CN115834247A - 一种基于区块链的边缘计算信任评价方法 - Google Patents

一种基于区块链的边缘计算信任评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，包括如下过程：基于实时数据和历史数据，通过加入惩罚因子、局部信任度、贡献度、交易满意度、推荐因子和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价。本发明提出了较为完善的信任评价指标体系，搭建了可靠的边缘节点信任评价模型。

Description

一种基于区块链的边缘计算信任评价方法
技术领域
本发明涉及移动边缘计算技术领域，尤其涉及一种基于区块链的边缘计算信任评价方法。
背景技术
区块链技术利用块链式数据结构来验证与存储数据，提供了不可变更的数据存储；利用分布式边缘节点共识算法来生成和更新数据，提供了去中心化的边缘节点验证方式，并且具有较高的容错性；利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全。去中心化信任是区块链技术的重要特征之一，确保了价值能够高效、透明、安全、可信地存储和传递。
近年来，在移动互联网，特别是5G技术的支撑下，生产、生活中的一些业务场景，如自动驾驶汽车、无人机、虚拟现实/增强现实等应用越来越广泛，这些不仅需要非常低的、确定的网络时延，而且需要海量、异构、多样性的数据接入。传统云计算的集中式计算处理模式面临巨大的计算压力，无法满足万物互联的应用需求，因此，移动边缘计算(Mobile EdgeComputing, MEC)应运而生，该技术将云计算中心的部分功能迁移至基站，使基站具备相应的计算、存储、处理等功能。边缘计算可以近距离提供云计算和IT服务，允许在基站内或一定范围内使用边缘云服务。在边缘计算中，隐私数据将不再上传，而是存储在网络边缘设备上，减少了网络数据泄露的风险，保护了数据的安全和隐私。
发明内容
本发明的实施例提供了一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，用于解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，其特征在于，包括：
S1 基于实时数据和历史数据，通过计算获得边缘节点的惩罚因子、局部信任度、贡献度、惩罚因子、局部信任度和贡献度；
S2 根据边缘节点的惩罚因子、局部信任度、贡献度、交易满意度、推荐因子和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；
S3 基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；
S4 通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价；
步骤S4的计算结果用于边缘计算任务中选择边缘节点。
步骤S1包括：
实时获取边缘节点之间的交易状态，实时获取边缘节点的交易成功数和失败数；
通过式
Figure SMS_2
计算获得惩罚因子
Figure SMS_4
；式中，
Figure SMS_5
为涉及待评价边缘节点的交易总数；
Figure SMS_6
、
Figure SMS_7
分别为边缘节点
Figure SMS_8
和边缘节点
Figure SMS_9
累计交易的成功次数和失败次数；
Figure SMS_1
为为惩罚权重系数，且
Figure SMS_3
；
通过式
Figure SMS_10
计算获得边缘节点i对边缘节点j的局部信任度
Figure SMS_11
；式中，
Figure SMS_12
为局部信任控制系数；
通过式
Figure SMS_14
计算边缘节点
Figure SMS_15
为边缘计算网络提供共享任务资源的容量大小，获得边缘节点
Figure SMS_17
的贡献度
Figure SMS_18
；式中，
Figure SMS_19
为与边缘节点
Figure SMS_20
交易的其它边缘节点个数，
Figure SMS_21
表示边缘节点
Figure SMS_13
为边缘节点
Figure SMS_16
提供上传任务资源或下载任务资源的总数量，e是自然对数的底数，为一个无限不循环小数，取值为2.71828...；
通过式
Figure SMS_22
计算交易成功的任务中有效任务数量与交易成功的总任务数量的比值，获得边缘节点
Figure SMS_23
对边缘节点j的交易满意度
Figure SMS_24
；
通过式
Figure SMS_26
计算边缘节点
Figure SMS_27
从边缘节点
Figure SMS_29
处下载任务的成功次数与总次数的比值，获得边缘节点
Figure SMS_31
对边缘节点
Figure SMS_33
的推荐因子
Figure SMS_34
；式中，
Figure SMS_35
