（计算机应用技术专业论文）基于信任度量的网构软件动态演化研究.pdf

iyiiii1llllu8lllllolllll8lllll14tllil5111lll8tllll c l a s s i f i e di n d e x ： u d c ： - - 1 、 一 ad i s s e r t a t i o nf o rt h ed e g r e eo f m e n g i n t e r n e t w a r ed y n a m i ce v o l u t i o nr e s e a r c h b a s e do nt r u s tm e a s u r e c a n d i d a t e ：l i uj i a h u i s u p e r v i s o r ：p r o f y i ng u i s h e n g a c a d e m i cd e g r e ea p p l i e df o r ：m a s t e ro fe n g i n e e r i n g s p e c i a l i t y ：c o m p u t e ra p p l i e dt e c h n o l o g y d a t eo fs u b m i s s i o n ：f e b r u a r y ，2 010 d a t eo fo r a le x a m i n a t i o n ：m a r c h ，2 010 u n i v e r s i t y ：h a r b i ne n g i n e e r i n gu n i v e r s i t y 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ：引倔厣 日期：硼，口年弓月1 5 日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 口在授予学位后即可虢授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 嚣：三；券篙雾嚣，影牝 日期： 如，o 年弓月j 娟洲。年岁月i 岁日 一 哈尔滨t 稃大学硕+ 学伊论文 摘要 网构软件是当今网络开放、动态和多变环境下，软件系统基本形态的一 种抽象。由于网构软件的节点元素自治化、结构和节点演化动态性的特点， 学术界开展了面向构件的网构软件开发方法学的研究。在这些研究中，构件 和结构演化模型一直是研究的热点。针对网构软件协同性、反应性、和演化 性等等特点，一些学者给出了构件软件安全和质量标准与评价体系，提出面 向高可靠和安全的网构软件理论分析模型、度量评估方法和技术等。 本文首先在对面向构件的网构软件开发方法框架和相关技术进行研究的 基础上，分析软件的动态演化过程，结合构件服务质量信任评估的相关方法， 给出了基于信任值更新的构件化软件在线演化方法。然后，本文针对构件服 务质量评估的相关特点，采用模糊理论中的模糊综合评判方法来对构件服务 质量进行可信评估。最后提出了传统的基于直接信任值和间接信任值的信任 值计算方法的改进算法。在改进算法中，对信任评估的因素集向量进行模糊 c 均值聚类，在同一聚类集不为空的情况下，构件库中侧重选取信任评估的 因素集向量和本节点在一个聚类集中、信任值高、并且满足服务要求的构件。 实验证明改进的算法既提高了构件服务质量信任评估的准确性，也避免了信 任评估的因素集向量在非同一聚类集的节点协同欺骗另一聚类集中节点的情 况。 关键词：网构软件；演化；构件服务质量；信任评估 c a r r y e do u tr e s e a r c hb a s e do nc o m p o n e n tw h i c hf a c e di n t e m e t w a r ed e v e l o p m e n t m e t h o d o l o g y t h ec o m p o n e n ta n dt h es t r u c t u r e se v o l u t i o nm o d e lh a sb e c a m ea h o ts p o t s o m es c h o l a r sh a v eg i v e nt h e s p e c i f i c a t i o no fc o m p o n e n ts o f t w a r e s s e c u r i t y ，q u a l i t y ，a p p r a i s a ls y s t e ma n ds oo n i ti s f o rt h e r e a c t i v i t y , a n dt h e e v o l u t i o nc h a r a c t e r i s t i co ft h ei n t e r n e t w a r e t h e yp r