基于贝叶斯网络的动态信任模型研究

河南大学硕士学位论文基于贝叶斯网络的动态信任模型研究姓名：谢苑申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：申石磊;何欣20100501第１Ｖ页河南大学研究生硕士学位论文ｍａｋｅａｎｄａｎａｌｙｚｅｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓｈａｖｅｂｅｅｎｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏ．Ｓｕｒｖｅｙｒｅｓｕｌｔｓａｎｄａｐｒｉｏｒｉｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｒｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄ，Ａｎｄｐｒｏｖｅｄｉｔ’Ｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｉｎｔｈｅｏｒｙ．ＴｈｅｍｏｄｅｌａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｇｏａｌｓＥｘｐｅｃｔｅｄ．（３）ＳｉｍｕｌａｔｉｎｇｉｎＭＡＴＬＡＢ６．０，ｔｈｅｎｅｗｄｙｎａｍｉｃｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｅｎｖａｌｉｄａｔｅｄ．Ｉｔｉｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｆａｉｒ，ａｎｄｈａｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｅｌｉｍｉｎａｔｅｓｕｎｆａｉｒｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｎｅｗｕｓｅｒｓ，ｆｕｒｔｈｅｒｐｒｏｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．ｒｕｌｅｓ；ｄｙｎａｍｉｃｔｒｕｓｔｍｏｄｅｌ；Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒｕｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓ；Ｂａｙｅｓｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ淘宝网购物/第２４页河南大学研究生硕士学位论文的假设称为极大似然假设ｈＭＬ（ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ，ＭＬ），ｈＭＬ的计算公式如下：‰５ａｒｇ，。

ＨｍａｘＰ（Ｄ［ｈ）（３．４）为了使上述讨论与机器学习问题联系起来，将数据Ｄ称作某目标函数的训练样例，将Ｈ称为候选目标函数空间。

第３４页河南大学研究生硕士学位论文每次交易结束后，交易双方对对方做出评价，当Ｔ＝Ｉ时，假设商品质量属性被认定为“较好＂，则“较好’’的Ｐ值加１。

贝叶斯网络的模型解释方法(九)

贝叶斯网络的模型解释方法贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够描述多个随机变量之间的依赖关系，并且利用贝叶斯定理进行推理和预测。

