控制与决策

作者：彭定洪,宋博

单位：昆明理工大学 管理与经济学院,昆明 650504;昆明理工大学 质量发展研究院,昆明 650504,,昆明理工大学 管理与经济学院,昆明 650504;昆明理工大学 质量发展研究院,昆明 650504,

关键词：云计算;行为信任分级;犹豫模糊集(HFS);TOPSIS-Sort-C;强可信、不可信测度

基金：国家自然科学基金项目(71861018,61364016)；云南省基础研究计划项目(202201AT070190)；云南省哲学社会科学规划项目(YB2019067)；中国博士后科学基金项目(2015T80990,2014M550473).

云计算开放式的资源访问接口、海量资源集中化管理等优势无形中加大了云资源和其他云服务用户(CSU)受不可信CSU威胁的可能.为有效减少此类威胁,需对CSU实施不同信任等级的分别管控,其中对CSU行为信任分级至关重要.鉴于此,提出一种体现奖惩的犹豫模糊CSU行为信任分级求解途径.首先,基于TOPSIS- Sort-C框架,以犹豫模糊集(HFS)刻画多来源差异化CSU行为信任数据,选取每一指标下各CSU行为信任水平分位数作为该指标分级阈值;然后,通过对不同信任水平的CSU行为数据加以非线性放缩,获取体现奖惩的CSU行为信任的强可信、不可信测度(MDT、MDD),使得CSU行为信任水平优劣更加直观且扩大分级区分度;最后,通过某互联网公司对CSU行为信任分级的实例辅之对比分析,验证所提出方法的有效性和增强奖优罚劣优势.

来源：2023年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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