和
Figure SMS_25
分别表示边缘节点
Figure SMS_28
从边缘节点
Figure SMS_30
处下载任务的成功次数和失败次数，
Figure SMS_32
是一个系数；
根据边缘节点自身的贡献度和边缘节点的局部信任度，通过式
Figure SMS_36
计算获得边缘节点
Figure SMS_37
对边缘节点
Figure SMS_38
的推荐可信度；式中，
Figure SMS_39
是一个系数，
Figure SMS_40
表示所有其他边缘节点对边缘节点i的局部信任度。
优选地，步骤S3包括：
通过式
Figure SMS_41
构建边缘节点评价模型；式中，
Figure SMS_42
为贡献评价系数；
Figure SMS_43
表示与边缘节点
Figure SMS_44
交易的其它边缘节点对其提供的推荐可信度相关的信任评价的均值，
Figure SMS_45
表示节点j对节点i的满意度。
优选地，步骤S4包括：
初始化边缘节点的信任评价信息表L；确定相关系数的初始值；
通过计算边缘节点评价模型，更新边缘节点的信任评价信息表L；
信任评价信息表L包括信任评价值和信任评价描述；当信任评价值为1时，信任评价描述为交易非常成功，服务质量最好；当信任评价值为0.75时，信任评价描述为交易成功，服务质量好；当信任评价值为0.5时，信任评价描述为服务质量中等；当信任评价值为0.25时，信任评价描述为交易失败，服务质量差；当信任评价值为0时，信任评价描述为交易非常失败，服务质量最差，存在恶意行为。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，包括如下过程：基于实时数据和历史数据，通过加入惩罚因子、局部信任度、贡献度、交易满意度、推荐因子和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价。本发明提出了较为完善的信任评价指标体系，搭建了可靠的边缘节点信任评价模型。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法的处理流程图；
图2为本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法的应用场景示意图；
图3为本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法的一种优选实施例的流程图；
图4为本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法的边缘计算信任评价指标体系的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本发明提供一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，用于解决现有技术中存在如下技术问题：
边缘计算和区块链技术两者都提供了分布式的架构与计算方式，将区块链技术引入边缘计算中可以解决数据异构性问题；边缘计算将数据的交互限制在防火墙内，在保证数据安全性的同时减少数据量，仅上传关键数据，区块链从数据的链式结构上保证了数据的不可改变性；边缘计算强调轻量级计算，区块链所存储的大量数据可以用于数据分析；边缘计算通过边缘设备对物联网设备进行管理，区块链可以通过共识机制与分布式网络对物联网设备进行去中心化管理；
边缘计算模式下的数据安全问题更为突出。首先，边缘节点种类多样，工作方式差异巨大，这使得边缘的保护工作变得非常复杂，传统的安全设施难以胜任；其次，边缘节点的分布范围较广，所处的网络环境易受攻击，对其传输数据的信任评价较为困难。同时，由于边缘计算对数据传输的实时性要求较高，数据安全保障手段应尽量保持轻量级，部分传统策略不能完全适用；最后，边缘数据中心的分布式特性决定了难以对其进行统一的安全管理；
信任评价是边缘计算中安全管理以及后续安全措施的前提，通过收集的交易信息对边缘节点的信任评价指标进行量化评估，从而避免恶意边缘节点的多次进攻，提高边缘计算网络的可信性、鲁棒性和可行性。在现实世界中，边缘节点行为影响因素一般较为复杂，根据实际业务进行边缘节点的信任评价分析，搭建可靠的边缘计算信任评价模型，提高边缘计算网络的鲁棒性，是边缘计算信任评价的研究热点。
参见图1，本发明提供一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，包括如下步骤：
S1 基于实时数据和历史数据，获得边缘节点的局部信任度(trust_local)、贡献度(contribution)、交易满意度(satisfaction)、推荐因子和推荐可信度(recommendation)；
S2 通过加入上述的惩罚因子、推荐因子、贡献度、局部信任度、交易满意度和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；