o p o s e dt h et h e o r e t i c a l a n a l y s i sm o d e lo ft h ei n t e r n e t w a r e ，t h em e a s u r ea p p r a i s a lm e t h o da n dt h e t e c h n o l o g yw h i c hw a sf a c e dh i g hr e l i a b l ea n ds e c u r i t y t h i sa r t i c l es t u d i e di n t e r n e t w a r ed e v e l o p m e n tf r a m e w o r ka n dt h ec o r r e l a t i o n t e c h n i q u ew h i c hi sf a c i n gc o m p o n e n t t h e na n a l y z e dt h ee v o l u t i o n a r yp r o c e s so f s o f t w a r e i tg i v e st h ee v o l u t i o nm e t h o d so fc o m p o n e n ts o f t w a r ew h i c hi sb a s e do n u p d a t i n gt r u s tv a l u ea n dc a r r y so nt h et r u s ta p p r a i s a lf o rc o m p o n e n ts e r v i c e q u a l i t ya c c o r d i n gt ot h ef e a t u r eo ft h ec o m p o n e n ts e r v i c eq u a l i t ya p p r a i s a l i tu s e s t h e f u z z ys y n t h e s i sj u d g m e n t o ft h ef u z z y t h e o r y f i n a l l y , i t m a k e st h e i m p r o v e m e n tt ot h e t r a d i t i o n a lt r u s tv a l u e c o m p u t a t i o n a lm e t h o dw h i c hw a s b a s e do nt h ed i r e c tt r u s tv a l u ea n dt h ei n d i r e c tt r u s tv a l u e f i r s tic l u s t e rt h e f a c t o r sv e c t o ro ft h et r u s ta p p r a i s a lu s i n gf u z z yc - a v e r a g ev a l u ec l u s t e r m e t h o d w h e nt h ec l u s t e rs e ti sn o te m p t y ，c h o o s et h ec o m p o n e n tw h i c hi si nt h e s a m et h es e t so ff a c t o r sv e c t o r , t h et r u s tv a l u eh i g h ，a n ds a t i s f i e st h es e r v i c e r e q u e s t e x p e r i m e n tp r o v e st h a t t h ea l g o r i t h mi n c r e a s e st h ea c c u r a c yo ft h e c o m p o n e n ts e r v i c et r u s ta p p r a i s a l i ta l s o a v o i d ss o m en e tn o d e sc h e a to n en e t n o d ec o o r p e r a t i v e l yw h e nt h e i rt r u s ta p p r a i s a lf a c t o r sv e c t o r sa r ei nt h ed i f f e r e n t c l u s t e rs e t s k e y w o r d s ：i n t e r n e t w a r e ；e v o l u t i o n ；c o m p o n e n ts e r v i c eq u a l i t y ；t r u s ta p p r a i s a l 哈尔滨t 稃大学硕十学何论文 目录 第1 章绪论l 1 1 研究背景及意义l 1 2 论文研究目标l 1 3 研究内容及组织结构2 第2 章模糊集合及相关理论研究4 2 1 模糊性及模糊集合4 2 2 模糊向量及模糊关系8 2 3 网构软件动态演化研究9 2 4 信任模型的研究1 1 2 5 本章小结1 4 第3 章基于信任度量的网构软件动态演化框架1 5 3 1 面向构件、基于体系结构的软件开发方法1 5 3 2 基于信任值更新的构件化软件在线演化方法2 0 3 3 本章小结2 4 第4 章网构软件动态演化的信任度量模型研究2 5 4 1 构件服务质量的模糊综合评判模型。