[发明专利]云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法

权利要求书

1.一种云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：

S1、基于服务请求用户u对各云服务提供商的认可度，来评估服务请求用户u对云服务提供商集合中各云服务提供商的综合信任值CT_up；

S2、将综合信任值CT_up或自荐信任值ST_p较高的云服务提供商放入待选提供商集，计算待选提供商集中各云服务提供商的成本偏差，将成本偏差最小的云服务提供商作为最优的云服务提供商；

S3、服务请求用户u与最优云的服务提供商p签订SLA，进行交易，SLA代理监测服务过程；

S4、根据云服务提供商p承诺的协议质量A_QoS、服务请求用户u提供的交易体验质量E_QoS和SLA代理提供的监测服务质量M_QoS计算此次交易的服务质量系数ρ，并基于服务质量系数ρ判断此次交易的交易结果；

S5、依据交易结果更新服务请求用户u对云服务提供商p的认可度；

综合信任值CT_up的计算公式具体如下：

其中，DT_up为服务请求用户u对云服务提供商p的直接信任值，RT_up为服务请求用户u对云服务提供商p的推荐信任值，为权重参数；

服务请求用户u对云服务提供商p的直接信任值DT_up的计算公式具体如下：

DT_up＝RD_up×Rel_p

其中，RD_up为服务请求用户u当前对云服务提供商p的认可度，Rel_p表示云服务提供商p的信任可靠度；

云服务提供商p的信任可靠度Rel_p的计算公式具体如下：

Rel_p＝F_p(Δt)×Φ_p

其中，F_p(Δt)为云服务提供商p的时间衰减函数，Φ_p为提供商p的历史行为函数；

云服务提供商p的时间衰减函数F_p(Δt)通过如下公式进行计算：

其中，Δt＝t-t_l，t表示当前时间，t_l表示云服务提供商p最近一次服务的发生时间，T为一个衰减周期，单位为天；

云服务提供商p的历史行为函数Φ_p如下公式进行计算：

Φ_p＝δ(n)*Rate

其中，Rate表示云服务提供商p的历史服务成功率，δ(n)为服务次数函数，其计算公式为δ(n)＝1-e^-n/2，n为云服务商提供商p的服务次数；

服务请求用户u对云服务提供商p_k的推荐信任值的计算公式具体如下：

其中，为服务请求用户u的推荐用户u_r对云服务提供商p_k的直接信任值，为服务请求用户u与推荐用户u_r关于对云服务提供商p_k的认可度的关联系数；

云服务提供商的成本偏差Cd(p_price)的计算公式具体如下：

其中，p_price为云服务提供商的服务费用，m_price为市场价格；

云服务提供商p的自荐信任值ST_p的计算公式具体如下：

其中，表示用户u_i对云服务提供商p的直接信任值参数，n为与云服务提供商p有历史交易的用户数量，u_i表示与云服务提供商p有历史交易的第i个用户，λ为正整数，且λ≠1。