云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制
１０２２０１２，４８（２３）ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制
吴慧１，于炯１，于斐然２
ＷＵＨｕｉｌ，ＹＵＪｉｏｎ９１．ＹＵＦｅｉｒａｎ２
１．新疆大学信息科学与工程学院，乌鲁木齐８３００４６
２．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京１０２２０６
１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ＠ａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００４６，Ｃｈｉｎａ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６．Ｃｈｉｎａ
ＷＵＨｕｉ，ＹＵＪｉｏｎｇ，ＹＵＦｅｉｒａｎ．Ｄｙｎａｍｉｃａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌｉｎｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１２，４８（２３）：１０２－１０６．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇａｒｅａｌｌｏｗｅｄｔｏｃｏｎｎｅｃｔｗｉｔｈｅａｃｈｏｔｈｅｒｔｈｒｏｕｇｈＩｎｔｅｒ－ｎｅｔ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｔｏｋｅｅｐｔｈｅｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ｗｈｉｃｈａｒｅｔｈｅａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｈｅｓｅｃｕｒｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．ＴｈｉｓＰａＤｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒ０１．ＴｈｅｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｔｈｅｓｏｃｉａｌｔｒｕｓｔｍｅｔｈｏｄｂｅｔｗｅｅｎｐｅｏｐｌｅｉｎｔｈｅｒｅａｌｗｏｒｌｄｉＳｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄＴＤＬＡＣ（ＴｒｕｓｔｗｏｒｔｈｙａｎｄＤｙｎａｍｉｃＬｅｖｅｌＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒ０１）ｉＳｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｄｅｓ，ｔｈｅｂｅｓｔｎｏｄｅｔｏｃｏｎｎｅｃｔｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｂｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｅｎｏｄｅｓｗｈｉｌｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｔｒｕｓｔｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｓｅｎｏｄｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｂｅｕｓｅｄｉｎｔｏｃｌｏｕｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｅｎｏｄｅｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｓｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌ；ｄｙｎａｍｉｃｌｅｖｅｌａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ
摘要：云计算是通过Ｉｎｔｅｍｅｔ实现节点间的交互，目前Ｉｎｔｅｒｎｅｔ提供两种方式来保障安全机制：访问控制和安全通信。主要研究访问控制，借鉴社会学中人际关系信任模型，提出“可信”动态级访问控制（Ｔｒｕｓｔｗｏｒｔｈｙａｎｄ
ＤｙｎａｍｉｃＬｅｖｅｌＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ，ＴＤＬＡＣ）方法，该方法建立云节点的信任机制，计算节点间的信任值的同时，还综合考虑节点的处理能力，在候选节点中选择最优节点进行交互。仿真证实，考虑节点处理能力的算法能
适用于云计算环境，并能在尽可能少的成本花费下提高系统的可靠性和正确性。
关键词：云计算；信任模型；动态级访问控制
文章编号：１００２．８３３１（２０１２）２３，０１０２．０５文献标识码：Ａ中图分类号：ＴＰ３９３
ｌ引言
云计算（ＣｌｏｕｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ）是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现”】。
云计算是通过一定的技术把一个大的计算任务划分成若干个小的计算任务，利用大量的分布式的计算机执行，并不通过本地计算机或者远程服务器执行。大企业数据中心的运行方式与互联网相似，因而企业能够把资源切换到需要的应用上，然后根据需求来访问计算机或存储系统。将来，只需要一台笔记本或者一个能上网的手机就可以通过网络服务来实现需要的所有服务请求，甚至可能是超级计算这样的巨大任务ｍ。３，。
在云环境中，各种资源被动态地连接到Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上，通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ通信服务，用户能够向云计算系统申请服务，而且，云环境中的所有服务参与者都可以动
基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．６０８６３００３，Ｎｏ．６１０６３０４２）；新疆大学博士科研启动基金（Ｎｏ．ＢＳ０９０１５３）。
作者简介：吴慧（１９８６一），女，硕士研究生，主要研究领域为分布式计算、云计算；于炯（１９６４一），男，教授，博士生导师，主要研究领域为网络安全、网格与分布式计算、云计算。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｈｕｉ０７２４＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ
收稿日期：２０１１－０３．０３修回日期：２０１１－０５．１１ＣＮＫＩ出版日期：２０１１－０８．０４?
