模糊Petri网及其在Web服务信任评估中的应用.pdf

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1、第2 7 卷第2 期2 0 1 0 年2 月计算机应用研究A p p l i c a t i o nR e s e a r c ho fC o m p u t e r sV 0 1 2 7N o 2F e b 2 0 1 0模糊P e t r i 网及其在W e b 服务信任评估中的应用李季，朱小勇(重庆大学计算机学院，重庆4 0 0 0 4 4)摘要：为了提高W e b 服务的信任评估准确度和交互成功率，提出了一种新的基于模糊P e t r i 网的W e b 服务信任评估模型(W S T E M)。该模型给出了评估的模糊信任规则，在此基础上，提出了一种基于模糊P e t r i 网的推理算

2、法，并使用模糊P e t r i 网中知识表示和运行的基本算法，并行处理一个服务实体的多个推荐信任来综合评估W e b 服务实体闻的信任关系。经过模拟实验和分析表明，该模型在W e b 服务信任评估上更加准确可靠，从而降低了交互的风险，保证了交互的成功率。关键词：信任评估模型；信任度更新算法；模糊P e t r i 网；模糊推理算法中图分类号：T P 3 9 3文献标志码：A文章编号：1 0 0 1 3 6 9 5(2 0 1 0)0 2 0 5 7 3 0 4d o i：1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 l-3 6 9 5 2 0 1 0 0 2。0 4 7F u z

3、z yP e t r in e ta n di t sa p p l i c a t i o ni nW e bs e r v i c e st r u s te v a l u a t i o nL IJ i，Z H UX i a o y o n g(s c s c o o to f C o m p u t e r，C h o n g q i n gU n i v e r s i t y，C h o n g q i n g4 0 0 0 4 4，C h i n a)A b s t r a c t：I no r d e rt oi m p r o v et h ea c c u r a c y

4、o ft r u s te v a l u a t i o na n dt h eS U C C E S Sr a t eo fi n t e r a c t i o no fW e bs e r v i c e s，t h i sp a p e rp r o p o s e dan e wW e bs e r v i c e st r u s te v a l u a t i o nm o d e lW S T E Mb a s e do nt h ef u z z yP e t r in e t T h i sm o d e lg a v et h ef u z z yt r u s tr

5、 u l e so fe v a l u a t i o n b a s e do ni t p r o p o s e dar e a s o n i n ga l g o r i t h mb a s e do nt h ef u z z yP e t r in e t T h i sm o d e lu s e dt h ek n o w l e d g eo ff u z z yP e t r in e tt or e p r e s e n ta n dr u nb a s i ca l g o r i t h mw h i c ha p p l i e dt oc o m p r

6、e h e n s i v ee v a l u a t i o nt r u s tr e l a t i o no fW e bs e r v i c e se n t i t i e sb yp a r a U e lp r o c e s s i n go fm o r et h a no n er e c o m m e n d e dt r u s t T h er e s u l to fs i m u l a t i r ee x p e r i m e n ta n da n a l y s i ss h o wt h a tt I l i sm o d e lo nt h

7、et r u s te v a l u a t i o no fW e bs e r v i c e sb e c o m e sm o r ea c c u r a t ea n dr e l i a b l e c o n s e q u e n t l yt h ei n t e r a c t i o ur i s ki 8r e-d u c e da n de n s u r e dt h eS u c c e s sr a t eo fi n t e r a c t i o n K e yw o r d s：t r u s te v a l u a t i o nm o d e l

8、；t r u s tv a l u eu p d a t ea l g o r i t h m；f u z z yP e t r in e t；f u z z yr e a s o n i n ga l g o r i t h m在W e b 服务环境中，实体间的交互和协作行为更加普遍，服务请求者和服务提供者需要建立在彼此信任的基础上，因此信任问题在W e b 服务环境中变得越来越重要。传统的信任关系研究呈现的是一种确定性的基于策略的客观信任关系，实体之间的信任只有信任和不信任，如P K I 中的证书、访问控制中的A C L 等。由于这些客体规定了严格的信任关系，应用在W e b 服务信任评估