S3 基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；
S4 通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价。
步骤S4的计算结果用于边缘计算任务中选择边缘节点。
为了在边缘计算网络中得到可信的数据，提高网络的鲁棒性，本发明提出了较为完善的信任评价指标体系，搭建了可靠的边缘节点信任评价模型。
实际应用中，在边缘计算中引入区块链技术能够实现不同产业之间的协同，为垂直行业提供可信、易用的“信息+信任”平台，实现生产要素和资源在不同行业之间更高效地流通、有机整合，促进经济转型，甚至重构产业结构。边缘计算网络包括基础设施、数据转发设备、边缘计算平台等，这些设备、配置、数据、应用等应具备完整性、真实性、可信性，区块链可帮助建立边缘计算网络的完整性保障和防伪存证，也可帮助“端-边-网-云”各方间实现去中心的信任评价。
上述的六项评价指标是构建边缘计算评价指标体系必要的影响因子，获取的方式及其公式如图4所示，各个评价指标的含义如下：（1）惩罚因子和推荐因子属于系数，前者是惩罚产生未诚信交易的边缘节点的系数，后者是推荐诚信交易的边缘节点的系数；（2）贡献度和局部信任度被评为二级指标，前者用于衡量边缘节点在网络中上传任务的成功率，后者用于衡量边缘节点在网络中为其他边缘节点下载任务的成功率；（3）交易满意度和推荐可信度被评为一级指标，前者作为边缘节点在所有交易成功任务中有效任务数量占比的衡量标准，后者根据边缘节点自身的贡献度和边缘节点之间的局部信任度来评价该边缘节点在网络中的重要程度及推荐概率。
在本发明提供的优选实施例中，步骤S1中各边缘节点信任评价指标的过程及含义如下：
实时获取各边缘节点之间的交易状态，实时获取各边缘节点的交易成功数和失败数；
（1）惩罚因子
Figure SMS_46
：作为未诚信交易的边缘节点的惩罚，惩罚因子（初始值为零）的计算公式如下所示：
Figure SMS_47
式中，
Figure SMS_48
为涉及待评价边缘节点的交易总数；
Figure SMS_49
、
Figure SMS_50
分别为边缘节点
Figure SMS_51
和边缘节点
Figure SMS_52
累计交易的成功次数和失败次数；
Figure SMS_53
为为惩罚权重系数，且
Figure SMS_54
。
（2）局部信任度
Figure SMS_55
：采用交易成功率刻画局部信任度，边缘节点
Figure SMS_56
对边缘节点
Figure SMS_57
的局部信任度的计算公式如下所示：
Figure SMS_58
式中，
Figure SMS_59
为局部信任控制系数。
（3）贡献度C：将边缘节点
Figure SMS_60
为边缘计算网络提供共享任务资源（即，为网络提供上传任务资源或为其它边缘节点转发其下载的共享任务资源）的大小作为边缘节点i的贡献度，计算公式如下所示：
Figure SMS_61
式中，
Figure SMS_62
为与边缘节点
Figure SMS_63
交易的其它边缘节点个数，
Figure SMS_64
表示边缘节点
Figure SMS_65
为边缘节点
Figure SMS_66
提供上传任务资源或下载任务资源的总数量，e是自然对数的底数，是一个无限不循环小数，其值是2.71828...。
（4）交易满意度S：将交易成功的任务中有效任务数量与交易成功的总任务数量之间的比值作为边缘节点的交易满意度，边缘节点
Figure SMS_67
对边缘节点
Figure SMS_68
的交易满意度的计算公式如下所示：
Figure SMS_69
式中，
Figure SMS_70
和
Figure SMS_71
分别表示边缘节点
Figure SMS_72
从边缘节点
Figure SMS_73
处获得的有效任务数量和无效任务数量。
（5）推荐因子
Figure SMS_74
：采用边缘节点
Figure SMS_75
从边缘节点
Figure SMS_76
处下载任务的成功次数与总次数的比值作为边缘节点的推荐因子，计算公式如下所示：
Figure SMS_77
式中，
Figure SMS_78
和
Figure SMS_79
分别表示边缘节点
Figure SMS_80
从边缘节点
Figure SMS_81
处下载任务的成功次数和失败次数，
Figure SMS_82
是一个系数，用于计算推荐因子。
（6）推荐可信度R：根据边缘节点自身的贡献度和边缘节点局部信任度，得到边缘节点
Figure SMS_83
对边缘节点
Figure SMS_84
的推荐可信度，计算公式如下所示：
Figure SMS_85
第一个式中，
Figure SMS_86
表示所有其他边缘节点对边缘节点
Figure SMS_87
的局部信任度。第二个式中，
Figure SMS_88
没有定义，仅仅是一个系数，无含义，也可以用
Figure SMS_89
代替。