在实际应用中，贝叶斯网络可以用于数据分析、风险评估、医学诊断等领域。

然而，贝叶斯网络的模型结构复杂，参数众多，很难直观理解其内在机理。

因此，如何解释贝叶斯网络模型成为了一个重要的问题。

本文将介绍一些解释贝叶斯网络模型的方法和技巧。

1. 数据可视化数据可视化是解释贝叶斯网络模型的重要手段之一。

通过绘制变量之间的关系图、概率分布图和条件概率分布图，可以直观地展示贝叶斯网络的结构和参数。

例如，对于一个简单的贝叶斯网络模型，可以用条形图或者饼图来展示不同变量之间的概率关系，从而更好地理解模型的特征和预测结果。

2. 特征重要性分析在解释贝叶斯网络模型时，特征重要性分析是一种常用的方法。

通过计算不同变量对预测结果的影响程度，可以帮助我们理解模型是如何做出决策的。

一些常见的特征重要性分析方法包括：信息增益、基尼系数、变量权重等。

这些方法可以帮助我们找出对预测结果影响最大的变量，从而更好地理解模型的预测机理。

3. 参数解释贝叶斯网络模型中的参数是描述变量之间依赖关系的重要组成部分。

在解释模型时，我们可以通过解释参数的意义和取值范围来理解模型的内在机理。

例如，对于一个贝叶斯网络模型，可以通过解释每个参数代表的条件概率值，来理解变量之间的依赖关系。

此外，我们还可以通过参数的统计显著性检验来评估参数的可信度，帮助我们更好地理解模型的稳定性和可靠性。

4. 模型对比分析在解释贝叶斯网络模型时，模型对比分析是一种重要的方法。

通过比较不同模型的结构和参数，可以帮助我们更好地理解模型的优劣势。

例如，可以通过对比不同贝叶斯网络结构的预测效果和解释能力，来评估模型的可靠性和合理性。

此外，模型对比分析还可以帮助我们发现模型的局限性和改进空间，从而指导我们进行模型优化和调整。

5. 敏感度分析在解释贝叶斯网络模型时，敏感度分析是一种重要的技术手段。

基于贝叶斯网络的时问感知的P2P信任管理模型

ＣｍｕｅｃｎｅｎｅｈｏｏｙｅｉｇｎｖｒｔＰｓｄＴｌｏｕｉｔｎ，Ｂｉｎ０８６ｈｎ）ｏｐｔＳｉｃｄＴｃｎｌｇ，Ｂｉｎｉｓｏｏｔａｅｃｍｍｎｃｉｓｅｉｇ１０７，ＣｉｒｅａｊＵｅｉｆｙｓｎｅａｏｊａ
同需求的节点形成一个簇，内节点对同样资源的信任评价角度相似，样，荐信任值就得到了保证。提出了系列信任评簇这推
价指标，并把这些指标用贝叶斯网络形式存储。最后对提出的信任模型在查询周期平台上进行了实验分析，明该模型具证
有一定的优越性。
关键词：等网络；信任管理；剩余在线时间；簇；贝叶斯网络对中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）３５７．５１０．０４（０８２．９１０
Ｔｍｅｓｎｉｖ２ｕｔｎｇｍｅｔｄｌａｅｎＢａｅｉｎｎｔｒｉ —ｅｓｔｅＰＰｔｓｉｒｍａａｅｎｍｏｅｓｄｏｙｓｅｗｏｋｂａ
ｍａｅｂｅｏｉｅｏｔｅｆｌｒｖｄｒａｅｎｔｅｎｃｎｉｅｅｓｕｔｄｌ．Ａｅｐｒｍｅｅａｄｒｍａｎｄｒｔｎｔｄｙｔｆｎｆｈｅｐｏｉｅｖｏｅｏｓｄｒｄｉｍｏｔｒｓｍｏｅｓｈｉｉｈｂｎｔｎｗａａｔｒｍｅｎｅｉｕａｉｉｉｏｍｅｓ

P2P网络中基于贝叶斯理论的信任模型研究

ｐｉａｉｎ，００４（４：９８．ｌｔｓ２１，６１）７－０ｃｏ
ＡｂｔａｔＩ２ｅｗｒｈｓｏｙｉｔｒｃｉｎｉｆｒａｉｎｆｏｅａｅｓｓｍｐｅｉｏａｉｎｉｈｓｔｓｍｏｅ．ｏｉｉｇｐｉｓｒｃ：ｎＰＰｎｔｏｋ，ｉｔｒｎｅａｔｎｏｏｍｔｏｎｄｓｔｋｓａａｌｎｒｔｎｔｉｒｔｏｆｍｏｕｄ１ｍｂｎｎｒＣ —
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１引言
在ＰＰ网络环境下，户的管理方式已经不再是那种集中２用的、闭的、封可控的，而是开放的、分布式的。这样将资源和责任也分布于网络中分散的节点，给恶意节点更多的安全攻击机
２基于贝叶斯理论的信任模型
２１信任的概念．
信任目前还没有—个统一的定义。同的学者对信任的理不解也千差万别。信任一般会涉及到主体或服务的诚实、真实、能力、可靠程度等［１由于信任是一个主观性很强的概念，３。－６很难给
ｃｍｐｒｏｔ．ｉｓｍｏｅ．ｏａｉｎｗｉＬＭｕ ’ ｄ１ｓｈＫｅｒｓｔｓｍｏｅ；２ｅｗｏｋ；ａｅｉｎｔｅｒ；ｅｗｏｋｓｃｒｙｙｗｏｄ：ｒｔｕｄｌＰＰｎｔｒＢｙｓａｈｏｎｔｒｅｕｉｙｔ