ＤＯＩ：１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—８３３１．２０１２．２３．０２３ｈｔｔＯ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２】２７．ＴＰ．２０１１０８０４．１６１０．１５０．ｈｔｍｌ
万方数据
吴慧，于炯，于斐然：云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制
态地加入服务或者退出服务。除此之外，Ｉｎｔｅｍｅｔ还是一个开放的网络环境，节点问不可避免地要进行交互，因此涉及安全问题。这些安全问题有的来自系统外部，如：
（１）发送的数据在发送过程中被截取。
（２）发送的信息内容被恶意篡改或者删除。
（３）恶意节点假冒成合法用户或服务提供商。
也有的安全威胁来自系统内部，如：
（１）虚假、恶意的节点提供虚假服务。
（２）存在一些自私的节点，它们只是去消耗系统的资源但是却不给系统提供资源。
（３）不可靠的实体在一定程度上会降低协同工作的效率，甚至可能造成协同工作的失败口。，。
目前，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ提供了两种方法来保障安全机制：访问控制和安全通信。访问控制用来保护各种资源被不可识别的系统和未授权的用户使用ｎ，，本文中研究的是访问控制。访问控制是高性能计算中非常重要的组成部分之一，对于云环境而言也是必不可少的，几乎所有的云计算应用都需要某种策略来实现节点间的安全交互。所以新一代的基于云环境的网络都面临如何安全、有效、正确地实现节点间的交互问题。
文献［４］利用了在网格用户、资源和服务不确定的条件下的社会学人际关系信任模型，提出了“可信”动态级调度（ＴＤＬＳ）算法，从而有效地满足了任务在信任方面的服务质量需求。
文献［５］提出了服务的可信度的影响因素，包括ＱｏＳ可信度和用户对服务执行结果的满意程度。通过用户经验反馈，针对不同领域获取用户对相应服务的可信度评价量化值，并计算ＱｏＳ的实际满足率，以此建立服务的可信度评测体系。
本文提出了“可信”动态级访问控制（Ｔｒｕｓｔｗｏｒ—
ｔｈｙａｎｄＤｙｎａｍｉｃＬｅｖｅｌＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ，ＴＤＬＡＣ）的方法，该方法在一定程度上能够提高系统的可信性，降低任务执行失败和欺骗的概率。实验证明这种方法适用于云计算环境中。
２信任模型说明
云计算环境是由许多节点组成的网络，每个节点的随机性比较大，环境不同，执行条件不同，执行的结果可能会有很大的差异性。本文通过提高云计算环境中访问控制的可靠性来提高系统的可靠性。为了描述方便，本文以文件共享系统为例：服务请求节点从响应节点处下载（下文称该过程为节点间的交互），按照文件下载结果分为两类：Ｓ（Ｓｕｃｃｅｓｓ，文件下载成功），Ｆ（Ｆａｌｓｅ，文件下载失败）。
三个响应节点彳，Ｂ，Ｃ提供下载５００ＭＢ数据包的功能，从Ａ节点处执行下载任务需要ｌＯ分钟，但是数据包内有木马；从Ｂ节点处执行相同的下载任务需要１小时，但是质量好；从Ｃ节点处下载同一个数据包，质量好，只需要１０分钟。同样完成了下载任务，但是结果却各不相同，用户的满意度也各不同。所以本文参考社会学人际关系信任模型如图ｌ所示∞，，提出了直接信任、间接信任和综合信任模型，并在文献［４］的基础上充分考虑各个节点的服务质量ＱｏＳ中的用户对完成任务的质量和时间的满意度对节点可信度的影响，提出了在云计算环境中考虑资源节点信任度的访问控制方法——“可信”动态级访问控制方法。
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间接信任
图１社会学人际关系信任模型图
３“可信”动态级访问控制（ＴＤＬＡＣ）
设问题为Ｐ，它的全部可能的答案用集合ＳｉＰ表示，妒中的值为｛０，１｝，１表示网络中节点爿对节点Ｂ信任，０表示网络中节点Ａ对节点Ｂ不信任。每个节点的信任度由节点的信任值和服务质量ＱｏＳ中的用户对完成任务的质量和时间的满意度两部分组成，而每个节点的信任度又综合考虑了在一段时间内与该节点交互的直接信任值和间接信任值。
３．１直接信任函数
对于任意两个节点ｎｏｄｅ。和ｎｏｄｅ，，ｎｏｄｅ。对ｎｏｄｅ，直接进行交互，在时间丁内的总交易量记作ｒ，每次的交易记录记为Ｓ。，，每次交易的ＱｏＳ值记作Ｑ於∥，ＱＯＳ，∈（０，１），总的成功交易数为％，。例如，在一次交易中，如果节点Ｂ从节点彳处下载，下载成功，那么｜５｜。，值为１，下载不成功，ｓ。，值为一１。根