进一步的，步骤S2中，在每次交易完成后，发起交易的边缘节点会对参与交易的边缘节点的交易质量做出相应的信任评价，该边缘节点的信任评价值取决于边缘节点的贡献度和其它边缘节点对其提供的交易满意度、推荐可信度，因此，边缘节点的信任评价函数如下所示：
Figure SMS_90
式中，
Figure SMS_91
为贡献评价系数；
Figure SMS_92
表示与边缘节点
Figure SMS_93
交易的其它边缘节点对其提供的推荐可信度相关的信任评价的均值，
Figure SMS_94
表示节点
Figure SMS_95
对节点
Figure SMS_96
的满意度。
更进一步的，步骤S3中，用于表征对边缘计算网络进行计算信任评价的结果通过信任评价信息表L实现，具体如下表1所示：
表1 边缘节点的信任评价刻度表
信任评价值 信任评价描述
1 交易非常成功，服务质量非常好
0.75 交易成功，服务质量较好
0.5 服务质量一般
0.25 交易失败，服务质量较差
0 交易非常失败，服务质量很差，存在恶意行为
本发明还提供一个实施例，用于显示实施本发明的方法的一个具体过程。
为了在边缘计算网络中得到可信的数据，提高边缘计算网络的可信性、鲁棒性和可行性，通过收集的交易信息对网络中的各个边缘节点的信任评价指标进行量化评估，得到最终的信任评价结果，如图3所示，具体本发明采用的技术方案包括如下步骤：
步骤1：初始化边缘节点的信任评价信息表L；确定相关系数的初始值。
步骤2：更新边缘节点间的交易状态；更新边缘节点的交易成功数和失败数；更新边缘节点的推荐因子λ ij 和推荐可信度R ij 。
步骤3：计算边缘节点局部信任度T i 。
步骤4：计算边缘节点之间的满意度S ij 。
步骤5：计算边缘节点的贡献度C i 。
步骤6：计算边缘节点的信任度Trust i 。
步骤7：更新边缘节点的信任评价信息表。
综上所述，本发明提供的一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，包括如下过程：基于实时数据和历史数据，通过加入惩罚因子、局部信任度、贡献度、交易满意度、推荐因子和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价。本发明提出了较为完善的信任评价指标体系，搭建了可靠的边缘节点信任评价模型。实际应用中，在边缘计算中引入区块链技术能够实现不同产业之间的协同，为垂直行业提供可信、易用的“信息+信任”平台，实现生产要素和资源在不同行业之间更高效地流通、有机整合，促进经济转型，甚至重构产业结构。边缘计算网络包括基础设施、数据转发设备、边缘计算平台等，这些设备、配置、数据、应用等应具备完整性、真实性、可信性，区块链可帮助建立边缘计算网络的完整性保障和防伪存证，也可帮助“端-边-网-云”各方间实现去中心的信任评价。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于区块链的边缘计算信任评价方法，其特征在于，包括：
S1 基于实时数据和历史数据，通过计算获得边缘节点的惩罚因子、局部信任度、贡献度、惩罚因子、局部信任度和贡献度；
S2 根据边缘节点的惩罚因子、局部信任度、贡献度、交易满意度、推荐因子和推荐可信度，构建边缘计算信任评价指标体系；
S3 基于边缘计算信任评价指标体系，构建边缘节点评价模型；
S4 通过边缘节点评价模型，对边缘计算网络进行计算信任评价；
步骤S4的计算结果用于边缘计算任务中选择边缘节点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：
实时获取边缘节点之间的交易状态，实时获取边缘节点的交易成功数和失败数；
通过式
Figure QLYQS_2
计算获得所述惩罚因子
Figure QLYQS_4
；式中，
Figure QLYQS_5
为涉及待评价边缘节点的交易总数；
Figure QLYQS_6
、
Figure QLYQS_7
分别为边缘节点
Figure QLYQS_8
和边缘节点
Figure QLYQS_9
累计交易的成功次数和失败次数；
Figure QLYQS_1
为为惩罚权重系数，且
Figure QLYQS_3
；
通过式
Figure QLYQS_10
计算获得边缘节点
Figure QLYQS_11
对边缘节点
Figure QLYQS_12
的所述局部信任度
Figure QLYQS_13
；式中，
Figure QLYQS_14
为局部信任控制系数；
通过式
Figure QLYQS_16
计算边缘节点
Figure QLYQS_18
为边缘计算网络提供共享任务资源的容量大小，获得边缘节点
Figure QLYQS_19
的所述贡献度
Figure QLYQS_20
；式中，
Figure QLYQS_21
为与边缘节点
Figure QLYQS_22
交易的其它边缘节点个数，
Figure QLYQS_23
表示边缘节点
