（计算机应用技术专业论文）多agent系统中信任管理研究.pdf

摘要 随着i n t e m e t 的快速发展，基于i n t e m e t 的分布式计算也迅速地发展，出现了 许多新的、大规模的、开放的分布式系统。多a g e n t 系统( m a s ) ，为分布开放系统 的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径，被誉为“软件开发的又重大突破”。 该系统的一个重要的特征是开放性，在开放性系统中：( 1 ) a g e n t 可能是利己的，并 不一定完全完成所要求的任务；( 2 ) a g e n t 不可能拥有环境的所有知识；( 3 ) 没有一 个集中的权威机构来控制所有的a g e n t 。基于上述的不确定性，信任对于a g e n t 的 交互具有重要的意义。 目前，多a g e n t 系统中的信任管理研究主要包括基于证据( 即主观信任) 以及基 于凭证( 即客观信任) 两个方面。基于证据的信任管理即信任度评估模型充分考虑了 信任的主观性、不确定性和动态性。它是对交互历史进行评估，形成并使用信任 关系。信任度评估模型提出了信任的度量、推导和评估的概念，较好的反映了多 a g e n t 系统的多变性和不确定性。但目前，多a g e n t 系统中并不存在一个通用的信 任度评估模型用于动态的处理a g e n t 之间的信任关系。现有的大多数模型，或者 对直接信任度的计算过于简单，或者对信任度的综合计算过于简单，或者没有考 虑a g e n t 的恶意欺诈性等。基于凭证的信任管理中的信任关系通过凭证或凭证链 获得，如果没有凭证链，就表示没有信任关系；否则是完全信任，并且可以通过 撤销凭证来撤销信任关系，这种模型的特点是对安全度量绝对化，没有考虑信任 概念的风险或不确定性，不符合信任的本质特征，即信任是一个形成、进化及使 用的过程，无法实时地满足动态环境的变化。 针对上述现行多a g e n t 系统信任管理中存在的问题，本文提出了一种基于d s 理论的信任度评估模型f i r e + ，以及基于信任度评估模型的自动信任协商。具体工 作主要包括如下方面： ( 1 ) 基于d s 理论的信任度评估模型f i r e + 结合f i r e 模型和y u 等人的声誉模型的优点，提出了基于d s 理论的信任度 评估模型f i r e + ，详细介绍了模型中评估信息的表示方法以及各个部件的计算方 法。f i r e + 采用矩阵的表示方式记录单个议题的评估信息，有效的增加了信任度计 算的信息量；利用证据理论及其组合规则，在考虑推荐者是否具有欺诈性的基础 上综合计算目标a g e n t 关于单个议题的信任度。另外，模型引入了信息量计算议 题的权重，给出了目标a g e n t 整体信任度的计算方法。同时讨论了f i r e + 在w e b 服务选择中的应用。在介绍q o s 的定义、w e b 服务q o s 的特点、服务的多维q o s 参数的基础上讨论了基于信任度评估模型f i r e + 的q o s 感知的w e b 服务选择方案， 较好地解决了w e b 服务选择盲目性的问题，使服务选择的粒度更细，为w e b 服务 的普及起到了有力地推动作用。仿真实验表明，本文提出的新型信任度评估模型 较其他模型更加安全有效，它能够有效的促进a g e n t 之间的合作，减低合作中的 风险和开销。 ( 2 ) 基于信任度评估模型的自动信任协商 本文在现有的自动信任协商的基础上，考虑了主观信任的作用，提出了基于 信任度评估模型的自动信任协商框架，详细介绍了框架中的主要成分及其功能。 基于信任度评估模型的自动信任协商带来了传统自动信任协商中新的研究问题： 基于信任度评估模型的访问控制研究、基于信任度评估模型的协商对策、基于信 任度评估模型的协商协议等。本文着重讨论了基于信任度评估模型的访问控制， 以及在信任度评估模型基础上的两种协商对策：基于信任度评估模型的积极对策 和基于信任度评估模型的谨慎对策。分别详细介绍了采取上述两种对策的协商过 程，并结合一应用实例说明了基于信任度评估模型的积极对策的协商过程。 关键词：a g e n t ，多a g e n t 系统，安全，信任，信任度评估模型，自动信任协商 a b s t r a c t a l o n gw i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to f i n t e m e = t , d i s t r i b u t e dc o m p u t i n g b a s e do ni n t e m e t i sa l s od e v e l o p i n gr a p i d l ya n dal o to fw i d e s p r e a da n do p e ns y s t e m sh a v ea p p e a r e d m u l t i - a g e n ts y s t e m ( m a s ) p r o v i d e san e ww a yt oa n a l y z e ，d e s i g n a n dr e a l i z e d i s t