[发明专利]一种云存储服务信用评价方法

摘要

一种云存储服务信用评价方法，它包括两个阶段六个步骤；阶段一服务器节点信誉评价，包括步骤一计算Ci对Sj的直接信任值TD(Ci，Sj)；步骤二计算Ci对Sj的推荐信任值TR(Ci，Sj)；步骤三计算Ci对Sj的最终信任值T(Ci，Sj)；步骤四计算服务器节点Sj的系统信任值T(Sj)。阶段二用户节点信誉评价，包括步骤五计算用户节点Ci的系统信任值T(Ci)；步骤六信任值更新。本发明利用技术证据作为信任评价的来源，基于用户的行为来对用户节点进行信誉评价，数据完整性验证的结果作为CSP存储服务的信任特征对CSP存储服务加以度量，从而保证信任度量的客观公平性和可验证性。

主权项

一种云存储服务信用评价方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：阶段一：服务器节点信誉评价：包括步骤1～步骤4，分别计算客户端节点Ci对服务器节点Sj的直接信任值TD(Ci,Sj)和推荐信任值TR(Ci,Sj)；由直接信任值和推荐信任值计算得到Ci对Sj的最终信任值T(Ci,Sj)；再聚合所有的客户端节点对Sj的信任值得到服务器节点Sj的系统信任值T(Sj)；步骤1：计算Ci对Sj的直接信任值TD(Ci,Sj)：以每一次进行数据完整性验证的结果为输入，即给出的{0,1}评价，1表示验证通过，即数据是完整的，0表示验证不通过，即数据不完整，利用贝塔分布的期望值特性完成Ci对Sj的直接信任值度量；步骤2：计算Ci对Sj的推荐信任值TR(Ci,Sj)：由与服务器节点Sj交互过的其他客户端节点Cr∈ID(Sj,Ci)对服务器节点Sj的信任程度的综合度量来计算Ci对Sj的推荐信任值：以Cr对Sj的直接信任值TD(Cr,Sj)作为Cr对Sj的信任程度，将信任权重定义为Cr和Ci对他们共同交互过的服务器节点进行过数据完整性验证的结果的相似度，给出的数据完整性评价结果越相似，他们之间的信任程度就越高，用均方根RMS(Cr,Ci)来进行标识；步骤3：计算Ci对Sj的最终信任值T(Ci,Sj)：将步骤1和2得到的直接信任值和推荐信任值进行聚合计算得到Ci对Sj的最终信任值；步骤4：计算服务器节点Sj的系统信任值T(Sj)：将所有的客户端节点Ci对Sj的信任值T(Ci,Sj)进行聚合，其权重定义为Ci的信任值T(Ci)，最终得到所有Sj的系统信任值；其中，i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n；阶段二:用户节点信誉评价：根据第一阶段计算出来的服务器节点的信誉值，设置一个判决阈值Tth来判断Sj是否为诚实的服务器节点；然后根据用户节点的行为对其信誉进行累计，累计规则为：与诚实的服务器节点进行完整性验证结果为1和与不诚实的服务器节点进行完整性验证结果为0均视为诚实行为，交互行为信任值累计；其他均视为不诚实行为，交互行为信任值不累计，同时对服务器节点和用户节点的信任值进行迭代更新，使其达到稳态；步骤5：计算用户节点Ci的系统信任值T(Ci)：首先确定与Ci交互过的服务器节点的集合I(Ci)，然后判断Ci与I(Ci)中每一个元素交互的历史，根据交互信任累计规则对信任值进行累计，再将信任累计值与服务器节点与绝对诚信/不诚信的接近程度Pj进行乘积加权，就计算得出用户节点Ci的系统信任值T(Ci)；步骤6：信任值更新：在步骤4中，利用到还未计算出的用户节点Ci的系统信任值T(Ci)，故设置了T(Ci)的初值Tdefault；在本步骤中，需要根据以上的计算步骤并通过迭代计算的方式来计算得到稳态的服务器节点和用户节点的信任值，即不断对服务器节点和用户节点的系统信任值进行迭代计算，使其值达到收敛。