慮到了用戶對(duì)CSP的評(píng)價(jià)，而大都忽略了用戶也可 能有不誠(chéng)實(shí)行為的情況，例如惡意評(píng)價(jià)，虛假投票，懶惰節(jié)點(diǎn)等；3)沒(méi)有涉及到CSP存儲(chǔ)服 務(wù)度量的核心：存于云端數(shù)據(jù)的完整性。所以提出一種客觀公正的云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方 法顯得尤為重要。
[0004] 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)云存儲(chǔ)服務(wù)的公正評(píng)價(jià)，本發(fā)明利用客觀的技術(shù)證據(jù)作為信任評(píng)價(jià)的 來(lái)源，同時(shí)基于用戶的行為來(lái)對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信譽(yù)評(píng)價(jià)。我們利用對(duì)云存儲(chǔ)服務(wù)進(jìn)行度量 的核心特征：數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果作為CSP存儲(chǔ)服務(wù)的信任特征對(duì)CSP存儲(chǔ)服務(wù)加以度 量，從而保證信任度量的客觀性。同時(shí)通過(guò)分析用戶在信任評(píng)價(jià)交互過(guò)程中的參與行為對(duì) 用戶節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，以防止惡意評(píng)價(jià)和檢測(cè)懶惰節(jié)點(diǎn)等，確保信譽(yù)評(píng)價(jià)的公平性，客 觀性和可驗(yàn)證性。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] (1)發(fā)明目的
[0006] 本發(fā)明的目的是提出一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，依據(jù)CSP存儲(chǔ)服務(wù)度量的核 心特征，數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果作為信任評(píng)價(jià)的來(lái)源對(duì)CSP進(jìn)行可驗(yàn)證的信用評(píng)價(jià)；同時(shí)， 基于用戶的行為對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信譽(yù)評(píng)價(jià)，能夠有效抵抗虛假評(píng)價(jià)、懶惰節(jié)點(diǎn)，確保信譽(yù)評(píng) 價(jià)的公平性，客觀性和可驗(yàn)證性。
[〇〇〇7] (2)技術(shù)方案
[0008] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明運(yùn)用了數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果作為信任值計(jì)算的來(lái) 源，其技術(shù)方案如下。
[0009] 本發(fā)明涉及的云存儲(chǔ)信任模型包括兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)體：1)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端的個(gè)人 或企業(yè)機(jī)構(gòu)，即用戶；2)有專門的資源和計(jì)算能力的云服務(wù)提供商。
[0010] 本發(fā)明按照?qǐng)?zhí)行階段其可分兩個(gè)階段：階段一：服務(wù)器節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)，為CSP存儲(chǔ) 服務(wù)信用評(píng)價(jià)階段；階段二：用戶節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)，為基于用戶行為的用戶節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)階 段。
[0011] 本發(fā)明一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，該方法的技術(shù)方案如下：
[0012] 階段一：服務(wù)器節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)：包括步驟1?步驟4,分別計(jì)算客戶端節(jié)點(diǎn)Ci對(duì)服 務(wù)器節(jié)點(diǎn)h的直接信任值（僅通過(guò)Ci自身與h交互計(jì)算得到的信任值KJCpSp和推薦 信任值（通過(guò)其他節(jié)點(diǎn)與1交互計(jì)算得到的信任值）Τ Κ((；，SJ ;由直接信任值和推薦信任 值計(jì)算得到Ci對(duì)h的最終信任值T(Ci，sp ;再聚合所有的客戶端節(jié)點(diǎn)對(duì)h的信任值得到 服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj的系統(tǒng)信任值T(Sj)。
[0013] 步驟1 :計(jì)算的直接信任值TjCpSj):以每一次進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié) 果（給出的{〇，1}評(píng)價(jià)，1表示驗(yàn)證通過(guò)，即數(shù)據(jù)是完整的，0表示驗(yàn)證不通過(guò)，即數(shù)據(jù)不完 整）為輸入，利用貝塔分布的期望值特性完成Ci對(duì)h的直接信任值度量。
[0014] 步驟2 :計(jì)算Ci對(duì)Sj的推薦信任值TjCi，Sj):由與服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj交互過(guò)的其他客 戶端節(jié)點(diǎn)(；e IDG^Ci)對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)h的信任程度的綜合度量來(lái)計(jì)算Ci對(duì)h的推薦信 任值：我們以(；對(duì)h的直接信任值TD((；，sp作為(；對(duì)h的信任程度，將信任權(quán)重定義為 (；和Ci對(duì)他們共同交互過(guò)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過(guò)數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果的相似度，他們給出 的數(shù)據(jù)完整性評(píng)價(jià)結(jié)果越相似，他們之間的信任程度就越高，用均方根RMS((；，Ci)來(lái)進(jìn)行 標(biāo)識(shí)。