r i b u t e da n do p e ns y s t e m s i ti sh a i l e da sa n o t h e rs i g n i f i c a n tb r e a k t h r o u g ho f s o f t w a r ed e v e l o p m e n t o n eo fi t sm o s ti m p o r t a n tc h a r a c t e r i s t i c si so p e l l i nm a s ：( 1 ) a g e n tm a yb es e l f i s ha n di tm a ym o tc o m p l e t e l ya c c o m p l i s hi t st a s k ；( 萄a g e n t i s i m p o s s i b l et oh o l da l lt h ek n o w l e d g ea b o u te n v i r o n m e n t ；( 3 ) t h e r ei s n tac e n t r a l a u t h o r i t yt oc o n t r o la l lt h ea g e n t s a c c o r d i n gt ot h eu n c e r t a i n t ya b o v e ，t r u s tp l a y sa l l i m p o r t a n tr o l ei na g e n ti n t e r a c t i o r m c u r r e n t l y , r e s e a r c h o nt r u s t m a n a g e m e n ti nm u l t i - a g e n ts y s t e m s f o c u s e so n e v i d e n c e - b a s e da n dc r e d e n t i a l - b a s e d t r u s t m a n a g e m e n t e v i d e n c e - b a s e d u - u s t m a n a g e m e n t ( n a m e l yi r u s tm o d e l ) t a k e ss u b j e c t i v i t y , u n c e r t a i n t ya n dd y n a m i c so f t r u s t i n t oa c c o u n t i tf o r m st r u s tr e l a t i o m h i p sb e t w e e l la g e n t sb yt h ew a yo f e v a l u a t i n gt h e i r i n t e r a c t i o nh i s t o r y t r u s tm o d e lp r e s e n t st h ec o n c e p t so ft r u s tm e a s u r e m e n t , 血u s t d e d u c t i o n , a n dt r u s te v a l u a t i o n , s ot h a ti tc a nr e f l e c tt h ec h a n g e n e s sa n du n c e r t a i n t yo f m u l t i a g e n ts y s t e m sf r e e l y h o w e v e r , t h e r ei s n tau n i v e r s a lt r u s tm o d e li nm u l t i - a g e n t s y s t e m st od y n a m i ch a n d l et r u s tr e l a t i o n s h i p sb e “v e e na g e n t s c u r r e n t l y , m o s to ft h e m o d e l s8 1 ee i t h e rt o os i m p l et oe v a l u a t ed i r e c tt r u s to rc o m b i n i n gm u l t it r u s tp a t hu s i n g a r i t h m e t i c a l l ya v e r a g i n gm e t h o d o t h 盯w i s e , t h e yh a v en oc o n s i d e r a t i o no fa g e n t s c h e a p n e s s i nc r e d e n t i a l - b a s e dt r u s tm a n a g e m e n ts y s t e m s ，t r u s tr e l a t i o n s h i pi sa c h i e v e db y c r e d e n t i a l so rc r e d e n t i a lc h a i n , w h i c hr e p r e s e n tt h ep r o p a g a t i o no fn u s tb e h 煳 p r i n c i p a l s i fac r e d e n t i a lc h a i ni sn o td i s c o v e r e d , t h ew o s tr e l a t i o n s h i pd o e sn o te x i s t a n da c c e s sc a n n o tb eg r a n t e d i ft h et r u s tr e l a t i o n s h i pe x i s t s ，ap f i n c i p a la g e n ti sf u l l y t r u s ta n o t h e rp r i n c i p a la g e n tw i t h o u tq u e s t i o n , r e v o k i n gc r e d e n t i a l sw i l lc a n c e lt r u s t r e l a t i o n s h i p t h ec h a r a c t e r i s t i co f s u c ht r u s tm a n a g e m e n ti st h a ti tm c o 。s u r e ss e c u r i t yt o o a b s o l u t e l ya n dd o e sn o tc o n s i d e rt h er i s ko ru n c e r t a i n t yo ft r u s t 。s ot h a ti t 啪ts a t i s f y t h ee h a n g e n e s so f o p e ne n v i r o n m e n t s t od e a lw i t ht h ep r o b l e m se x i s ti nt r u s tm a n a g e m e n to fm u l t i - a g e n ts y s t e m s ，t h i s t h e s i sp r e s e n t st b em st h e o r y - b a s e dt n l s tm o d e lf i r e + a n d 锄s tm o d e l - b a s e d a u t o m a t e dl l - u s tn e g o t i a t i o n 一 1 1 圮m a i nr e s e a r e l ac o n t e n t so f t h i st h e s i sa r e 鹪f o l l o w s ： ( 1 ) d - st h e o r yb a s e dt r u s tm o d e lf i r e * b yc o m b i n gt h ea d v a n t a g e so f f i r em o d e la n dt h em o d e lp r e s e n t e db y 玩t h i st h c s i $ p r e s e n t st h eg e n e r a l l l a l s tm o d e lf i r e + i ti n t r o d u c , 龆t h ep r e s e n t a t i o no fi r u s t i n f o n m d o na n dt h ec a l c u l a t i o nm e t h o do fe a c hc o m p o n e n ti nt h i sm o d d i t sc h a r a c t a s 勰f o l l o w s ：w i t ht h er e p r e s e n t a t i o no fm a t r i x , i te f f i c i e n t l yi n c r e a s e st h ei n f o r m a t i o n u s e dt oe v a l u a t e1 1 1 1 s t v a l u e ； , p p l y i a gd - st h e o r ya n di t sc o m b i n a t i o n a lr u l e st o e v a l u a t ea n dc o m b i n ei r u s t ，s ot h a tu n c e r t a i ni n f o r m a t i o nc a nb e e nh a n d l e df i n e l y ； m e a n w h i l e ，o l l l ra p p r o a c ha d o p t st h ec o n c e p to fi n f o r m a t i o n - a m o t m tt od a l i - 4 , ee a c h i s s u e sw e i g h ta n dp r e s e n tt h em e t h o do fh o wt