| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目次 | 第11-14页 |
| 插图清单 | 第14-16页 |
| 附表清单 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-24页 |
| 1.1.1 云计算技术及主要特点 | 第17-18页 |
| 1.1.2 云安全问题 | 第18-22页 |
| 1.1.3 云系统的信任需求 | 第22-24页 |
| 1.2 本文的研究问题 | 第24-29页 |
| 1.2.1 云环境中的信任体系和信任模型 | 第24-27页 |
| 1.2.2 基于信任的云安全策略 | 第27-29页 |
| 1.3 论文的主要贡献 | 第29-30页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第30-33页 |
| 2 相关研究概述 | 第33-48页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 信任的相关概念 | 第33-38页 |
| 2.2.1 信任的定义 | 第33-35页 |
| 2.2.2 信任的分类 | 第35-37页 |
| 2.2.3 信任的性质 | 第37-38页 |
| 2.3 分布式系统中的信任模型 | 第38-41页 |
| 2.3.1 基于凭证的信任模型 | 第38-39页 |
| 2.3.2 基于信任根的第三方认证信任模型 | 第39-40页 |
| 2.3.3 基于网络拓扑结构的信任迭代模型 | 第40页 |
| 2.3.4 基于信任域的信任模型 | 第40页 |
| 2.3.5 基于主观逻辑的信任模型 | 第40-41页 |
| 2.3.6 基于模糊逻辑的基本行为和全局可信度迭代信任模型 | 第41页 |
| 2.4 对信任模型的分析 | 第41-43页 |
| 2.5 基于信任的安全机制 | 第43-47页 |
| 2.5.1 典型的信任管理系统 | 第43-44页 |
| 2.5.2 基于信任的访问控制模型 | 第44-45页 |
| 2.5.3 基于信任的任务调度模型 | 第45-46页 |
| 2.5.4 基于信任的其他安全管理策略 | 第46-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 基于信任域的推荐交易反馈云信任管理模型 | 第48-70页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 DBRTF云信任管理模型概述 | 第49-53页 |
| 3.2.1 相关定义 | 第49-50页 |
| 3.2.2 推荐交易反馈 | 第50-52页 |
| 3.2.3 模型实施框图 | 第52-53页 |
| 3.3 主要算法和数据结构 | 第53-60页 |
| 3.3.1 主要数据结构 | 第53-55页 |
| 3.3.2 主要算法 | 第55-60页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第60-68页 |
| 3.4.1 仿真实验设计 | 第60页 |
| 3.4.2 基于NETLOGO的场景仿真实验 | 第60-66页 |
| 3.4.3 自搭仿真平台的实验结果 | 第66-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 4 基于信任模糊综合评价的云服务发现模型 | 第70-88页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 TFETA云信任管理体系 | 第71-76页 |
| 4.2.1 信任度的计算 | 第72-74页 |
| 4.2.2 信任抉择 | 第74-76页 |
| 4.2.3 信任更新 | 第76页 |
| 4.3 基于信任模糊综合评价的云服务发现算法 | 第76-81页 |
| 4.3.1 信任评估模型 | 第77页 |
| 4.3.2 基于信任的服务综合评判体系 | 第77-80页 |
| 4.3.3 服务发现算法 | 第80-81页 |
| 4.4 仿真实验 | 第81-86页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第81-82页 |
| 4.4.2 实验评价体系 | 第82页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第82-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 5 基于信任的资源模糊聚类两级云任务调度算法 | 第88-114页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 任务调度模型 | 第89-95页 |
| 5.2.1 用户模型 | 第89-90页 |
| 5.2.2 任务模型 | 第90-91页 |
| 5.2.3 资源模型 | 第91-92页 |
| 5.2.4 资源模糊聚类 | 第92-94页 |
| 5.2.5 任务偏好系数 | 第94-95页 |
| 5.3 TTLRFC调度算法 | 第95-106页 |
| 5.3.1 实施框图 | 第95-97页 |
| 5.3.2 调度中信任机制的实施 | 第97页 |
| 5.3.3 主要算法流程 | 第97-105页 |
| 5.3.4 算法性能分析 | 第105-106页 |
| 5.4 实验设计与分析 | 第106-113页 |
| 5.4.1 相关算法介绍 | 第106-107页 |
| 5.4.2 实验设计 | 第107-109页 |
| 5.4.3 评价指标设计 | 第109-110页 |
| 5.4.4 实验结果及分析 | 第110-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 6 基于信任的可定制云工作流调度算法 | 第114-136页 |
| 6.1 引言 | 第114-116页 |
| 6.2 工作流调度模型 | 第116-120页 |
| 6.2.1 云工作流模型 | 第116-117页 |
| 6.2.2 提供商模型 | 第117页 |
| 6.2.3 资源模型 | 第117页 |
| 6.2.4 云服务QOS模型 | 第117-118页 |
| 6.2.5 两级调度模型 | 第118-120页 |
| 6.3 基于信任的多工作流调度策略 | 第120-121页 |
| 6.3.1 服务需求相似度 | 第120页 |
| 6.3.2 服务信任的计算方法 | 第120-121页 |
| 6.3.3 多工作流调度算法 | 第121页 |
| 6.4 时间费用约束下可定制的单工作流调度策略 | 第121-127页 |
| 6.4.1 工作流类型的划分 | 第121-124页 |
| 6.4.2 可定制的单工作流调度策略 | 第124-127页 |
| 6.5 仿真实验 | 第127-134页 |
| 6.5.1 仿真实验平台设计 | 第127页 |
| 6.5.2 仿真实验环境配置 | 第127-130页 |
| 6.5.3 相关算法介绍 | 第130页 |
| 6.5.4 实验结果及分析 | 第130-134页 |
| 6.6 本章小结 | 第134-136页 |
| 7 总结和展望 | 第136-139页 |
| 参考文献 | 第139-155页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第155-157页 |