2 5 4 1 1 模糊综合评判算法2 5 4 1 2 构件服务质量信任度量的因素集确定2 7 4 1 3 模糊综合评判结果处理3 0 4 2 构件服务质量信任值的计算3l 4 3 间接信任值的调整3 4 4 4f ct r u s t 算法的提出3 6 4 5f c m 模糊c 均值聚类算法3 7 4 6 信任值的更新3 9 4 6 1 时间驱动和事件驱动机制3 9 哈尔滨t 柙大学硕十学位论文 4 6 2 混合时间事件驱动机制4 1 4 7 本章小结4 2 第5 章仿真实验4 3 5 1 实验环境4 3 5 2 一种协同欺骗模拟实验。4 3 5 3 实验数据分析4 6 5 4 本章小结4 7 结论。4 8 参考文献5 0 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果5 4 致谢j 5 5 哈尔滨t 程大学硕十学位论文 第1 章绪论 1 1 研究背景及意义 网构软件是i n t e m e t 开放、动态和多变环境下软件系统基本形态的一种 抽象，它是传统软件结构的延伸，但又区别于集中封闭环境下的传统软件形 态的基本特征。它具有反应性，自主性，协同性，多态性和演化性。网构软 件相关的理论、技术、方法和平台必须实现下面的转变：从传统的软件结构 到网构软件结构的转变，从经验驱动、手工软件开发模式到知识驱动、自动 生成软件开发模式的转变，从实体单元的被动性到主动自主性的转变，从目 标的确定性到多重的不确定性的转变，从基于实体的结构分解到基于协同的 实体聚合的转变，从单一的协同方式到灵活的协同方式的转变，从静态性的 系统演化的到动态性的系统演化的转变，。 网构软件的构建依赖于开放协同环境里的各种异构的、自治的软件服务 实体之间的协同。因为网络的开放性和动态性，使得选择诚实、具有可靠服 务质量的实体变得比较困难，很难保证网构软件构建的可靠性。构件的自适 应动态演化必须立足于可信的网构软件，否则，演化的过程中，如果引用了 质量不高或恶意破坏的构件将产生巨大的危害。软件实体间的信任关系对于 保障网构软件的质量具有重要的指导意义。 文献幢，提出了适合网构软件的信任评估算法，它主要是针对信任评估的主 观性、模糊性和无法精确地描述验证等等问题提出的。依据模糊数学的基本 理论，把软件实体x 的信任程度和各软件实体对被评估软件实体的各关键属 性的评价进行模糊变换，得到即将参与协同的软件实体y 的一个信任向量， 再根据实际对原软件实体x 的各个信任值进行向量化，最后得到对软件实体 x 的信任值。 1 2 论文研究目标 本文试图在网构软件动态演化的过程成引入信任评估机制，选用适合构 产 一 哈尔滨t 稃大学硕十学仲论文 件服务质量评估的信任评估方法来确保构件化软件演化过程的稳定及安全。 因为构件服务质量的评估具有多重因素，所以本文采用模糊理论对网构软件 进行信任评估。并以提高信任值计算方法的准确性，避免节点间协同欺骗， 提高构件复用质量为目标。借以保证网构软件演化的安全性，提高网构软件 的服务质量。 1 3 研究内容及组织结构 北京大学的杨芙清等几位老师开展了面向构件、基于体系结构的网构软 件开发方法学的研究。这些研究是针对网构软件的节点元素自治化、节点协 同柔性化、结构演化动态化的特点来进行的。 本文首先研究了面向构件并且基于体系结构的网构软件开发方法的流程 和相关技术，然后，分析了软件的动态演化过程，结合构件服务质量信任评 估的相关方法，给出了构件及信任值演化流程。最后本文针对构件服务质量 评估的相关特点，采用模糊理论中的模糊综合评判方法来对构件服务质量进 行可信评估。提出了对传统的基于直接信任值和间接信任值的信任值计算方 法进行改进：对信任评估的因素集向量进行模糊c 均值聚类，在同一聚类集 不为空的情况下，在构件库中侧重选取信任评估的因素集向量和自己在一个 聚类集中、信任值高、并且满足服务要求的构件。提高了构件服务质量信任 评估的准确性，有效避免了信任评估的因素集向量在非同一聚类集的节点协 同欺骗另一聚类集中节点的情况。 具体章节安排如下： 第l 章：绪论部分简述了本课题的背景、相关课题的国内外研究动态和 本论文的研究内容。 第2 章：介绍了后面要用到的模糊理论，包括模糊性，模糊集合，模糊 向量，模糊关系等的概念和表示方法等。 