oa g g r e g a t et h ew h o l ef a u s tv a l u eo f t a r g e ta g e n t ；i na d d i t i o n , i tt a k e si n t oa c c o u n tw i l n e s sr e l i a b i l i t y m o r e o v e r , i ta l s od i s c u s s e si t sa p p l i c a t i o ni nw e bs e r v i c e ss e l e c t i o n b a s e do i lt h e i n t r o d u c t i o no fq o sd e f i n i t i o n , q o sc h a r a c t e r i s t i co fw e bs 明i c e $ a n dm u l t i q o s p a r a m e t e r so f w e bs e r v i c e s , t h i st h e s i sp r e s e n t sq o s - a w d l ew e bs e r v i c e ss e l e c t i o nb a s e d 0 1 1f i r e + t r u s tm o d e l i te f f e e t i v e l ys o l v e st h ep r o b l e mo f s e l e c t i n gw e bs e r v i c e sb l i n d l y a n dm a k e st h eg r a n u l a r i t yo f w e bs e r v i c e ss e l e c t i o nl l l o r ef i n e l y e x p e r i m e n t ss h o wt h a t t l l en e wt n l s tm o d e lp r e s e n t e db yt h i st h e s i si si n o l - e 默x ma n de f f e c t i v et h a to t h e r s 。 ( 2 ) t r u s tm o d e l b a s e da u t o m a t e dt r u s tn e g o t i a t i o n b a s e do n t h el a a d i t i o n a la u t o m a t e dl r u s tn e g o t i a t i o n , t h i st h e s i st a k e ss u b j e c t i v et r u s t i n t oa c c o u n ta n dd e v e l o p st h ef r a m e w o r ko ft r u s tm o d e lb 锄s e da u t o m a t e dt r u s t n e g o t i a t i o n i tp r e s e n t st h em a i nc o m p o n e n t si nt h ef r a m e w o r ka n dt h e i rf u n e t i o mi n d e t a i l t r u s tm o d e lb a s e da u t o m a t e dt r u s tn e g o t i a t i o nb l i n 9 5a b o u t 删r e s e a r e l a p r o b l e m ss u e l aa s ：i r u s tm o d e l - b a s e da c 懈sp o l i c y , t r u s tm o d e l - b a s e dn e g o t i a t i o n s l r n t e g y , l l u s tm o d e l - b a s e dn e g o t i a t i o np r o t o c o la n d s oo n _ 啦t h e s i se m p h a s i z e so nt h et r u s tr e p r e s e n t a t i o ni n 撤悄c o n t r o lp o l i c ya n dt h e n e g o t i a t i o np r o c e s s e so f d i f f e r e n tn e g o t i a t i o ns t r a t e g i e sb a s e do n t r u s tm o d e l i tp r e s e n t s t r u s tm o d e l - b a s e de a g e rs t r a t e g ya n dt r u s tm o d e l - b a s e dp a r s i m o n i o u ss t r a t e g y a l s o ，t h e n e g o t i a t i o np