《Table 1 Comparison between the proposed method and other methods表1本文方法与其它方法的比较》

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《基于凸函数证据理论的关联感知云服务信任模型》

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从模型使用的核心理论角度来看，文献[9-11]都基于经典的证据理论进行建模，本文使用凸函数证据理论进行建模，因此具备了有序命题的处理能力，而经典证据理论并不具备处理有序命题的能力。在直接信任的表达上，文献[9]使用服务节点自身的硬件参数等属性作为直接信任，本文和文献[10，11]使用用户对服务的信任作为直接信任，服务自身的属性是固定的，而用户对服务的信任是动态变化的，更符合实际的云服务场景。在间接信任的表达上，文献[9]使用云中心对服务的信任作为间接信任，文献[10，11]使用其它服务对该服务的信任作为间接信任，本文使用多种间接信任，分别为用户对用户的信任、其它服务对该服务的信任和第三方机构对云服务的信任，更全面地考虑了云服务中存在的各类情况。在对云服务之间关联性处理方面，文献[9]未考虑服务间的关联性，文献[10]假设云服务之间是独立的，可以进行信任值的传递和聚合，文献[11]假设云服务之间是独立的，可以进行信任值的融合，本文考虑了同一云服务提供商的不同服务之间的关联，同一云服务提供商的服务可以进行信任值的融合，否则不能进行信任值的融合。实验部分将对本文提出的模型的优势进行进一步验证和说明。