第3 章：本章首先介绍了面向构件的网构软件开发方法学的技术框架， 然后结合构件化软件在线演化的细节，给出了构件化软件的在线演化及信任 2 值更新方法流程。 第4 章：本章首先简单介绍了传统的基于模糊综合评判的信任值计算方 法，然后给出了对信任值计算方法的改进，提出对信任评估的因素集向量进 行模糊c 均值聚类，在同一聚类集不为空的情况下，在构件库中侧重选取信 任评估的因素集向量和自己在一个聚类集中、信任值高、并且满足服务要求 的构件。 第5 章：本章针对本文提出的对传统的基于直接信任值和间接信任值的 信任值计算方法的有效性进行实验证明。证明在同一聚类集不为空的情况下， 对信任评估的因素集向量进行模糊c 均值聚类，在构件库中侧重选取信任评 估的因素集向量和自己在一个聚类集中、信任值高、并且满足服务要求的构 件，可以提高构件服务质量信任评估的准确性，有效避免了信任评估的因素 集向量在非同一聚类集的节点协同欺骗另一聚类集中节点的情况发生。 哈尔滨t 干，# 人学硕十学何论文 第2 章模糊集合及相关理论研究 随着科学研究的逐步深入，人们需要研究的关系日趋复杂化，对推理的 精确性要求也越高。我们对构件服务质量的信任评估不能简单的给出一个直 接的结果，由于评估的因素很多，并且存在诸多的不确定性，因此要用模糊 集合的相关理论来进行评判。 2 1 模糊性及模糊集合 我们所处理的现实对象的数学模型可以分为三大类：第一类是确定性数 学模型，这类模型的背景对象的特点是具有确定性或固定性，对象之间具有 必然的关系。第二类是随机性数学模型，这类模型的背景对象的特点是或然 性或随机性。第三类是模糊性数学模型这类模型的背景对象及其关系的特点 是具有模糊性。 随机性和模糊性数学模型，尽管都具有不确定性的特点，但它们是有区 别的。随机性又称为或然性，反映某些现象的不确定性。随机性是指对事件 的某种结果的机会而言，由于条件的不充分，而产生的各种可能的结果，这 是由于因果律的破缺而造成的不确定性。概率与统计数学就是处理这类随机 问题的数学基础。模糊性指的是存在于现实中的不分明现象。如“健康”与 “不健康”、“稳定 与“不稳定之间无法找到一个明确的边界。从差异 的一方到另一方的变化过程，中间经历了一个由量变到质变的连续过渡过程。 这主要是由于排中律的破缺而造成的不确定性。模糊数学研究的就是这种模 糊现象的定量处理方法。因此模糊性和随机性是两种不同性质的不确定性， 在质和量两个方面都存在着差别。随机性是硕士论文模糊综合评判在网络安 全评价方面的应用研究，在事件是否发生的不确定性因素中所表现出来的条 件的不确定性，而事件本身的性态和类属则是确定的。例如投掷硬币，国徽 是否朝上是随机的，但就每次投掷结果而言，国徽不是朝上就是朝下，除此 之外绝无含糊。随机性服从排中律( 或者满足互补律) 即对事件a ，或a 发生， 4 哈尔滨t 袢大学硕十学位论文 或a 不发生，此外不存在第三种可能的情况发生。所以至多可以把随机性看 作一类特殊的模糊性，即随机事件发生可能性的渐变性。 模糊性是事物自身状态的隶属程度的不确定性，例如未来某天降雨量是 随机的，但测量这次降雨量以确定是大雨、中雨、小雨的界限却是模糊的。 如果随机性是一种外在不确定性，那么模糊性就可以认为是一种内在的不确 定性。模糊性不服从排中律，是排中性的破缺，模糊性存在着无穷多的中间 状况。与随机性的存在相比模糊性的存在更为广泛，它是一种比随机性更深 刻的不确定性。 模糊性与随机性既有区别又存在着联系，随机模糊事件就体现了这种情 形，例如掷散子过程出现的大点数、某厂今天生产的产品的质量高、明天天 气好等，描述这类事件必须借助模糊理论。 经典的清晰集合里，域内的元素在给定集合中的有隶属度和无隶属度之 间的变化是突变和比较容易定义的。对于含有模糊集合的论域中的元素来说， 这样的变化是渐变的。不同的隶属度间的变化可认为是遵循模糊集合边界的 不确定性与模糊性的事实。所以，此集合里域内元素的隶属度可用描述不确 定性和模糊性的函数度量。 模糊集合是具有不同隶属度的元素的集合。这和经典的清晰集合的概念 相反。这是因为清晰集合是不可能有非全隶属度元素的( 也就是说它的隶属 度是1 ) 。一个模糊集合里的元素可以是同一个域里另一个模糊集合的元素， 因为它的隶属度可以是非全隶属度取值。 用函数论的形式把模糊集合里的元素映射到一个“隶属度值 的域中， 用g a o ，l 】表示。函数把模糊集合a 的元素映射为 0 ，1 区间上的实数值。 若该域上的元素x 是模糊集合a 的成员，则该映射可由上式得到。图2 1 为 模糊集合的映射。 哈尔滨t 稗大学硕十学仲论文 图2 1 模糊集合a 的隶属函数 当论域x 是离散的并且有限的时候，模糊集合a 习惯表示成： 彳= 睁+ 掣+ 悱剀 像21 ， 【五 j c 2 j【， t j( ) 当论域x 是连续的并且无限的时候，模糊集合a 表示成： 彳： f 丝盟 【。