r o c e s s e so ft h e s es t r m g i e sa r eg i v e 也m o r e o v e r , i ta p p l i e sa na p p l i c a t i o n i n s t a n c et os h o wt h en e g o t i a t i o np r o c e s so f m mm o d e l - b a s e de a g e rs l r a t e g y k e yw o r d s ：a g e n t ，m u l t i a g e n ts y s t e m , s e c u r i t y , t r u s t , t r u s tm o d e l ，a u t o m a t e dt r u s t n e g o t i a t i o n 1 引言 1 1 研究背景 a g e n t 技术是人工智能( d a d 领域里发展起来的一种新型计算模型，可追溯到 1 9 7 7 年h c w i t t t t - 3 1 提出的并发觚t o r 模型。从8 0 年代末开始，a g e n t 理论、技术研究从 d a i 领域中拓展开来，并与许多其他领域相互借鉴和融合，在许多不同于最初d a i 应用的领域得到了更为广泛的应用。面向a g e n t 技术作为一种设计和开发软件系统 的新方法已经得到了学术界和企业界的广泛关注。 a 鲫t 即】本质上是一个计算机软件程序，它运行于动态环境中，并具有较高的 自治能力。它能够接受另外一个实体( 如用户，其它a g e n t ，系统或者机器等) 的委 托并为之提供帮助和服务，并能够在该目标的驱动下主动采取包括社交，学习等 手段在内的各种必要的行动以感知，适应动态环境的变化，并对之进行适当的反 应，它与其他a g 跚t 之间具有较为松散和相对独立的关系忉。 随着网络和分布计算技术的发展，一些现实系统往往异常复杂、庞大，并呈 现出分布式特性，以至于单个a g e n t 因个体所拥有的知识、计算资源和视图的限制 而力不能及；此外，即使单吟 a g e n t 能求解某个特定的问题，也可能会由于问题的 复杂而造成处理速度、可靠性、灵活性和模块化等方面的问题。因此对多a g e n t 系 统的研究迅速发展，逐渐成为人工智能研究的热点。m _ a s ( m u l t i - a g e n ts y s t e m ) t 8 - 1 2 | 是由多4 a g e n t 照一定的协作机制组织起来、相互协调协作组成的系统。与单个 a g e n t 相比，它具有如下特点：每个成员a g e n t 叉拥有不完全的信息和问题求解能力 ( 0 a 而其观点是有限的) 。不存在全局控制，数据是分散或分布的，计算过程是异步、 并发或并行的。m a s 作为解决复杂系统的一个有效方法，能够利用并行分布式处 理技术和模块化设计思想，将复杂系统划分成相对独立的a g e n t 子系统，通x 过a g e n t 之问的合作与竞争来完成对复杂问题的求解实际系统中的a g e n t 可由不同开发者 在不同时间运用不同的工具和技术来实现，因此它们各自具有不同程度的问题求 解能力。 一般情况下，m a s 中的a g e n t 为了成功实现自身的目标，需要与其他a g e n t , 相 互合作、协调和协商。然而在实际交互中，由于知识的不完备、能力的缺乏或环 境的变化，a g e n t 为了使自身效用最大化，并不能保证完全履行其承诺【3 1 。 此外，m a s 具有开放性，没有集中式的控制机构。系统中大量各不相同但需 2 扬州大学硕士学位论文 要协作的a g e n t t 预先是不可知。随者时间的变化，它们可以随时进入或退出系统。 并且，系统和a g e n t 苇 限的计算和存储能力限制- j a g e n t 的交互能力；而且有限 的通讯带宽和速度也限制了a g e n t i 生实际应用环境中对外界的感知能力使得在实 际应用中获得完全的环境信息、交互方的特性、兴趣等详细信息是不现实的。因 此，a g e n t 在进行决策时，如何确定与交互方的信任关系，动态的管理、维护信任 关系，以及监控和重估已有的信任关系，就成为m _ a s 中信任管理的关键问题。 1 2 目前研究现状、存在问题及解决方案 1 2 1 研究现状及存在问题 自从1 9 9 6 年，信任管理这一概念被提出为止，研究者们己经在这方面做了大 量的研究，产生了许多基于证据以及基于凭证的信任管理系统。着眼于信任的主 观性、可度量性的信任管理技术称为基于证据的信任管理，即信任度评估模型 0 4 - 1 8 l ，其主要研究内容包括信任信息的搜集、推导、综合等；而使用安全策略和 安全凭证建立用于实体闯授权的信任关系的技术称为基于凭证 1 9 - 2 1 1 的信任管理。 当前，使用策略和安全凭证的实体间自动信任协商技术1 2 2 - 2 5 1 也归属为此类。 1 2 1 1 信任度评估模型 信任度评估模型，其实质是采用一种相对的方法对安全信息进行度量和评估， 较适合信任信息收集评估的自动化实现信任度评估模型依赖于“软计算”方法 建立a g e n t 之间的信任关系，类似于人类社会中个人间信任关系的建立。