9、上不能对实体间信任关系的主观性、模糊性、不确定性作出推理判断。在对w e b 服务信任评估的模糊性、不确定性的推理判断中，由于模糊P e t r i 网o 更符合人类的思维和认知方式，描述和分析w e b 服务信任关系的模糊性和并发性具有广泛的意义。本文提出了一种基于模糊P e t r i 网的W e b 服务信任评估模型(W S T E M)，该模型通过综合初始实体的初始感知度(对目标实体的主观性度量)和推荐信任来综合评估目标实体的信任度，以便与目标实体建立直接的信任关系。1W e b 服务信任评估模型1 1W e b 服务信任评估模型(W S T E M)W e b 服务基于S O A(s

10、 e r v i c eo r i e n t e da r c h i t e c t u r e)模型，该模型由三个参与者和三个基本的操作组成。三个参与者分别是服务提供者(s e r v i c ep r o v i d e r。S P)、服务请求者(s e r v i c er e q u e s t e r，S R)、服务注册中心(s e r v i c er e g i s t e rc e n t e r，S R C)。三个基本操作分别为发布(p u b l i s h)、查找(f i n d)和绑定(b i n d)，某一个节点可能是S R 和s P 的混合体，本文统称为实体。W

11、 S-T E M 信任评估模型是对S O A 模型进行扩展，增加了信任的第三方机构服务信任模块(8 e r“c et r u s tm o d u l e，S T M)，如图1所示。S T M 由四大部分组成，分别为信任管理引擎、模糊推理机、数据采集器和交互记录数据库。信任管理引擎负责对W e b服务实体的信任度进行查询、发布、决策以及提供推荐实体等功能；模糊推理机负责对目标实体的信任度进行模糊推理及模糊判断；数据采集器负责从交互记录数据库中收集W e b 服务实体的信任度，并给模糊推理机提供数据支持；交互记录数据库集中保存W e b 服务实体的历史交互记录。图1W S T E M 信任评估模

12、型在W S T E M 模型中存在多种信任关系，如服务注册中心(S R C)对服务提供者(s P)的信任；服务提供者对于服务注册收稿日期：2 0 0 9 0 6 1 2；修回日期：2 0 0 9 0 9 0 4基金项目：国家自然科学基金资助项目(9 0 8 1 8 0 2 8)作者简介：李季(1 9 7 2 一)，男，讲师，博士，主要研究方向为网格计算、可信计算等；朱小勇(1 9 8 2 一)，男，硕士研究生，主要研究方向为W e b 服务(z h u x y l 5 8 1 6 3 咖)万方数据5 7 4 计算机应用研究第2 7 卷中心、服务请求者(s R)的信任等。假设s R、S P 和S

13、 R C 均对S T M 完全信任，在进行访问控制时只考虑服务请求者和服务提供者的信任度。而在W S T E M 模型中一个实体既可以是服务请求者也可以是服务提供者，这样一个W e b 服务实体在W S-T E M 模型中就存在两种类型的信任度和两种类型的初始信任度，分别是实体作为服务请求者的信任度和实体作为服务提供者的信任度以及初始实体对目标实体的主观性度量(初始感知度)和目标实体对初始实体的访问控制阈值(初始信任阈值)。为描述方便作如下定义：定义1 在W S T E M 模型中，靠代表服务实体s 作为服务请求者的信任度，耳代表服务实体s 作为服务提供者的信任度。定义2在W S T E M

14、模型中，G，代表初始实体对目标实体的主观性度量，即为初始感知度，E 代表目标实体对初始实体的访问控制阈值即为初始信任阈值。定义3在W S-T E M 模型中为了最后决策方便，令代表实体的综合信任度，月，代表实体的推荐信任度。定义4W e b 服务实体的信任度是一个动态演化的过程，因此令乇。表示服务实体在i 次更新后的信任度，L 表示第i 次交互后，初始实体对目标实体的信任评估值。1 2W e b 服务实体信任关系建立及信任度更新算法B e t h 信任度评估模型撑。将信任分为直接信任和推荐信任，直接信任定义为“若实体P 对实体p 的所有(包括直接的或有推荐获得的)经验均为肯定经验，则P 对Q

15、存在直接信任关系”。但由于B e t h 模型对直接经验定义过于严格，仅采用肯定经验对信任关系进行度量，另外，其信任度综合计算采用简单的算术平均，因此对目标实体不能很好地作出评估。本文定义直接信任为：两个曾经有过历史交互经验的实体，根据交互经验对对方的一种直接信任关系。推荐信任定义为：两个没有历史交互经验的实体，根据其他实体的推荐而建立的一种信任关系。其相互关系如图2 所示。直接信任直接信任一+一。-搀蒂信任一一。图2 直接信任与推荐信任关系图2 中实体x 与y，y 与z 曾经有过历史交互经验，所以它们之间的信任关系是直接信任；实体x 与z 之前没有历史交互经验，如果它们之间要进行交互，只能通