万方数据
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
据下载文件的质量和时间给ＱＤｓ。，给值，如果下载文件的质量好且速度快，那么Ｑ０只，取属于０—１相对较大的值，比如０．９，如果下载文件的质量差且速度慢，ＱＤ最，取属于０—１相对较小的值，比如ｏ．１。弘ｅ１是罚项，如果执行成功，厂＿０，否则，厂－一１。
对于一个节点的直接信任的计算方式为：
ＤＴＶ＝挚嘲嘁ｓＨ酒ｒ（１）
在本文中增加了服务质量影响因子中的服务质量和时间因子的期望值Ｅ（ＱｏＳ）来综合评价一个节点在过去的时间ｔ内的可信度。为了惩罚恶意节点和提供失败服务的节点，本文还增加了惩罚项，如果节点交互成功，惩罚项就没有意义，但是如果交互失败，就在已有的信任基础上减去ｅ～。如果节点间没有过直接交易，则ＤＴＶ值为中间值ｏ．５Ｅ”，这样可以避免因为ＤＴＶ值很大但是它本身并没有足够的信任，从而导致交互失败的问题，也避免了因为ＤＴＶ太小而没有节点与它交互的问题。
３．２间接信任函数
对于节点Ｐ和节点ｔ没有进行过交易的情况，采用间接信任方式。例如节点Ｐ打算和节点ｆ进行交易，节点Ｐ不知道节点ｔ的信任情况，但是节点Ｐ与节点ｋ进行过交易，节点ｋ与节点ｆ进行过交易，可以采用社会学中人际关系的信任模型来模拟间接信任关系。如图１所示∞，，信任值为可由公式（２）一曲，算出：ＩＤＴＶＡｃ＝ＤＴＶＡ口ＤＴＶ８ｃ（２）
节点彳对推荐节点ｃ的信任值由４节点对曾经与彳节点交互过的Ｂ节点的信任值及Ｂ节点对曾经与Ｂ节点交互过的ｃ节点的信任值的乘积决定。
在此，用ＳＮＡ。来表示节点彳对推荐节点Ｂ的信任度，用州。ｒ表示节点Ｂ对节点Ｃ的信任度。由于不同的时间段进行的交易对于考虑节点的信任值所做的贡献不同，例如，一个１年前的交易数据和一个１０天前的交易数据比，１０天前的交易数据相对于考虑节点的信任度所做的贡献要大，Ａｉ∈（０，１）。由于不同的中间节点对信任值的重要性不同，根据文献［７．９］可以得出，利用信任的传递特性，由直接信任计算推荐信任值，直接信任值越高的节点推荐的信任值越可信，在计算间接信任时赋予较大的权重，比
如，节点彳对节点Ｂ的信任值为０．８，节点彳对节点Ｃ的信任值为０．１，那么ＷＢ＞Ｗｃ，节点Ｂ的权值ｗ，大于节点ｃ的权值，所以本文设ｗ；来衡量中间节点的重要性，Ｗ，满足ｙＷｉ＝１ｐ，。每次交互时的服务质量
青
为ＱｏＳ，ＱｏＳｋ∈（０，１）：
ＩＤＴＶ＝Ｅ（＞－＂九∥ｋＳＮｐｋＳＮｂ＋ＱｏＳ０ｂ１
ｋ＝ｌ
３．３综合信任函数
当节点间既存在直接交互，又存在间接交互的时候，选择综合信任来计算它们的信任值。在这里，设直接信任和间接信任的权重因子为ｓ，和岛，当直接信任和间接信任都存在的时候，令直接信任的权重大于间接权重，所以通常有：
ｓ１＞ｓ２，ｓ１＋ｓ２＝１
函数定义为：
ＺＤＴＶ＝８ｌＤＴＶ＋８２ＩＤＴＶ（４）３．４恶意节点的惩罚措施
如果出现恶意节点，在直接信任中添加罚项厶ｅ～，并且让Ｔ－－－－Ｔ＇＋＂１，既，＝巩，一１。每执行失败一次，信任值都将降低。节点的信任值增加得慢，降低得快，通过这种方式，让服务提供节点会更加珍惜每次的交互机会，从而降低节点交互失败的机率”，…，。４信任模型的动态级访问控制方法
云计算环境是一个开放的平台，它允许节点之间进行交互，向服务提供者申请资源，在选择服务提供者的时候规定，在所有的服务提供者中，选择可信程度最大的那个节点与之交互，具体访问控制方法如图２所示。对于资源的请求者采用先来先服务的方式，本文把资源的提供者存放在候选队列中，如果只有直接交互，如果直接信任值大于阈值，看它是否为交互节点中直接信任值最大的，如果是就与它交互；如果只有间接交互，也是在间接信任值大于阈值的情况下选择间接信任值最大的行交互；如果既有直接交互又有间接交互，每次取当前队列中综合信任值最大的进行交互，这样有效地保证了所有的服务请求者都能够得到服务的响应，提高了任务执行成功的机率。
万方数据
吴慧，于炯，于斐然：云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制
图２动态级访问控制示意图
５仿真实验及结果分析
实验的仿真环境为ＡＤＭ１．６ＧＨｚ，１ＧＢ，仿真基于ＭｙＥｃｌｉｐｓｅ６．０．１实现。实验评估标准采用交互成功率（ＲａｔｉｏｏｆＳｕｃｃｅｓｓｆｕｌＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ，ＲＳＴ），即整个系统成功交互次数在所有交互次数中所占的比例。
