一种改进的基于行为的网格信任模型

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ren_lian
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
网格环境中的信任问题是当前网格研究的一个热点,为了解决网格环境的动态性和不确定性带来的安全问题,文章在研究现有信任关系的基础上提出了一种新的基于行为的信任模型来处理实体间的信任关系,引入身份权概念,对域内信任关系和域间信任关系采取不同的方法进行处理。实验及分析结果表明,该模型能有效地解决网格环境中存在的安全问题。
其他文献
随着数据的大量增加,数据之间的结构异构和语义异构成为数据集成的重点与难点。本文利用Ontology语义集成上的优点,提出了一种基于Ontology的异构数据库的语义集成框架,并提出采
提出一种在Web上自动构造电子课本学习系统的方法。学习者通过遍历域本体库的本体概念图,指定主题层次。引导主题爬取Web文档,自动构造电子课本,在Web上学习就像在读一本书。
目前很多的Web应用程序为了提高用户体验都包含大量动态内容,从而给Web应用程序带来了安全隐患。而跨站脚本攻击(XSS)是目前安全漏洞中排在前列并引起广泛注意的安全隐患之一。
抑制应变片图像采集和传输过程中的噪声,是实现应变片识别和精确安装的关键技术,针对形态学去噪时会导致图像细节模糊的特性,本文引入模糊形态学,根据隶属度来对图像进行划分,将分类的图像像素值分别进行对应的模糊形态学操作,然后在此基础上再对整幅图像进行模糊形态学的开闭平滑来实现对图像的去噪滤波。仿真实验证明该方法可以有效的去除噪声,而且不会对图像的边缘细节造成模糊。
为了克服Weka系统在聚类算法方面的不足,在Weka的开源环境下进行了二次开发,扩充了聚类算法。介绍了Chameleon算法的基本原理和构建步骤,给出算法的具体描述,并将Chameleon算法嵌
代码迷惑是一种以增加理解难度为目的的代码变换技术,主要来保护软件免遭逆向分析。恶意代码的作者为了躲避检测经常采用代码迷惑技术对程序进行转换。但是商用反病毒软件采用
当现有训练数据过期,而新数据又非常少时,运用迁移学习能够有效提高分类器性能。本文提出一种基于聚类的文本迁移学习算法,给出了算法的主要思想及实现步骤。然后,在中文文本语料
随着彩铃业务的迅猛发展,彩铃精细化营销的需求日渐突出,单维关联规则难以满足新上线铃音、重点铃音的推荐需求。本文提出了基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法在彩铃推荐方
物流中心的合理布局对整个物流系统的效益有着决定性的影响。通过对物流中心选址问题相关特点和要求进行研究,我们以建设成本和运行费用最优为目标构造了选址问题的数学模型,
接触线是电气化铁路接触网的重要组成部分。随着电气化铁路向着高速化发展,对接触线的性能提出了更高的要求。制造工艺是影响接触线性能的重要因素之一。综述了高速电气化铁路