16、过别的实体的推荐(如实体y)。在W S T E M 模型中服务实体信任关系建立及信任度更新算法如下：输入：服务请求者一s R，服务提供者一S P；输出：服务实体的信任度乇。i fs R 向S T M 查询S P 交互记录t h e n输出T p=t a b l e(S R，S P，T。，G，V。，t i m e)提取交互记录表中的信任度T。G。=t a b l e(S R S P，T。，G。，V，t i m e)提取交互记录表中的初始感知度G。V。=t a b l e(S R，S P，T。，G。，V，t i m e)提取交互记录表中的初始信任阈值V。i f T。V。t h e n输出“信任实体

17、”向S T M 收集多个推荐信任实体，求得综合推荐信任度R TT。=e(G。+B R T，(a+I S=1)获得当前实体交互后的信任度T。=P i T P+(1 一P i)T,更新实体的信任度，P i 表示时间k衰减因子，且吼=(t i t o)(t i t o)e l s e输出“不信任实体”e n d i t e l s eS T M 收集多个推荐信任实体，求得综合推荐信任度R T输出T。=a G。+B R T。(a+p=1)获得目标实体的综合推荐信任度i f T。V。t h e n输出“信任实体”T。=T。更新实体的信任度e l s e输出“不信任实体”e n di fe n d i f

18、通过以上算法可以看出，W S-T E M 信任模型可以有效地建立实体间信任关系及更新实体信任度。接下来将介绍W S T E M 模型的重要组成部分模糊信任推理机。2 基于模糊P e t r i 网的W e b 服务信任评估2 1模糊P e t r i 网的知识表示方法模糊P e t r i 网提供了一种对模糊知识进行有效表达和推理的工具，由于更符合人类的思维和认知方式，在描述和分析W e b 服务信任关系乃至社会系统的交互和并发行为时具有广泛的意义。P e t r i 网包括库所(p l a c e)和变迁(t r a n s i t i o n)两部分，库所用“O”表示，变迁用“I”表示，则

19、一般的推理规则可简单地表示为i f R l(d I)a n dR 2(n 2)a n dR 3(a 3)a n d a n dR n(n n)ft h e n 二一E l(角)，E 2(J 9 2)，E 3(h)，E。(3。)其中：R。，R：，R。表示在W e b 服务信任评估中有7,个推荐信任实体；o r。，a：，d，n。为推荐信任实体在推荐路径中的权重系数，满足a。=1(i=l，2，3，n)；卢。，岛，风为每个推理结论的可信度，满足条件0 凤1(k=1，2，3，m)；下为规则可实现的阈值，满足0 下 1。此表达式的含义为：如果R。，马，R s，R。推荐信任成立，则可以推出结论E，B，B，以

20、。用模糊逻辑表达式表示为R lX a l 馏2 n 2 岛XO r 3 -惯n a n 二-+E 1(岛)，E 2(皮)，E 3(岛)，E。(3。)转换为模糊P e t r i 网模型口J，如图3 所示。此模型中，条件和结论命题用W e b 服务中的推荐信任和直接信任表示，推理规则用变迁节点表示，条件的权重系数和结论的信任度分别用输A 输出弧线的连接强度来表示。接下来将给出基于推理规则的W e b 服务信任模糊P e 研网的十元组表示法：W S F P N=(E，W，0，a，r(t)，T o(E)，e，K，L)为W e b 服务模糊P e t r i网模型(W S F P N)。其中：a)E=

21、E。，E 2，E s，E。是W e b 服务实体节点的有限集合，在模糊P e t r i 网中表示模糊库所节点。b)W=职，耽，既 是W e b 服务实体推荐路径的有限集合，在模糊P e t r i 网中表示模糊变迁节点的有限集合和规则的实现。e)是定义在E W 上的一个带标志的模糊关系，表示初始实体到推荐实体的推荐路径的连接情况和每个连接的权重 万方数据第2 期李季，等：模糊P e t r i 网及其在W e b 服务信任评估中的应用5 7 5 系数，满足0 ，(最，形)1。d)0 是定义在形E 上的一个带标志的模糊关系，表示推荐信任到初始实体的连接情况和每个输出连接的可信度，0 O(E，E

