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网络计算系统的可信监测及信任模型研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
1 绪论第10-18页
   ·研究背景第10-11页
   ·研究意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·本论文主要贡献第15页
   ·论文组织结构第15-18页
2 相关技术概述第18-48页
   ·网络计算的发展第18-21页
     ·网络计算的发展和演变第18-19页
     ·网络计算与网络计算系统的关联第19页
     ·网络计算系统的重要实践第19-21页
   ·网络计算系统可信性概述第21-30页
     ·基本概述第21-22页
     ·可信监测领域相关概念第22-27页
     ·可信评估领域相关概念第27-28页
     ·网络计算系统可信性的几个基本属性第28-29页
     ·关于可信增强的几个基本方法第29-30页
   ·可信监测技术第30-34页
     ·传统的分布式监测技术第30-32页
     ·系统可信行为监测技术第32-34页
     ·可信监测技术的发展趋势第34页
   ·可信识别技术第34-47页
     ·云模型第37-41页
     ·云发生器第41-47页
   ·本章小结第47-48页
3 网络计算系统可信行为监测体系设计第48-68页
   ·引言第48页
   ·网络计算系统中可信监测面临的问题第48-49页
   ·可信监测对象第49-51页
   ·可信监测体系设计第51-67页
     ·监测的体系结构第51-54页
     ·自治域组织构造方法第54-61页
     ·基于距离的网络监测器的构建方法第61-63页
     ·网络计算系统可信监测流程第63-65页
     ·监测的策略第65-67页
   ·本章小结第67-68页
4 网络计算系统的可信等级识别第68-96页
   ·引言第68页
   ·可信行为监测第68-72页
     ·可信行为监测框架第68-70页
     ·可信系统状态的形式化描述第70-71页
     ·可信证据数据挖掘机理第71-72页
   ·基于云模型的可信能力挖掘第72-78页
     ·云模型特征第72-74页
     ·云的不确定性推理器第74-78页
   ·基于云模型的可信识别第78-89页
     ·基于云模型的特征属性可信等级生成第78-83页
     ·基于云模型的瞬时特征属性可信等级判定第83-84页
     ·基于云模型的一段时间特征属性可信等级判定第84-87页
     ·状态快照的综合可信等级合成第87-89页
   ·实验及分析第89-94页
     ·基于云模型的特征属性可信等级概念生成第91-92页
     ·可信等级识别率第92-94页
   ·本章小结第94-96页
5 网络计算系统中基于高维云模型的可信等级识别第96-104页
   ·引言第96页
   ·基于云模型的特征属性变化率可信等级生成第96-97页
     ·基于时间序列的特征属性值变化率第96-97页
     ·基于高维云模型的特征属性值变化率可信等级生成第97页
   ·基于高维云模型的瞬时特征属性可信等级判定第97-98页
   ·基于高维云模型的一段时间特征属性值变化率可信等级判定第98-100页
   ·实验及分析第100-102页
     ·基于高维云模型的多维特征属性可信等级生成第100-101页
     ·可信等级识别率第101-102页
   ·本章小结第102-104页
6 网络计算系统中的区间直觉模糊信任模型研究第104-118页
   ·引言第104-105页
   ·基于区间直觉模糊理论的信任机制第105-109页
     ·信任建立主要思路第105-107页
     ·区间直觉模糊理论及其信任相关描述第107-109页
   ·区间直觉模糊集成算子第109-112页
     ·基于区间直觉模糊理论的信任计算第109-110页
     ·经验信任第110-111页
     ·邻居推荐信任第111-112页
   ·总体信任第112-113页
     ·总体信任第112页
     ·信任服务决策第112-113页
   ·模拟实验及其结果分析第113-116页
     ·区间直觉模糊信任模型的有效性分析第114-115页
     ·交互成功率实验第115-116页
   ·本章小结第116-118页
7 结论第118-120页
致谢第120-122页
参考文献第122-132页
附录第132-133页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第132-133页
 B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目第133页

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