Figure QLYQS_15
为边缘节点
Figure QLYQS_17
提供上传任务资源或下载任务资源的总数量，e是自然对数的底数，为一个无限不循环小数，取值为2.71828...；
通过式
Figure QLYQS_24
计算交易成功的任务中有效任务数量与交易成功的总任务数量的比值，获得边缘节点
Figure QLYQS_25
对边缘节点
Figure QLYQS_26
的所述交易满意度
Figure QLYQS_27
；
通过式
Figure QLYQS_29
计算边缘节点
Figure QLYQS_31
从边缘节点
Figure QLYQS_33
处下载任务的成功次数与总次数的比值，获得边缘节点i对边缘节点
Figure QLYQS_34
的所述推荐因子
Figure QLYQS_35
；式中，
Figure QLYQS_36
和
Figure QLYQS_37
分别表示边缘节点
Figure QLYQS_28
从边缘节点
Figure QLYQS_30
处下载任务的成功次数和失败次数，
Figure QLYQS_32
是一个系数；
根据边缘节点自身的贡献度和边缘节点的局部信任度，通过式
Figure QLYQS_38
计算获得边缘节点
Figure QLYQS_39
对边缘节点
Figure QLYQS_40
的推荐可信度；式中，
Figure QLYQS_41
是一个系数，
Figure QLYQS_42
表示所有其他边缘节点对边缘节点
Figure QLYQS_43
的局部信任度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：
通过式
Figure QLYQS_44
构建边缘节点评价模型；式中，
Figure QLYQS_45
为贡献评价系数；
Figure QLYQS_46
表示与边缘节点
Figure QLYQS_47
交易的其它边缘节点对其提供的推荐可信度相关的信任评价的均值，
Figure QLYQS_48
表示节点
Figure QLYQS_49
对节点
Figure QLYQS_50
的满意度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S4包括：
初始化边缘节点的信任评价信息表L；确定相关系数的初始值；
通过计算所述边缘节点评价模型，更新边缘节点的信任评价信息表L；
所述信任评价信息表L包括信任评价值和信任评价描述；当所述信任评价值为1时，所述信任评价描述为交易非常成功，服务质量最好；当所述信任评价值为0.75时，所述信任评价描述为交易成功，服务质量好；当所述信任评价值为0.5时，所述信任评价描述为服务质量中等；当所述信任评价值为0.25时，所述信任评价描述为交易失败，服务质量差；当所述信任评价值为0时，所述信任评价描述为交易非常失败，服务质量最差，存在恶意行为。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102880637A (zh) * 2012-08-07 2013-01-16 东南大学 一种基于用户诚实度的动态的Web服务信任评估方法
CN110324362A (zh) * 2019-06-12 2019-10-11 南京优慧信安科技有限公司 一种基于交互行为的区块链用户可信度评价方法
CN111026536A (zh) * 2019-12-16 2020-04-17 北京邮电大学 一种基于信任融合评估的任务处理方法、装置及边缘节点
WO2022007356A1 (zh) * 2020-07-10 2022-01-13 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司 一种基于弱中心化联盟区块链的电力市场交易及评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102880637A (zh) * 2012-08-07 2013-01-16 东南大学 一种基于用户诚实度的动态的Web服务信任评估方法
CN110324362A (zh) * 2019-06-12 2019-10-11 南京优慧信安科技有限公司 一种基于交互行为的区块链用户可信度评价方法
CN111026536A (zh) * 2019-12-16 2020-04-17 北京邮电大学 一种基于信任融合评估的任务处理方法、装置及边缘节点
WO2022007356A1 (zh) * 2020-07-10 2022-01-13 国网浙江杭州市萧山区供电有限公司 一种基于弱中心化联盟区块链的电力市场交易及评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王健等: "移动P2P 环境下基于社会信任补充的信任模型", vol. 25, no. 9 *

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