数学统计中的贝叶斯网络与模型

数学统计中的贝叶斯网络与模型贝叶斯网络是一种图形模型，用于描述随机变量之间的概率关系。

它基于贝叶斯定理，并通过有向无环图表示概率依赖关系。

贝叶斯网络在数学统计中具有广泛的应用，可以用于数据分析、模式识别、决策支持等领域。

本文将从贝叶斯网络的定义、应用和相关模型等方面进行探讨。

一、贝叶斯网络的定义与基本概念贝叶斯网络由节点和有向边组成，节点表示随机变量，有向边表示变量之间的概率依赖关系。

贝叶斯网络还包括概率表，用于描述变量之间的条件概率分布。

在贝叶斯网络中，每个节点的条件概率都可以通过贝叶斯定理计算得到。

贝叶斯网络的主要目标是通过观测到的证据推断变量之间的关系。

二、贝叶斯网络的应用1. 数据分析：贝叶斯网络可以用于数据分析和概率推断。

通过给定的证据，可以推断出其他未观测到的变量的概率分布，从而进行数据预测和模型验证等分析任务。

2. 模式识别：贝叶斯网络可以用于模式识别和分类问题。

通过学习贝叶斯网络的结构和参数，可以从无标签的数据中自动学习分类器，用于识别模式和进行分类任务。

3. 决策支持：贝叶斯网络可以用于决策支持系统。

通过建立贝叶斯网络模型，可以将不同决策的影响和风险考虑在内，帮助决策者做出最佳决策。

三、常见的贝叶斯网络模型1. 隐马尔可夫模型（HMM）：HMM是一种常见的贝叶斯网络模型，在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。

HMM模型将观测变量和隐藏状态变量通过马尔可夫链相互关联，用于序列数据的建模和推断。

2. 图模型（GM）：GM是一种用于建模复杂概率分布的贝叶斯网络模型。

它通过多个节点之间的连接，描述变量之间的高阶依赖关系。

GM模型在计算机视觉、自然语言处理等领域具有广泛的应用。

3. 组合图模型（CGM）：CGM是一种将多个图模型结合起来的贝叶斯网络模型。

通过组合不同的图模型，可以描述更复杂的概率分布和变量之间的依赖关系，用于问题求解和推断。

四、贝叶斯网络的学习和推断算法贝叶斯网络的学习算法主要包括参数学习和结构学习。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术研究

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术研究近年来，随着互联网的普及，网络安全问题也越来越受到了重视。

各种网络攻击频频发生，给公民及企业带来了严重的损失，因此网络安全关注度的提高已经成为了当下的重要话题，也必须重视。

而贝叶斯算法作为一种在机器学习和自然语言处理等多个领域广泛应用的算法，也在近年来的网络安全领域得到了越来越广泛的应用。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术更是成为了网络安全领域的热点之一。

一、基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术是指通过对网络上的安全信息进行收集，处理和分析，从而对网络安全状况进行判断和预测。

基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术以贝叶斯公式为基础，通过对历史数据进行训练和建模，并结合实时数据进行判断和分析，从而实现对网络安全威胁的快速发现和准确判断。

二、贝叶斯算法在网络安全态势感知技术中的应用1、垃圾邮件过滤垃圾邮件是网络安全领域中经常出现的问题，如何有效地过滤垃圾邮件成为了每个企业和个人都需要面对的问题。

而基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术就是将一封邮件分成若干个单词，通过计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，从而进行判断。

2、入侵检测入侵检测是网络安全领域中非常重要的一个环节，旨在发现并防御未经授权的访问。

贝叶斯算法在入侵检测中的作用就是通过训练和建模历史数据，从而对实时数据进行分析和判断，以及及时发现和修复安全漏洞。

3、网络攻击预测网络攻击行为是网络安全领域中的一大难题，但贝叶斯算法可以通过对攻击历史数据的训练和建模，有效的预测未来的攻击，从而提前做出应对措施，减小损失。

三、贝叶斯算法在网络安全领域的优势1、准确性高基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术是一种可以精确推导出结果的算法。