信任从 评估a g e n t 的直接经验、系统中其他a g e n t 的推荐经验、系统中的规则等综合计算 获得。例如，在e b a y 蚓中，购买者和销售者在每次交易后相互评估，关于特定 销售者( 或购买者) 的评估信息由e b a y 声誉系统综合为一个单值，从而反应该销 售者( 或购买者) 是否值得信任。信任度评估模型主要涉及以下几个问题： ( 1 ) 信任的表述和度量； ( 2 ) 信任信息的获取； ( 3 ) 信任度推导和综合计算； ( 4 ) 如何抵御恶意行为的破坏。 现行的信任度评估模型提出了信任的度量、推导和评估的概念，较好的反映 了多a g e n t 系统的多变性和不确定性。但是，几个代表性的信任度评估模型还存 在着一些问题：b e t h 1 4 , 2 8 模型中评估信息是集中存放的，并且没有考虑推荐者的恶 意欺诈性：h u y n h 和j e n n i n g s 等人提出的f i r e 模型【”, 2 9 珈1 ，其信任度的综合计算 陆萍萍：多a g e n t 系统中信任管理研究 3 过于简单，模型也未考虑恶意推荐者；y ua n ds i n g h 3 3 l 有效地解决了恶意推荐的 问题，但它侧重于推荐经验的计算，并未对直接经验的计算展开研究。 1 2 1 2 自动信任协商技术 自动信任协商( a u t o m a t e d t r u s t n e g o t i a t i o n ) 伫3 1 是一种新型的安全技术，为实现 跨域资源共享与互访提供安全保障。目前，自动信任协商已引起了科学界的足够 重视，研究者针对该领域中的问题，从不同的角度进行研究，目前的工作主要可 以归纳结为体系结构及基础模型、访问控制策略及安全凭证、协商对策( s t r a t e g y ) 、 协商协议等方面 ， 自动信任协商作为一种基于凭证的信任管理技术，主要为规范应用的安全策 略和凭证提供了标准的、通用的机制，统一了安全策略、凭证、访问控制和授权。 以标准语言书写的策略和凭证可以被所有的信任管理应用所解释。访问控制策略 易于通过网络分发，并可避免使用具体于特定应用的分布式策略配置机制、访问 控制列表、安全凭证解析等。相对于传统的基于身份的访问控制系统，基于凭证 的信任系统统一了身份认证和授权两个概念，简化了复杂的授权判断。 自动信任协商技术本质上使用了一种精确的、静态的方式来描述和处理复杂 的、动态的信任关系，即通过程序以形式化的方法验证信任关系，并将这种信任 归结到了颁发安全凭证的信任权威，其研究的核心问题是访问控制信息的验证， 包括凭证链的发现、访问控制策略的表达及验证等。但是这种机制依赖于客观的 。强安全”机制来规范请求者对资源的访闯，资源的解锁实质上是对一个一致性 证明问题的回答：。请求方持有的安全凭证满足提供方的本地策略吗? ”，即请 求方的安全凭证满足本地策略就解锁资源，反之则不解锁。在协商过程中，一方 a g e n t 如果没有所需的安全凭证或控制安全凭证的策略存在循环时，协商容易失 败。因此，自动信任协商存在着以下一些不足：( 1 ) 安全度量绝对化，采用策略一 致性证明验证的方法进行安全度量和决策，该方法过于精确，不能很好地适应分 布式环境下的多变性和不确定性；( 2 ) 无法实时地满足动态环境的变化，安全策略 验证的能力和效率有限，并且大部分信任管理系统在策略一致性证明验证前必须 收集足够的安全凭证；( 3 ) 难以处理不确定的安全信息，这些都限制了此类信任管 理系统的应用。 1 2 2 解决方案 为了更好的表示对信任的度量、推导和评估，本文在f i r e 模型以及y u 等人的 4 扬州大学硕士学位论文 声誉模型的基础上提出了多a g e n t 系统中较完整的信任度评估模型：基于d s 理论 的信任度评估模型f i r e + 。该模型的主要特点在于：( 1 ) a g e n t 之间采用议题的形式 交互，并且基于议题效用计算目标a g e n t 的信任度；( 2 ) 评估a g e n t 采用信任距阵的 表示方式记录与目标a g e n t 的交互历史，不仅有效的增加了信任度计算的信息量而 且便于信任度的计算；( 3 ) 以d s 证据理论及其组合规则取代f 匝中各个部件采用 的简单加权求和法来计算目标a g 饥t 信任度，该方法可以充分考虑无法确定是否值 得信任的情况；( 4 ) 由于评估a g e n t 对目标a g e n t 的不同议题感兴趣的程度不同，并 且两个相同a g e n t 在不同时间段的交互中，对某个特定议题感兴趣的程度也不同， 因此模型引入了信息量的概念计算每个议题的权重，给出了目际a g e n t 总体信任度 的计算方法 自动信任协商中，协商一方缺乏安全凭证或控制安全凭证的策略存在循环容 易导致协商失败本文在自动信任协商中引入了主观信任关系，即由信任度评估 模型计算获得的信任度。协商中的访问控制不仅可以基于请求者的安全凭证，而 且在安全凭证缺乏的情况下可以根据请求者的信任值决定是否解锁相关资源；或 者由于安全凭证缺乏导致协商即将失败时，协商另一方利用信任度评估模型计算 对方的信任度，如果计算得到的信任度达到策略中对该a g e n t 的信任度要求，则继 续进行协商，否则协商失败。