提出一种敏感、鲁棒的信任度计算模型。在缺乏直接交易证据时,基于推荐信任、信誉等间接信任度估计信任度初值,随交易的建立和累积与直接交易证据共同作出信任评价,并最终过渡至直接信任度计算。采用动态平衡系数,兼顾信任度初值估值和直接交易证据小样本风险,逐步降低信任度初值估值风险并将其限制在最初的有限次交易以内;同时增加交易证据对信任度的贡献。在直接信任度计算中,采用双滑动窗口机制,即稳定性窗口N和敏感性窗口M,使信任度保持相对稳定又对交易满意度动态敏感。采用动态权值法赋予明显偏离信任度均值的节点信任度较小权值,提
### 可信网络中一种敏感鲁棒的信任计算模型
#### 摘要
本文提出了一种新型的信任计算模型，该模型旨在增强网络环境中的信任度评估机制，使其既具有较高的鲁棒性又能对网络交互的变化做出及时响应。该模型特别适用于可信网络环境，在这种环境中，直接交易证据可能有限或不存在的情况下，可以通过推荐信任、声誉等间接信任度来估计初始的信任值。随着交易的建立和累积，模型逐渐过渡到基于直接交易证据的信任计算，同时减少初始信任值的不确定性带来的风险。为了确保信任度计算的稳定性和动态敏感性，模型引入了动态平衡系数以及双滑动窗口机制，包括稳定性窗口\(N\)和敏感性窗口\(M\)。此外，为了提高模型对抗恶意行为的能力，还采用了动态权值法，对显著偏离平均信任度的节点给予较低的权重。
#### 关键知识点解析
**1. 信任计算的重要性**
在可信网络环境下，信任度评估对于维护网络安全至关重要。通过准确地评估网络参与者之间的信任水平，可以有效防止恶意行为，如欺诈和数据篡改，从而确保网络服务的安全性和可靠性。
**2. 初始信任值估计**
- **推荐信任**：当双方没有直接交易历史时，可以通过推荐信任来估算初始信任值。这通常涉及从已知可靠的一方获得推荐。
- **声誉系统**：另一种估计初始信任值的方法是通过分析参与者的声誉记录。这可能包括过去交易的反馈评分和其他用户的评论。
**3. 直接交易证据的引入**
随着参与者之间交易的进行，直接交易证据变得越来越重要。这些证据可以直接反映交易的满意度和可靠性。因此，模型需要一个过渡机制，将信任评估从依赖间接证据转变为依赖直接证据。
**4. 动态平衡系数的应用**
为了平衡信任值初值估值的风险和直接交易证据的小样本风险，模型引入了一个动态平衡系数。这个系数随着交易次数的增加而调整，逐步减少信任初值的权重，直到信任计算完全基于直接交易证据。
**5. 双滑动窗口机制**
- **稳定性窗口\(N\)**：用于保持信任度的长期稳定性。窗口内的交易记录会被赋予较高权重，以确保信任度不会因短期波动而发生剧烈变化。
- **敏感性窗口\(M\)**：用于捕捉交易满意度的变化。窗口内的交易记录会被赋予较高权重，以确保信任度能够快速响应新信息。
**6. 动态权值法**
为提高模型的鲁棒性，对于那些明显偏离平均信任度的节点，模型会自动减少其信任值的权重。这种方法有助于减轻恶意节点的影响，提高整个系统的安全性。
**7. 实验验证**
文章通过仿真实验验证了所提出的模型的有效性。实验结果表明，该模型不仅能够有效地评估信任度，而且还能在面对不同类型的攻击时表现出较强的鲁棒性。
本文提出的信任计算模型通过一系列创新性的方法解决了可信网络环境下信任评估的关键问题。它不仅提高了信任度计算的准确性，而且还增强了系统的安全性和稳定性，为构建更加可靠的网络环境提供了有力的支持。