xj ( 2 - 2 ) 在上面的两个表达式里，每个表达式的分子是集合a 的隶属度值，集合 a 和用每个表达式名称所表示的域内的元素有关系。在第一个表达式里，求 和符号表示的不是代数和，是各个元素的汇集或聚集；因此上式中的“+ 号 不用于代数和中的“加号”，是函数论中的并。第二个表达式里，积分符号表 示的不是代数积，是对连续变量求连续函数论中的并。 这里还有模糊集合的隶属度的概念。集合隶属度的概念的关键是用域上 的集合来表示域内的对象。经典集合里的对象具有精确的隶属度。但是模糊 集合中的对象有近似的隶属度。比如有个单个元素x 的穷举集，并构成论域 x ，再设该域上这些元素的不同组合构成的集合是a 。对于清晰集合来说，此 x 域上的元素x 要不是某个清晰集合a 的元素，要么不是。隶属度的二进制 状态可以用指标函数的数学形式表示，如式子2 3 所示： 以c 加。1 , 州x a 彳) 协3 ， 这里的以( 工) 给出a 集合里的元素x 的非模糊隶属度指标。符号和萑表 示属于和不属于。以人的身高举例，设a 集合是所有身高在 5 o ，7 0 英尺的 人的一个清晰集合，如图2 2 所示。成员x 1 6 0 英尺，在清晰集合里它的隶属 度是l ，或者用全隶属度符号以( 五) = l 来表示。另一个成员x 2 ，身高为4 9 9 6 图2 2 清晰集合的高度隶属函数 图2 3 模糊集合的高度隶属函数 罗特夫扎德博士发展了二进制隶属度的概念，使各种隶属度能够落在连 续区间【o ，l 】上，端点0 和1 分别表示无隶属度关系和有隶属度关系，如清 晰集合指标函数里的那样，端点间的任何一个值，表示域上某集合元素x 的 各种隶属度。这个域上能满足各种“隶属度”的集合，罗特夫扎德博士把它称 为“模糊集合”。再以高度为举例，假设大约6 英尺高组成的集合是h 集合， 因为大于约6 英尺高是属于模糊性质，所以h 集没有唯一的隶属函数。但是， 分析员必须确定隶属函数鳓。这个函数的似然性表现为： ( 1 ) 标准值h ( 6 ) = 1 ； ( 2 ) 单调性( h 值越接近于6 ，盹就越接近1 ) ( 3 ) 对称性( 和6 等距变化的数，相应有一样的鳓值) 。 该隶属函数见图2 3 7 ， 模糊集合和清晰集合不同的地方关键在于隶属函数；清晰集合具有唯一 的隶属函数，模糊集合可以用无穷多个隶属函数来表示。模糊集合虽然失去 了唯一性，确得到了灵活性，这是因为它的隶属函数可以根据特殊应用来调 整，使它满足最大的适应性。詹姆斯贝斯克提出一种最便于理解的比较清晰 集合和模糊集合的方法。实际对象的清晰集合可以和唯一的隶属函数等价， 并且可以用它来进行描述。如图2 2 的以所示。但是却不存在和以对应的 “实际对象的集合论相等价。模糊集合是称为x 的对象域映射单位区间【0 ， 1 上的函数，即模糊集合h 就是把域x 变成 o ，l 】上的盹函数。因此，域x 在 0 ，1 1 区间上映射的每个函数即一个模糊集合。虽说这种说法从数学意义 上来说是成立的，但是满足这种定义的许多函数却不适用于模糊函数。但是 当它们当且仅当和x 域中对象的不精确性质的某些直观的模棱两可的语义描 述相对应的时候，就可成为模糊集合。 隶属函数包括集合隶属度的数学表示及模糊集合的概念，模糊集合若用 符号a 表示，相应的隶属函数就可表示成：矶 o ，l 】 在这里，筋( j ) 表示模糊集合a 中元素x 的隶属度。屁( 工) 是单位区间上衡 量元素x 属于模糊集合a 的程度的一个值，也就是以( x ) 2 艇a 的程度。 2 2 模糊向量及模糊关系 有时候描述一个事物不能直接说它是好或者不好，这是因为评价因素在 实际生活中非常多，而且，有时候我们并不能确定对该事物清晰的评价，给 它打7 0 分还是7 9 分呢? 所以，必须用很多变量来表示。但是这很不清晰。 这个时候我们就用模糊向量来表示对向量中各个因素的隶属程度。 我们设表示研究目标的模糊向量是x - - x 。，而，x 。 ，这里m 为对第i 个 模糊集合的隶属度。例如我们说，评价一个事物的好坏程度，描述好坏程度 的等级表示成： “差”，“一般 ，“较好 ，“非常好”) ，则可以把这个事物 的好坏程度表示成x = o 1 ，o 5 ，o 4 ，o ) 。 模糊关系是通过两个论域上的笛卡尔积把一个论域x 中的元素映射到另 所以，模糊关系是笛卡尔空间是x x y 到实数区间 o ，1 的一个映射。定义如下： 模糊关系的定义：集合x 到集合y 的一个“二元模糊关系”r ，是给定论 域x x y 中的模糊集合，记为 x y 模糊关系r 的隶属函数a ( x ，是x x y 到实数区间 0 ，1 上的一个映射。 设x ，y 分别是有限集x = x lx 2 ，靠 ，y = y l ，y 2 ，y 。 ，贝, l j x x y 中的模糊关 系r 可用如下的m x l l _ 阶矩阵来表示： f 毛1 吒。1 r = i ； ；l il l r m li 赢 上式中，r i j 代表集合x 中第i 个元素x i ，隶属于集合y 中的第j 个元素 y j 的程度，其中，r i j 【0 ，1 t 3 5 】。 