[0015] 步驟3 :計(jì)算Ci對(duì)Sj的最終信任值T(Ci，Sj):將步驟1和2得到的直接信任值和 推薦信任值進(jìn)行聚合計(jì)算得到Ci對(duì)Si的最終信任值。
[0016] 步驟4 :計(jì)算服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj的系統(tǒng)信任值T (Sj):將所有的客戶端節(jié)點(diǎn)Q (i = lto m)對(duì)h的信任值T (Q，SJ進(jìn)行聚合，其權(quán)重定義為Q的信任值T (Q)，最終得到所有Sj (j =1 to η)的系統(tǒng)信任值。
[0017] 階段二：用戶節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)：根據(jù)第一階段計(jì)算出來(lái)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值，設(shè) 置一個(gè)判決閾值T th來(lái)判斷h是否為誠(chéng)實(shí)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)。然后根據(jù)用戶節(jié)點(diǎn)的行為對(duì)其信 譽(yù)進(jìn)行累計(jì)，累計(jì)規(guī)則為：與誠(chéng)實(shí)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行完整性驗(yàn)證結(jié)果為1和與不誠(chéng)實(shí)的服 務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行完整性驗(yàn)證結(jié)果為0均視為誠(chéng)實(shí)行為，交互行為信任值累計(jì)；其他均視為不 誠(chéng)實(shí)行為，交互行為信任值不累計(jì)。同時(shí)對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)的信任值進(jìn)行迭代更新， 使其達(dá)到穩(wěn)態(tài)。
[0018] 步驟5 :計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值T(Ci):首先確定與Ci交互過(guò)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn) 的集合I (Ci)，然后判斷Ci與I (Ci)中每一個(gè)元素交互的歷史，根據(jù)交互信任累計(jì)規(guī)則對(duì)信 任值進(jìn)行累計(jì)，再將信任累計(jì)值與服務(wù)器節(jié)點(diǎn)與絕對(duì)誠(chéng)信/不誠(chéng)信的接近程度h進(jìn)行乘積 加權(quán)，就可以計(jì)算得出用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值T(Ci)。
[0019] 步驟6 :信任值更新：在步驟4中，我們要利用到還未計(jì)算出的用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng) 信任值T(Ci)，故我們?cè)O(shè)置了 T(Ci)的初值Tdrfault。在本步驟中，我們需要根據(jù)以上的計(jì)算步 驟并通過(guò)迭代計(jì)算的方式來(lái)計(jì)算得到穩(wěn)態(tài)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)的信任值，即不斷對(duì)服 務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)信任值進(jìn)行迭代計(jì)算，使其值達(dá)到收斂。
[0020] 其中，在步驟1中所述的"計(jì)算(^對(duì)\_的直接信任值TjCySp "，其計(jì)算過(guò)程如下：
【權(quán)利要求】
1. 一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：該方法具體步驟如下： 階段一：服務(wù)器節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)：包括步驟1?步驟4,分別計(jì)算客戶端節(jié)點(diǎn)Ci對(duì)服務(wù)器 節(jié)點(diǎn)h的直接信任值sj和推薦信任值τκ((；，sp ;由直接信任值和推薦信任值計(jì)算 得到Ci對(duì)h的最終信任值T(Ci，sp ;再聚合所有的客戶端節(jié)點(diǎn)對(duì)h的信任值得到服務(wù)器 節(jié)點(diǎn)h的系統(tǒng)信任值T(Sj); 步驟1 :計(jì)算Ci對(duì)h的直接信任值VCi，sp :以每一次進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果為 輸入，即給出的{0,1}評(píng)價(jià)，1表示驗(yàn)證通過(guò)，即數(shù)據(jù)是完整的，0表示驗(yàn)證不通過(guò)，即數(shù)據(jù)不 完整，利用貝塔分布的期望值特性完成Ci對(duì)h的直接信任值度量； 步驟2 :計(jì)算Ci對(duì)Sj的推薦信任值TjCi，Sj):由與服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj交互過(guò)的其他客戶端 節(jié)點(diǎn)(；e ID (Sp Ci)對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)h的信任程度的綜合度量來(lái)計(jì)算Ci對(duì)h的推薦信任值： 以(；對(duì)S」的直接信任值TD((；，sp作為(；對(duì)S」的信任程度，將信任權(quán)重定義為(；和Q對(duì) 他們共同交互過(guò)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過(guò)數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證的結(jié)果的相似度，給出的數(shù)據(jù)完整性 評(píng)價(jià)結(jié)果越相似，他們之間的信任程度就越高，用均方根RMS((；，CJ來(lái)進(jìn)行標(biāo)識(shí)； 步驟3 :計(jì)算Q對(duì)&的最終信任值T(Ci，Sp :將步驟1和2得到的直接信任值和推薦 信任值進(jìn)行聚合計(jì)算得到Q對(duì)&的最終信任值； 步驟4 :計(jì)算服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj的系統(tǒng)信任值T (Sj):將所有的客戶端節(jié)點(diǎn)Q (i = lto m) 對(duì)h的信任值τ (Q，sp進(jìn)行聚合，其權(quán)重定義為Q的信任值T (Q)，最終得到所有h (j = 1 to η)的系統(tǒng)信任值； 