22、 f)l。e)n=O t。，n：，口，n。是表示推荐实体在每条推荐路径中所占的权重，在模糊P e t r i 网中表示每个规则前件在规则n推理中所占的权重。O 啦l，a。=1，(i=l，2，3，n)。f)r=r，_ r：，下，r。T 是推荐路径的初始信任阈值的集合，在模糊P e t r i 网中是定义在变迁集合形上的一个取值变量，O L 1 J=l，2，m 表示变迁节点的触发阈值。g)死(E)是定义在W e b 服务实体节点集合E 上的一个取值 O，1 中实数的函数，在模糊P e t r i 网中表示库所节点在推理开始时的初始标记状态，即已知命题的可信度，未知命题的可信度定义为O。h)e 为W

23、 e b 服务信任在评估前的初始实体对目标实体的初始感知度，0 匕，所以实体x 调用实体z 的服务。从上面的推理过程可以看出，采用W S-F P N 算法的推理过程完全是并行的，推理计算的迭代步数只与推理进行的最大深度有关，而与规则的多少无关。从实例中可以看出，推理的最大深度为2 层，所以推理迭代只需要进行两步就可完成。接下来将通过模拟实验验证W S T E M 信任模型的有效性。2 4 模拟实验结果及其分析本文在M A T L A B7 0 1 环境下验证了W S T E M 信任模型对实体节点信任度评估的有效性。作为参照，笔者比较了B e t h信任模型在同一实验环境下与W S-T E M

24、 信任模型的实现情况。实验结果如图7 所示。设节点y 的真实信任度为0 8，由图7 所示的结果可以看出，本文提出的W S T E M 信任模型计算的信任值更逼近节点的真实信任值；由于B e t h 信任模型并未考虑评估的主观可信度，在推荐信任值计算上仅采用推荐信任的平均值，计算出节点y 的信任值在0 5 5 左右。本文提出的信任模型通过参考自身的初始感知度和其他交互节点的推荐，利用W S F P N 推理算法剔除推荐信任度小于推荐路径变迁阈值节点的推荐，计算出的节点信任值能迅速逼近真实值。由图8 所示的结果可以看出，与B e t h 信任模型相比，该模型在陌生实体逐渐增多的环境中能很好地保持交

25、互的成功率，而B e t h信任模型由于综合信任度计算的不准确和缺乏初始实体对陌生实体的主观性判断等因素，不能很好地保持交互的成功率，模拟实验验证了该模型在计算目标实体信任度上具有极高的准确性和有效性，从而保证了交互的正常进行。采逛0褰0希1豫督镊吁烈昧肇当实体节点推荐路径数目陌生实体数F I图7 节点信任度计算的图8w 曲服务交互成功率准确性3 结束语本文设计了一种基于模糊P e t r i 网的W e b 服务信任评估模型W S T E M，该模型运用模糊P e t r i 网的推理算法进行推理运算。在推理过程中充分考虑推荐实体在推荐路径中的权重、推荐路径触发的阈值以及推荐信任规则的可信度

26、等要素，并且推理过程完全采用矩阵运算的形式进行。通过模拟实验和分析表明，该模璎在W e b 服务信任评估中可以更加准确、快速、有效地获得目标实体的信任度并作出合理的决策判断。今后，将W e b 服务的信任评估扩展到基于实体行为风险的方面以及对信任模型增加诚实反馈的激励机制。参考文献：1 何新贵模糊P e t r i 网 J 计算机学报，1 9 9 4，1 7(1 2)：9 4 6 9 5 0【2 B E T HT，B O R C H E R D I N GM，K L E I NB V a l u a t i o no ft r u s ti no p e nn e t w o r k C P

27、r o co ft h eE u r o p e a nS y m p o s i u mo nR e s e a r c h i nS e c u r i-t y(E S O R I C S)B r i g t t o n：S p r i n g e r-V e r l a g，1 9 9 4：3 1 8 3 贾立新。薛钧义，茹峰采用模糊P e t r i 网的形式化推理算法及其应用 J 西安交通大学学报，2 0 0 3，3 7(1 2)：1 2 6 3 1 2 6 6【4 唐文，陈钟基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究 J 软件学报，2 0 0 3。1 4(8)：1 4 0 1 1 4