2 3 网构软件动态演化研究 计算机软件技术面临的一项具有挑战性课题的就是，如何在开放、动态、 复杂的环境下实现各种资源的共享和集成，如何完成复杂软件系统的开发。 为了给网络环境下复杂软件系统的开发寻找新的模型、概念和方法，北京大 学的杨芙清和梅宏等几位老师提出了网构软件的概念和思想1 3 n 1 陋，并且和华 东师范大学的何积丰老师、中科院的金芝老师、清华大学的陈玉健老师等开 展了关于网构软件的形式化理论、开发方法、软件模型、和平台框架等等方 面的研究。在开放的网络环境下，网构软件的难点之一就是如何使软件系统 能在运行的过程中对外部环境的变化和应用需求的变化做出恰当的反应，从 而把系统提供服务的功能或性能等等维持在一个较高的水平上。近几年来， 关于自适应以及动态演化系统的理论研究成为人们关注的热点，该领域已有 的工作主要分成下面的三大类。 ( 1 ) 基于模型技术。例如y o d e r 等教授提出自适应的对象模型a o m ， 9 哈尔演丁秤大学硕十学俯论文 用户能够在以元模型描述的抽象层次上，用支撑工具来定制系统，并且在运 行的时候用反射技术把描述系统的配置信息映射成对象模型的运行时描述。 b e t t y h c c h e n 教授提出基于模型的自适应软件验证方法。这种方法支持自适 应行为和非自适应行为的分别规约，可以用在不同的基于状态的建模语言里， 这个方法提供一种把模型作为基本的自动产生可执行原型的技术，且能保证 模型在高层需求阶段以及自适应程序实现阶段的一致性。 ( 2 ) 基于软件的体系结构技术。软件体系结构中的部件和连结子的增加、 删除以及替换对应于软件系统自演化的各个方面的行为，在宏观的层次上体 现软件演化行为。并且软件体系结构中的配置和约束方面的理论为软件的演 化提供了完整性和一致性检查的可能。南京大学的吕建教授研究了软件热演 化，提出了自演化软件支撑平台a a r t e m i s m a c ，把软件体系结构内嵌到面向 对象程序设计模型中，并提供了相应的演化支撑机制。s e u n g h w a l e e 等人提 出基于多a g e n t 的自适应系统的体系结构旧，。基于这个体系结构设计的自适应 软件系统能够对未知的情况自动进行处理。m i c h a e l 与p e t e r m c b u m e y 与提出 基于a g e n t b d l ( b e l i e v ed e s i r ei n t e r t i o n ) 认知体系结构来构造自适应软件系统 的方法n 。通过这个方法设计的自适应软件不但能够感知环境的变化，并且 可以感知并适应系统自身的行为。加州大学t a l o r 教授指导开发的a r c h s t u d i o 系统，欧盟资助的a r c h w a r e 项目，以及c m u 的g a r l a n 的教授提出r a i n b o w ， 都试图通过体系结构的途径对可演化、自适应提供支持。 ( 3 ) 基于中间件技术。m o u r a 提出使用c o r b at r a d i n gs e r v i c e 支持对 动态组件的选择，且支持对动态变化的需求的监测。北京大学梅宏教授等开 发了基于反射式j 2 e e 的应用服务器p k u a s ，这个服务器通过中间件来支持 运行时查看和调整内部状态和行为，实现反射体系对系统整体的控制和表示。 【】 目前，国内和国外在网构软件动态演化方面的研究还处在开始阶段。网 构软件是网络时代的一种新的软件形态，它代表了一类复杂系统，具有自治、 开放、自适应以及动态演化等等特点。这类软件系统的出现必然对支持这类 l o 哈尔演t 稃大学硕十学何论文 系统开发所需的相关软件理论、方法、技术及平台提出新的要求。这些年来， 学者们从各个方面对网构软件技术进行了深入的研究，已经取得一系列的研 究成果，其中包括以软件体系结构为中心的网构软件开发方法、网构软件的 信任度量及演化模型等。但是，怎样支持具有自适应和自演化特征的网构软 件系统的开发、部署以及运行依然是目前网构软件技术所面临的挑战”“。 北京大学的杨芙清等几位教授开展了面向构件、基于体系结构的网构软 件开发方法学的研究。这些研究是针对网构软件的节点元素自治化、节点协 同柔性化、结构演化动态化的特点来进行的。相应的提出了细粒度的构件化 软件在线演化的方法，。 2 4 信任模型的研究 网构软件的动态演化方法常常以构件复用为基础，这就要求对构件的质 量要求很高，在网络时代信息复杂的情况下，对构件服务质量的如何评估， 节点信任关系如何确定，如何确定信任模型，就成了非常重要的问题。 基于信誉值的信任管理模型主要从信任的主观性和可度量性来考虑，所 以信任模型就要充分考虑信任的这些性质。研究信任模型的学者们认为信任 不是理性的，是通过经验来表达的，不仅要有内容，还要有程度的划分，学 者们提出了一些基于这样观点的信任模型，这些模型都是针对不一样的应用 领域，有不同的适应环境。