階段二：用戶節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評(píng)價(jià)：根據(jù)第一階段計(jì)算出來(lái)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值，設(shè)置一 個(gè)判決閾值Tth來(lái)判斷&是否為誠(chéng)實(shí)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)；然后根據(jù)用戶節(jié)點(diǎn)的行為對(duì)其信譽(yù)進(jìn) 行累計(jì)，累計(jì)規(guī)則為：與誠(chéng)實(shí)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行完整性驗(yàn)證結(jié)果為1和與不誠(chéng)實(shí)的服務(wù)器 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行完整性驗(yàn)證結(jié)果為〇均視為誠(chéng)實(shí)行為，交互行為信任值累計(jì)；其他均視為不誠(chéng)實(shí) 行為，交互行為信任值不累計(jì)，同時(shí)對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)的信任值進(jìn)行迭代更新，使其 達(dá)到穩(wěn)態(tài)； 步驟5 :計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值T(Ci):首先確定與Ci交互過(guò)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的 集合I (CJ，然后判斷Q與I (CJ中每一個(gè)元素交互的歷史，根據(jù)交互信任累計(jì)規(guī)則對(duì)信任 值進(jìn)行累計(jì)，再將信任累計(jì)值與服務(wù)器節(jié)點(diǎn)與絕對(duì)誠(chéng)信/不誠(chéng)信的接近程度&進(jìn)行乘積加 權(quán)，就計(jì)算得出用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值T(Ci); 步驟6 :信任值更新：在步驟4中，利用到還未計(jì)算出的用戶節(jié)點(diǎn)Ci的系統(tǒng)信任值 T (Q)，故設(shè)置了 T (Q)的初值Tdefault :在本步驟中，需要根據(jù)以上的計(jì)算步驟并通過(guò)迭代 計(jì)算的方式來(lái)計(jì)算得到穩(wěn)態(tài)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用戶節(jié)點(diǎn)的信任值，即不斷對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和用 戶節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)信任值進(jìn)行迭代計(jì)算，使其值達(dá)到收斂。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：在 步驟1中所述的"計(jì)算Q對(duì)&的直接信任值vq，sp "，其計(jì)算過(guò)程如下：
其中r^_為客戶端節(jié)點(diǎn)Q和服務(wù)器節(jié)點(diǎn) Sj進(jìn)行完整性驗(yàn)證的總次數(shù)；FPDP (Q，Sj，k)為客戶端節(jié)點(diǎn)Q和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj進(jìn)行第k次完 整性驗(yàn)證的結(jié)果；VEF(Ci，Sj，k)為客戶端節(jié)點(diǎn)Q和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj進(jìn)行第k次完整性驗(yàn)證 時(shí)的環(huán)境因子。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：在 步驟2中所述的"計(jì)算Q對(duì)&的推薦信任值Τκ((；，Sp "，其計(jì)算過(guò)程如下：
其中ID(SpCi)為I(SJ集合中除去 Q節(jié)點(diǎn)的集合；RMS((；，Q)為均方根，用來(lái)表示為Q對(duì)(；的信任程度，其計(jì)算方法如下：
其中SS((；，(；）為 與客戶端節(jié)點(diǎn)(；和Q都進(jìn)行過(guò)完整性驗(yàn)證的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)集合。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：在步驟3中 所述的"計(jì)算(；對(duì)5」的最終信任值T(Ci，Sj)"，其計(jì)算過(guò)程如下：T(Ci，Sj) = α ·!"((；， Sj) + i3 ·Τκ((；，5ρ，其中α和β分別為直接信任值和推薦信任值的權(quán)重。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：在 步驟4中所述的"計(jì)算服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)信任值T(sp "，其計(jì)算過(guò)程如下：
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種云存儲(chǔ)服務(wù)信用評(píng)價(jià)方法，其特征在于：在 步驟5中所述的"計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)q的系統(tǒng)信任值Τ((；) "，其計(jì)算過(guò)程如下：
其中I (C)為與Q交互過(guò)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的集合；
為一個(gè)集合，集合中元素的個(gè)數(shù)為11 (q) |，分別代表的是 與Q交互的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的編號(hào)；aij為客戶端節(jié)點(diǎn)Q和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)Sj交互結(jié)果中能夠?qū)?T(CJ累計(jì)的信任值；P」為服務(wù)器節(jié)點(diǎn)與絕對(duì)誠(chéng)信/不誠(chéng)信的接近程度。
【文檔編號(hào)】H04L12/24GK104092564SQ201410283074
【公開日】2014年10月8日 申請(qǐng)日期:2014年6月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月23日
【發(fā)明者】毛劍, 李騰, 王瑞瓏, 陳杰, 王培人, 伍前紅, 劉建偉 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)