基于信任度评估模型的自动信任协商加大了信任建 立的可能性，更加灵活地解决了自动信任协商中的信任管理问题。 1 3 本文的工作和主要内容 本文主要研究多a g e n t 系统中a g e n t 之间如何动态的建立信任关系，提出了基 于d s 理论的信任度评估模型f i r e + 和基于信任度评估模型的自动信任协商框架。 主要工作包括以下几个方面： ( 1 ) 基于d - s 理论的信任度评估模型f i r e + f m e + 采用矩阵的表示方式记录单个议题的评估信息，有效增加了信任度计算 的信息量。模型利用证据理论以及证据组合理论，在考虑推荐者是否具有欺诈性 的基础上计算信任度。另外，模型引入了信息量计算议题的权重，给出了目标a g e n t 总体信任度的计算方法。仿真实验表明，本文提出的新型信任模型较其他模型更 加安全有效，为多a g e n t 系统的信任管理研究提供了一个有价值的新思路。 c 2 ) f i r e + 的w e b 服务选择中的应用 陆萍萍：多a g e n t 系统中信任管理研究 5 在介绍q o s 的定义、w e b 服务q o s 的特点、服务的多维q o s 参数的基础上讨论 基于信任度评估模型f i p e * 的q o s 感知的w e b 服务选择方案，有效的解决了w 曲服 务选择的盲目性问题。 ( 3 ) 基于信任度评估模型的自动信任协商框架 本文在现有的自动信任协商框架基础上，增加了信任度评估模型。详细介绍了 框架中的主要成分及其功能，并着重讨论了访问控制策略语言的要求以及在此基 础上基于信任度评估模型的访问控制。基于信任度评估模型的自动信任协商加大 了建立信任的可能性，更好地解决了自动信任协商中的信任管理问题。 ( 4 ) 基于信任度评估模型的协商对策 本文详细讨论了在信任度评估模型基础上的两种协商对策：基于信任度评估 模型的积极对策和基于信任度评估模型的谨慎对策。当协商即将失败时，协商另 一方利用信任度评估模型计算另一方的信任度，如果计算得到的信任度达到策略 中对该实体的信任度要求，则继续进行协商，否则协商失败。分别详细介绍了采 取上述两种对策的协商过程，并结合一应用实例说明了基于信任度评估模型的积 极对策的协商过程。 1 4 本文的安排 本文的整体结构如下： 第一章是引言部分，主要介绍多a g e n t 系统中安全问题的研究背景；介绍目 前的研究现状、存在问题及解决方案；概括本文的主要工作；说明论文的整体结 构。 第二章介绍了多a g e n t 系统中信任和信任管理的基本概念，在介绍多a g e n t 系统中信任度评估模型的研究现状以及几个典型的信任度评估模型后，提出了一 个通用的信任度评估模型：基于d s 理论的信任度评估模型f i r e + ，并将f i r e + 与当前典型模型进行了比较。 第三章详细介绍f i r e + 中评估信息的表示方法以及各个部件的计算方法，并讨 论了f i r e * 在w e b 服务选择中的应用，最后对f i r e + 模型进行了模拟实验，验证 了其在多a g e n t 系统中的有效性。 第四章详细讨论基于信任度评估模型的自动信任协商框架以及其中的主要成 分及其功能，并着重讨论了访问控制策略语言的要求以及在此基础上基于信任度 评估模型的访问控制。同时介绍了在信任度评估模型基础上的两种协商对策：基 6 扬州大学硕士学位论文 于信任度评估模型的积极对策和基于信任度评估模型的谨慎对策，详细讨论了采 取上述两种对策的协商过程。 第五章是对全文工作的总结和对进一步工作的展望。 2 基于d s 理论的信任度评估模型f i r e + 2 i 引言 多a g e n t 系统是一种动态的，不确定的环境，没有集中式的控制机构。在该系 统中：存在着大量各不相同但需要协作的a g e n t ，这_ a 些a g e n t 是自治的，不可预测的。 为了达到自己的目标，每个a g e n t 都需要和其它一些a g e n t 进行交互。例如，为别人 提供服务或者使用别人的服务。对方可能是已知的，也可能是未知的。另外，a g e n t 可能是利己的，并不一定完全完成所要求的任务，也不可能拥有环境的所有知识 基于上述的不确定性和多a g e n t 系统的复杂性，安全是一个需要解决的突出问题。 针对以上问题，本章在f i r e 模型1 1 5 丑姗和y u 等人的声誉模型f 3 1 词的基础上提出了 多a g e n t 系统中的一个较完整的信任度评估模型：基于d - s 理论的信任度评估模型 f i r e + 。模型中，a g e n t 和j 用自己的历史经验、其它a g e n t 的推荐、系统中的角色等 对交互a g e 吐进行信任度评估。该模型以多议题为基础，使用议题的效用丢失评估 a g e n t 的可信度；并且评估信息的矩阵表示方式有效增加了信任度计算的信息量； 模型同时给出了每个议题权重的计算方法以及推荐者的可靠性，为多a g e n t 系统中 信任问题的解决提供了一种有效的、实用的解决方法。 