28、0 8【5】梁军涛，蒋晓原一种基于推荐的w e b 服务信任模型 J 计算机工程，2 0 0 7，3 3(1 5)：5 2 5 5 6】龙毅宏。潘丹，张海松，等基于模糊P e t r i 网的信任评估 J】信息安全与通信保密，2 0 0 8。1 1(3)：5 8 6 4 7 徐锋，吕建W e b 安全中的信任管理研究与进展 J 软件学报，2 0 0 2，1 3(Ii)：2 0 5 7 2 0 6 4 8 刘建刚，高洁，工明哲模糊P e t r i 网的形式化推理算法及其应用 j】计算机仿真，2 0 0 4，2 1(1 1)：1 5 2 1 5 4 9 李小勇，桂小林大规模分布式环境下动态信任模

29、型研究【J 软件学报，2 0 0 7，1 8(6)：1 5 1 0 1 5 2 1 ooooooooooo肼o0oooooooooooo6oooooooo啪oooo 万方数据模糊Petri网及其在Web服务信任评估中的应用模糊Petri网及其在Web服务信任评估中的应用作者：李季，朱小勇，LI Ji，ZHU Xiao-yong作者单位：重庆大学,计算机学院,重庆,400044刊名：计算机应用研究英文刊名：APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS年，卷(期)：2010,27(2)被引用次数：3次 参考文献(9条)参考文献(9条)1.何新贵 模糊Petri网 1994(1

30、2)2.BETH T;BORCHERDING M;KLEIN B Valuation of trust in open network 19943.贾立新;薛钧义;茹峰 采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用期刊论文-西安交通大学学报 2003(12)4.唐文;陈钟 基于模糊集合理论的主观信任管理模型研究期刊论文-软件学报 2003(08)5.梁军涛;蒋晓原 一种基于推荐的Web服务信任模型期刊论文-计算机工程 2007(15)6.龙毅宏;潘丹;张海松 基于模糊Petri网的信任评估期刊论文-信息安全与通信保密 2008(03)7.徐锋;吕建 Web安全中的信任管理研究与进展期刊论文-软

31、件学报 2002(11)8.刘建刚;高洁;工明哲 模糊Petri网的形式化推理算法及其应用期刊论文-计算机仿真 2004(11)9.李小勇;桂小林 大规模分布式环境下动态信任模型研究期刊论文-软件学报 2007(06)本文读者也读过(10条)本文读者也读过(10条)1.李冉.于炯.侯勇.LI Ran.YU Jiong.HOU Yong 信任驱动的网格调度算法期刊论文-计算机工程与应用2009,45(23)2.朱向伟.陈珊珊.杨庚.ZHU Xiang-wei.CHEN Shan-shan.YANG Geng BTrust:普适计算环境下的信任管理期刊论文-计算机技术与发展2010,20(1)3.

32、叶剑虹.孙世新.张运生.周益民.YE Jian-hong.SUN Shi-xin.ZHANG Yun-sheng.ZHOU Yi-min Petri网与蚁群算法在CDN网络路由中的应用期刊论文-计算机工程与应用2008,44(19)4.石双元.陈朝德.SHI Shuang-yuan.CHEN Zhao-de 业务构件可信性的度量研究期刊论文-计算机工程与科学2009,31(5)5.郑玮.徐锋.吕建 一种移动Agent数据保护机制的研究期刊论文-计算机科学2002,29(5)6.一种服务多维信任属性模型的研究期刊论文-计算机工程与应用2009,45(30)7.王映龙.唐建军.胡亚平.彭莹琼.余鹰

33、.WANG Ying-long.TANG Jian-jun.HU Ya-ping.PENG Ying-qiong.YU Ying 多粒度信任经验模型研究期刊论文-计算机应用研究2009,26(12)8.赵鑫.ZHAO Xin 随机Petri网在框架设计中的应用期刊论文-计算机工程与设计2009,30(18)9.王远.徐锋.吕建 Arts:一个基于角色的信任管理系统会议论文-200410.李季.朱小勇.LI Ji.ZHU Xiao-yong 基于模糊理论的Web服务信任评估模型期刊论文-计算机工程2010,36(15)引证文献(3条)引证文献(3条)1.谭兴斌.李刚.李季 基于行为监控和数据挖掘的动态信任模型期刊论文-计算机应用研究 2011(10)2.刘彬.张仁津 一种用于电子商务的Web服务信任评估方法期刊论文-江苏科技大学学报（自然科学版）2011(3)3.张永胜.吴明峰.郑志华.李园园.傅孟霞 服务计算环境下的信任评估模型期刊论文-计算机应用研究 2012(7)本文链接：http:/