在实验中，节点总数为１０００个，其中恶意节点比例为［ｏ，ｏ．５］，各个节点的初始信任值为０或１，并假设恶意节点总是对其他实体进行欺骗，而诚实节点总是提供诚实的服务。其他参数设置见表１。
表１仿真参数及取值
参数Ａ。翻ｓ：阈值
数值０．５０．８０．２０．３
每个节点各进行１００次模拟交互，直接信任、间接信任和综合信任模型下得到的恶意节点比例和交互成功率之问的关系分别如图３～图５所示。
由三个仿真实验结果如图３～５可知，当恶意节点的比例小于３０％的时候，交互成功率较高，信任值相对稳定，在恶意节点所占比例较小的时候，信任值比较真实，能获得较高的交互成功率；当恶意节点比例超过３０％ｎ寸，改进后的交互成功率下降得比较慢，而未改进的交互成功率下降得比较陕。
直接信任仿真结果如图３所示，对于未考虑ＱｏＳ情况的直接信任模型，计算信任值时由历史交互过程中节点执行任务成功的比率决定，由于任务执行的“成功”与“失败”也都具有模糊的概念ｕ”，所以执行任务成功率不高，但是，当节点在考虑下一次的交互节点时，会根据候选节点队列中各节点的历史交互情况做出决定，所以当一个节点执行任务成功率不高时，将不予以考虑，所以系统稳定性在一定程度上得到了控制，当恶意节点超过４０％以后，交互成功率
图３直接信任模璎下节点交互成功率图４间接信任模型下节点交瓦成功率图５综合信任模型下节点交瓦成功率万方数据
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逐渐趋于稳定。但是，考虑ＱｏＳ的直接信任模型在一定程度上有效地降低了任务执行失败的比率，其主要原因是：除了考虑历史交易记录中交互的成功率外，还充分考虑了每次交易时用户对任务执行的质量和时间的满意程度，除此以外，直接信任模型中还对任务执行失败采取了措施，加大了惩罚的力度，使得信任值增加得比较难，各个服务提供节点会认真执行每次交易，因此降低了任务执行失败的比例。
间接信任仿真结果如图ａＮ示，由于一个节点推荐另一个节点所提供的推荐证据是不完备、不精确、不完全可靠的，所以，在未考虑ＱｏＳ的情况下，系统可靠性相对不稳定，任务执行过程中会增大失败的机率，任务执行成功率相对不高。但是，考虑了ＱｏＳ的间接信任模型，能够通过考虑推荐节点在历史交互中所记录的ＱｏＳ值和任务执行情况，综合考虑一个节点的可信度，提高节点执行任务的成功率的同时，提高系统的可靠性和稳定性。
综合信任的仿真结果如图５所示，实验表明，改进后的综合信任模型有效地降低了任务执行的失败率，原因分析如下：全面考虑与该节点进行直接交互时的节点可信度，再考虑与该节点间接交互时的节点可信度，综合考虑两种信任值，如果直接信任对于计算信任值作用大，则ｑ＞ｓ，，否则，ｓ，＜ｓ，，因此降低了任务执行失败的比例。
６结束语
由于云计算环境要求只能在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上进行节点问的交互，节点问的可靠性决定了系统的可靠性，本文通过提高节点交互时访问控制的可靠性来提高系统整体的可靠性，从而提高了系统的安全性，降低了节点间任务执行失败的比例，实验证明，该方法同样适用于云计算环境中。在原来的信任模型的基础上参考了服务质量ＱｏＳ中用户对任务执行质量和时间的满意度，利用信任的传递性，降低了节点申请资源得不到响应的可能性，采用罚项，可信度下降得快，增加相对比较难，使得服务提供者珍惜每次执行任务的机会，因为这样可以有效地防止恶意节点对整体信任值的影响，考虑一段时间内的平均信任值有效地缓解了某次交易的好与坏对整体信任值的影响。下一步工作将考虑在多线程的情况下进行访问控制算法的设计。
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万方数据
云计算环境下基于信任模型的动态级访问控制
作者：吴慧， 于炯， 于斐然， WU Hui， YU Jiong， YU Feiran
作者单位：吴慧,于炯,WU Hui,YU Jiong(新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐,830046)， 于斐然,YU Feiran(华北电力大学控制与计算机工程学院,北京,102206)刊名：
计算机工程与应用
英文刊名：Computer Engineering and Applications
年，卷(期)：2012,48(23)
被引用次数：1次
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