通过对历史数据进行训练和建模，结合实时数据进行分析和判断，可以准确的判断当前网络安全状况。

2、可靠性好基于贝叶斯算法的网络安全态势感知技术可以结合实时数据进行判断，从而更好地适应实际情况。

一种基于Bayes估计的WSN节点信任度计算模型

ＬＩＵ７ｏｊ，２ＸＩＯＮＧ
ＨＵＡＮＧＷｅｎ－ｃｈａｏ２ＬＵＱｉ－ｗｅｉｚＧＵＡＮＹａ－ｗｅｎｊ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＡｎｈｕｉＰｏｌ￣ｅｃＮｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈｕ２４１０００，Ｃｈｉｎａ）（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆｏｍｐｕＣｔｅｒＳｄｅｎｅｅａｄｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｄｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ２３００２７，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙｐｏｌｉｃｙｃａｎｎｏｔｐｒｅｖｅｎｔａｔｔａｃｋｏｒｉｄｅｎｔｉｆｙａｂｎｏｒｍａｌｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｔｈｅｉｎｔｅｎａｒｌｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｔｒｕｓｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｎｏｄｅｓｂａｓｄｅｏｎＢａｙｅｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＡｂｂｒｅｖｉａｔｅｓａｓＴＣＭ－ＢＥ）ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｎｏｄｅｒｅｓｏｕｒｃｅ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．ＴｈｅｄｉｒｅｃｔｔｕｓｒｔｗｈｉｃｈｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈｅｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｒｅｐｕａｔｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｏｎｎｏｄｅｓｂｅｈａｖｉｏｒｂａｓｅｄＯｉｌｂｅｔａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｓｐｉｒｏｒｉｉｎｆｏｒ — ｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｏｍｍｅｃｎｄａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｎｅｉｇｈｂｏｒｎｏｄｅｓａｓｓａｍｐｌｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎＢａｙｅｓｅｓｔｍａｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｂｅｓｍｕｉｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｓｃｈｅｍｅｈａｓｇｏｏｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙａｂｎｏｒｍａｌｎｏｄｅ，ｔｈｅｒｅｂｙｃａｎｐｒｅｖｅｎｔａｔ－

P2P网络中基于动态贝叶斯网络可信度量模型

１引言
由于Ｐ２Ｐ技术具有开发性、分布式等特点，能极大提高网络资源共享利用率，它已经成为Ｉｎｔｅｍｅｔ不可分割的一部分，它的应用也在快速发展，研究表明，目前Ｐ２Ｐ网络的应用已经在Ｉｎｔｅｍｅｔ的通信总量中占较大比重．但它的分布式管理模式弱化了对中央节点的依赖性，将资源与责任分布在网络的分散节点，使得它更容易被恶意节点攻击，安全问题严重阻碍了Ｐ２Ｐ网络的发展，同时，分布式也为认证服务的提供带来了很多困难，传统的安全管理模式主要采用集中式授权的模式，对Ｐ２Ｐ网络显的无能为力．
２０１６年第２５卷第６期
ｈｔｔｐ：ｌｌｗｗｗ．ｃ—Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
计算机系统应用
Ｐ２Ｐ网升，肖钟捷，程泽伟
（武夷学院数学与计算机学院，武夷山３５４３００）
摘要：本文针对Ｐ２Ｐ网络中节点匿名、动态导致安全性下降，现有信任度模型计算动态性不足等问题，提出了基于动态贝叶斯网络的可信度量计算模型，模型依据历史交互记录数据，从直接信任度与推荐信任度两个方面进行信任度量计算，并考虑到时效性与恶意节点等问题，引入时效因子与惩罚因子．最后通过仿真实验验证了模型的有效性与可行性．关键词：动态贝叶斯网络；信任；可信度量；Ｐ２Ｐ
ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ研究开发２７９
计算机系统应用
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ—ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃａ
２０１６年第２５卷第６期