信任模型主要包括下面问题：信任的表达和度量， 由经验推荐引起的信任度推导和综合计算。一些有代表性的信任模型在上面 内容的处理上存在着差异。文献旧1 根据所用到的数学工具的不同把信任模型 划分为两类，基于精确理论的信任模型以及基于主观理论的信任模型，并且 比较了两种信任模型的不同。 基于精确理论的信任模型，以下几种模型比较有代表性： 一种最简单的信任计算方法，直接把正面的评价与负面的评价相减，得 到信任指。例如在e b a y m 的方法里，每次交易结束后给出评价值，+ l 、o 或 者1 ，而总的信任值是最近6 个月的交易评价结果的累计。这种方法方案简 ， ， 哈尔滨t 稗大学硕十学何论文 单容易理解，但是信任计算过程中未考虑其他信任信息。这种方法只是通过 简单地积累正面和负面的评价的总和，却不考虑交易次数的信任计算方法比 较容易受到恶意攻击。 t b e t h m 3 等人给出了基于经验和概率统计的信任模型，把经验分成正面及 负面两个类。交易成功就增加正面经验计数，交易失败就增加负面经验计数。 把直接信任定义为目标实体能够成功完成交易的概率。 基于贝叶斯理论的信任计算模型，模型用描述二项事件满意和不满意的 后验概率密度函数来记录信任评估的结果。它可以描述成b e t a ( a , 历，其中 ( i t 和p 分别代表信任评估中正面和负面的评估次数，信任度一般可以表示成 b e t a t 2 3 1 概率密度函数的概率期望。y w a n g 使用贝叶斯网络来为不同条件下的 信任建模。贝叶斯理论为信任计算提供了可靠的理论基础。 k a b e r b e d j 等人在p g i r d 系统下设计了基于抱怨管理模型，来标识不可 信的实体。系统中只记录对实体的不满意交易结果，事实上，这个模型只用 了负面信息来构建实体的信任，这种方案不能区分无作为的实体和提供良好 服务的实体。 e d a m i a n i 等人【- 】通过其他实体给出的投票来进行信任推荐，计算目标实 体的信任值，信任值计算只根据正面反馈进行，并且严重依赖邻居实体。只 用正面信息的方法存在很大的缺陷，它不能区分具有较低的信任值的实体是 刚加入网络的实体还是恶意实体，并且恶意实体还可以通过提高在网络中的 交易次数来积累善意的行为，来获得较高的信任值。 s d k a m v a r 等人n 5 ，把目标实体满意和不满意的交易次数之差作为信任 值，一个实体对其它所有实体的信任值构成一个本地信任向量，并且将网络 中各个实体给出的规格化信任向量组成一个信任矩阵，分布式计算以后收敛 的特征向量就是各个实体的全局信任值，但是这个方法中规格化就要损失许 多的信任信息，在网络中全局的收敛计算开销也很大，且每一个实体更新信 任值时都会触发收敛计算。窦文等人也“们用了相似的方法。 l x i o n g 等人假定每一个用户都可以检索到系统中的所有的交易记录， 1 2 哈尔滨t 稃大学硕十学伊论文 实体的信任值要计算满意交易的次数和它参与的总交易次数，并且综合反馈 实体的可信度加权反馈。模型还在基本的计算方案中引入社区上下文因子来 对信任值计算进行适应性的调整。这个信任评估的方案比较完整地表达了实 体的可信性影响因素，但是也没有清晰地处理实体的不可信性。 r g u h a 等人【2 2 】同样曾经在相关的研究中认为可信和不可信是人际网络中 的复杂现象，难以使用简单的、单方面的模型来刻画，毕竟可信和不可信也 不能正确地表达出现实的情况。同时，a a s e l c u k 等人提出的模型中使用了 二进制来表示可信与不可信，如果一次交易可信，就给出一个可信值为l ， 不可信值就为o ：若交易不可信，则可信值为o ，不可信值为l 。虽然这个方案 分别从可信和不可信两方面考察交易质量，却没有办法区分多个可信级和不 可信级，也没考虑对实体进行正面行为和负面行为的评估考察。 另外一种是基于主观理论的信任模型，有下面几种代表性的信任模型： j o s a n g 等人用事实空间和观念空间的概念来描述度量信任关系，提供了 一套主观逻辑运算子用于信任度的推导和综合计算，模型未区分直接信任和 推荐信任，所以也无法有效地去除恶意推荐的影响。和b e t h 模型相比，j o s a n g 模型对信任的定义比较宽松，并且同时使用了事实空间中的肯定事件和否定 事件对信任关系进行度量。模型虽然未明确区分直接信任和推荐信任，但是 提供了推荐算子用于信任度的推导。其信任度使用三元组来表示，不是b e t h 模型中的单一数值。该页模型无法有效地消除恶意推荐的影响。 y u 和s i n g h 【：7 l 使用d s 证据理论来表达信任值，模型假定了两个可能的 结果。信任设为朋( l ) ，不信任设为聊( 一l ) ，于是信任值可以表示成为 r ( a = m ( l ) 一所( 一l ) ) ， m ( r a ) ，聊( 一l ) ) 0 ，1 ，r ( 彳) 【o ，1 】。