本章下面将介绍以下内容： 信任和信任管理的基本概念 - 信任度评估模型的研究现状 - 信任度评估模型f i r e + 的总体框架以及其中涉及的基本概念 - f i r e + 与当前典型信任度评估模型的比较分析 2 2 信任和信任管理基本概念 2 2 1 信任的定义 信任是一个非常复杂的概念，它涉及到对事物的诚实、真理、能力、依赖性 等诸多方面的信念0 4 1 。虽然很多科学家认识到信任的重要性，给出了各自对信任 的理解，但这些都是根据信任的某一方面给出的定义，目前并没有统一的定义 但一般认为：信任是对一个实体身份和行为的可信度的评估，它是一个主观概念， 取决于经验，是对历史经验的总结一般用信任值表示信任等级的高低，信任值 随实体的行为动态变化。 k i n i 和c h o o b i n e h l 3 5 1 从社会心理学、经济学的角度出发，简单地将信任定义为： 8 扬州大学硕士学位论文 一个建立在对个体某个特别特征看法上的信仰( b e l i e 0 。这个定义强调了电子商务 中人与人的信任，而不是交易中各个实体之问的信任。 d g a m b e t t a 1 3 1 将信任定义为对a g e n t 未来行为的期望：信任是事先期望一个 a g e n t 执行特定动作的主观可能性程度。这个定义强调了信任应具有三个基本特 征：( 1 ) 主观性，不同的a g e n t 对同一事物的看法会受个体喜好等因素的影响而不 同；( 2 ) 可能性预期，信任的程度可表示为对事件发生概率的可能性估计；( 3 ) 内容 相关性，信任是对事物的某个方面( 如完成某项任务的能力) 而言的。 p d a s g u p t a 3 6 1 给出了一个相似的定义：一个人在知道其他人动作之前对其可能 会影响自己选择的行为的期望 本文针对多a g e n t 系统的具体化，给出了一个定义：信任是信任a g e n t 和被信 任a g e n t 之间的关系，信任使得被信任的a g e n t 能够使用或操作信任a g e n t 所拥有 的资源或者影响信任a g e n t 是否使用被信任a g e n t 提供的服务 在信任度评估模型的研究中，经常会遇到一个术语一“声誉”，参考文献 3 7 1 , 定义其为：声誉是一个a g e n t 基于其他a g e n t 对另一个a g e n t 的评价，而产生 的对i 9 亥a g e n t 能力、诚信和可靠性的一种信心。信誉值可以是集中计算的，或由可 靠的第三方计算，也可以是由分散的a g e n t 独立运算。在两+ a g e n t 进行交互时，若 彼此间从未有过直接的信任接触，往往可借助对方的声誉来进行信任抉择。 本文认为声誉就是一个a g e n t 基于其他a g e n t 对目标a g e n t 的评估而获得到的 关于目标a g e n t 的可信任程度。 2 2 2 信任关系的性质 信任度评估模型中，a g e n t 之间的信任关系具有以下性质： ( 1 ) 信任关系总是存在于两个a g e n t 之间的； ( 2 ) 主观性：不同的a g e n t 对同一个a g e n t 可能有不同的信任值。这是因为 a g e n t 之间不问断地进行交互，而交互结果是否满意，没有统一的度量标准，由评 估a g e n t 的感知来决定； ( 3 ) 非对称性：即a 对b 的信任值不一定等于b 对a 的信任值； ( 4 ) 有条件的传递性：即传递只是在一定条件下满足。例如：( a 信任b ) & ( b 信任c ) 只有在a 信任b 作为一个推荐成立时才能推出a 信任c ，并且a 对c 的 信任值可能小于b 对c 的信任值； ( 5 ) 传播性：a g e n t 之间信任关系的变化会影响其它a g e n t 之间的信任关系。 陆萍萍：多a g e n t 系统中信任管理研究 9 因为推荐信任关系是根据其他a g e n t 的评估而建立起来的一种信任关系。例如当 一个a g e n t 有不诚信行为时，跟它有过交互灼a g e n t 对其评估就会很差，这样与该 a g e n t 有关的信任值都会降低，类似于现实社会中的恶名远扬； ( 6 ) 动态性：a g e n t 之间的信任关系不是持久不变的，而是受a g e n t 行为的影 响动态变化。合法诚信的行为将会提高信任值，反之则降低信任值。 2 2 3 信任管理 1 9 9 6 年，m b l a z e 等人为解抉：i n t e r n e t 网络服务的安全问题酋先提出了“信任管 理m a n a g e m e n t ) ”的概念【1 9 1 ，其基本思想是承认开放系统中安全信息的不完整 性，系统的安全决策需要依靠可信任的第三方提供附加的安全信息。信任管理采 用统一的机制来描述和解释安全策略( s e c u r i t yp o l i c y ) 、安全凭证( s e c u r i t yc r e d e n t i a l ) 以及用于直接授权关键性安全操作的信任关系( 扣l l s tr e l a t i o n s h i p ) ，并在此基础上发 展出了相应的信任管理系统p o l i c y m a k e r 1 9 1 和k e y n o t e l 2 硐，希望以精确的、理性 的方式来处理复杂的信任关系。 信任管理将传统安全研究，尤其是安全授权机制研究中隐含的信任概念抽取 出来并以此为中心加以研究，为解