依据行为历史 记录进行信任评估，以及预定义的可信和不可信行为的门限值，用d e m p s t e r 规则就可以计算出m ( l ) 和聊( 一r 。) ，从而得到信任值。 d w m a n c h a l o r o o j 和s a b a t e r 等人提出的r e g r e t l 2 9 j 使用了模糊集合理论 进行信任建模。在基于模糊集的模型中把信任表示成模糊语言变量，这些语 言变量可以刻画主观的，难以定量描述的信任程度，每个语言变量都关联一 个模糊集，其成员函数描述了信任程度。模糊逻辑为这种模糊度量提供了推 理规则”。 2 5 本章小结 本章主要介绍了后面进行构件服务质量评估用到的模糊理论，包括模糊 集合，模糊集合的隶属度，模糊向量和模糊关系的概念，及表达使用方法。 并且介绍了网构软件动态演化的相关技术和现在已有的信任模型，并进行了 简单比较。 1 4 哈尔滨t 秤大学硕十学仲论文 第3 章基于信任度量的网构软件动态演化框架 北京大学的杨芙清等几位老师开展了面向构件、基于体系结构的网构软 件开发方法学的研究。这些研究是针对网构软件的节点元素自治化、节点协 同柔性化、结构演化动态化的特点来进行的。 3 1 面向构件、基于体系结构的软件开发方法 面向构件的网构软件开发方法学研究的领域非常广。包括：适合于网构 软件的新体系结构模型、构件及结构演化模型、面向q o s 的构件组装技术、 构造适应于网构软件特征的构件运行支撑平台。针对网构软件的协同性、反 应性和演化性等特征，学者们给出了构件软件的安全和质量标准与评价体系 等，提出了面向高可靠和安全的网构软件理论分析模型、度量评估方法和技 术。技术框架如图3 1 所示。 图3 1 面向构件的网构软件开发方法学技术框架 现在，研究工作已经获得较大成果，形成了一种面向构件、基于体系结 构的软件开发方法，简称a b c ( a r c h i t e c t u r eb a s ec o m p o n e n tc o m p o s i t i o n ) 方法。面向构件、基于体系结构的软件开发方法的基本思想是以构件组装为 哈尔滨t 科大学硕十学何论文 基本手段，使用软件体系结构的相关理论和概念来指导软件开发，这样可以 提高系统生成的效率和质量。面向构件、基于体系结构的软件开发方法将软 件体系结构引入到软件开发的各个阶段，把它作为系统开发的蓝图，利用工 具支持的自动转换机制缩小从高层设计到实现的距离，然后在构件运行平台， 也就是软件中间件平台的支持下实现自动的系统组装生成。 从支持软件复用的角度看，面向构件、基于体系结构的软件开发方法是 软件体系结构研究和基于构件的软件开发方法的结合。软件体系结构研究提 供了一种自顶向下的实现基于构件复用的软件开发途径，也就是通过体系结 构描述语言a d l ( a r c h i t e c t u r ed e s c r i p t i o nl a n g u a g e ) 在较高抽象层次上来描 述构件接口的语法和语义、系统中的构件和连接子以及他们之间的交互关系、 构件的非功能属性和构件间协议，从而建立系统的体系结构模型。然而，当 前的体系结构研究大多数都局限于体系结构描述和一些高层的性质验证，对 体系结构的细化和实现的支持能力明显不够。另外，基于构件的软件开发提 供了一种通过使用中间件基础设施，自底向上地实现基于构件的软件复用的 方法。基于构件的软件开发强调使用已经开发好的构件来构建软件系统。但 是现在基于构件的软件开发方法讨论的重点主要局限于c o m 、c o r b a 和 e j b 等等二进制的构件。这些中间件技术只是提供了在实现层次上的支持构 件交互的机制，缺少系统化的方法学来指导基于构件的软件开发过程。特别 是对高抽象层次的构件组装起不了作用。作为一种自然的解决方案，面向构 件、基于体系结构的软件开发方法有机地结合了这两种方法，来支持有效的 基于构件的软件复用。 面向构件、基于体系结构的软件开发方法设计包括基于特征的需求建模、 软件体系结构设计和体系结构描述语言、构件运行支撑平台等方面。在下面 分别描述： 1 基于特征的领域需求建模 一般传统的软件需求规约是采用结构化的自然语言来描述需求，并且用 图形化模型来增强对需求的理解。对需求的组织方式一般用序列号、层次化 文本标签、层次化编码等等方法，但是，这些方法只是对需求的简单罗列， 1 6 哈尔滨t ；f 罕大学硕十学伊论文 并不能显式的捕捉需求之间结构关系和语义关系。 这旱将体系结构的概念和原则引入到需求阶段，这样能够发挥软件体系 结构在软件生命周期各个阶段的核心作用，并且有利于以结构化的方式来组 织需求。另外，这样也有利于建立需求规约和软件体系结构设计之间的映射 和追踪关系。特征就是用在需求建模的、和体系结构模型中的构件对应的一 个基本概念。 从需求规约的组织结构来看，特征提供了对需求的分割和