胡瀟涵 姜 茸 施明月 尚靖偉

（1.云南財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院 昆明 650221）（2.云南省高校服務(wù)計算與安全管理重點實驗室（云南財經(jīng)大學(xué)） 昆明 650221）（3.昆明市信息經(jīng)濟(jì)與信息管理重點實驗室（云南財經(jīng)大學(xué)） 昆明 650221）

1 引言

自2006年Google首席執(zhí)行官埃里克首次提出云計算的概念至今，云計算技術(shù)快速發(fā)展，以亞馬遜、阿里云、微軟等為代表的云服務(wù)商迅速崛起。由于云服務(wù)具有便捷、廉價、可測度以及按需服務(wù)的特點，越來越多的組織開始研究使用“云”以提高服務(wù)質(zhì)量，降低服務(wù)成本。但云計算技術(shù)在帶來便利的同時，分布式的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和資源的大幅度共享也為云端服務(wù)帶來了一系列問題。對此，麥肯錫在2011年就發(fā)布了《Big Data：The next frontier for innovation，competition，and productivity》全球研究報告，強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)時代面臨的安全、隱私、技術(shù)等挑戰(zhàn)，開啟了大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險研究的先河，以數(shù)據(jù)共享為基石的云服務(wù)安全亦在其列［1］。為了幫助用戶選擇可信任的云服務(wù)商同時加強(qiáng)對該行業(yè)的約束，目前，許多國家、組織等已經(jīng)頒發(fā)了云服務(wù)的安全標(biāo)準(zhǔn)。ITU-TFG Cloud公示了《LS-First meeting of ITU-T Focus Group on Cloud Computing（FG Cloud）》等文稿，在陳述云計算好處和要求的同時，提出了云安全問題；CSA發(fā)布了《云控制矩陣》等多部標(biāo)準(zhǔn)，內(nèi)容涉及十多個云基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，不僅涵蓋云服務(wù)本身的安全問題，還包含了政府、法律法規(guī)和硬件架構(gòu)等合規(guī)解決措施［2］。還有許多其他云安全監(jiān)控組織公布的準(zhǔn)則，同樣也對云安全問題及其應(yīng)對措施進(jìn)行了描述。

雖然云服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)已有相當(dāng)數(shù)量，但由于缺乏統(tǒng)一界定，企業(yè)各按其章，服務(wù)質(zhì)量良莠不齊，使得犯罪分子有機(jī)可乘。如：2017年5月爆發(fā)的WannaC-ry新型蠕蟲式勒索病毒，致使兩天時間約2242.3萬個IP地址遭受“永恒之藍(lán)”漏洞攻擊。電信巨頭VERIZON公司于17年對42068個來自84個國家的1935個漏洞進(jìn)行了分析，其結(jié)果顯示62%的數(shù)據(jù)泄露與黑客攻擊有關(guān)［3］。服務(wù)商信譽(yù)度堪憂。由于數(shù)據(jù)涉及人們生活的方方面面，類似安全事故的頻發(fā)加劇了用戶的疑慮。眾多調(diào)查顯示，組織或個人在考慮是否采用該“云”時首要關(guān)注的即是服務(wù)商的可信度。因此云服務(wù)能否順利推廣使用很大程度上取決于其可信性能否達(dá)到用戶的滿意程度［2］。換句話說：雖然“云”的應(yīng)用必將是各個領(lǐng)域不可避免的趨勢［4］，但是要大規(guī)模的應(yīng)用普及云服務(wù)，推進(jìn)云產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不僅要從政策上進(jìn)行強(qiáng)化，高效的信任度量方法的應(yīng)用也刻不容緩。

鑒于此，本文以云服務(wù)及信任度量方法為研究對象，分析相關(guān)概念理論，對現(xiàn)有典型的信任度量方法進(jìn)行歸納與述評，并對未來的發(fā)展做出展望。旨在為科研人員準(zhǔn)確把握該領(lǐng)域的研究動態(tài)和發(fā)展方向提供參考和借鑒。

2 相關(guān)概念

2.1 云服務(wù)

早在20世紀(jì)60年代McCarthy就提出預(yù)測：云計算遲早有一天會變成一種公共基礎(chǔ)設(shè)施，而現(xiàn)在我們可以將其統(tǒng)稱為云服務(wù)［5］。文獻(xiàn)［6］中將云服務(wù)定義為所有在遠(yuǎn)端部署并通過Internet或私有網(wǎng)絡(luò)訪問的應(yīng)用與服務(wù)的總稱。Baike定義中指出云服務(wù)意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行流通，是指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需服務(wù)。分析上述概念發(fā)現(xiàn)，云服務(wù)的核心思想是將云端資源應(yīng)用化、公用化對云用戶進(jìn)行個性化服務(wù)。

2.2 信任

信任是一個抽象化的概念，本身難以界定，因此給出一個普適的概念也較為困難。目前，已有諸多不同領(lǐng)域的學(xué)者提出了多種基于不同角度的概念。例如：社會學(xué)家Luhmann在著作《信任與權(quán)力》中認(rèn)為當(dāng)交易雙方無法制定有效的規(guī)則與條約來減少不確定性、降低交易風(fēng)險時，信任便取而代之，成為保證交易進(jìn)行的重要工具；Mcknight等［7］則在傳統(tǒng)理解的基礎(chǔ)上結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的特點提出了互聯(lián)網(wǎng)情境下的信任的概念：幫助顧客克服對風(fēng)險和不確定性的感知，并參與到具體網(wǎng)絡(luò)交易中，如分享個人信息及進(jìn)行在線購買；文獻(xiàn)［8］給出了比較完備的信任的概念。信任是在給定背景和時段中，求信代理對獲信代理交付雙方約定的服務(wù)的意愿和能力的信念。

2.3 云服務(wù)環(huán)境下信任的特點

傳統(tǒng)條件下信任涉及的對象往往是可感知的人或物，并通過觀察判斷是否給予對方信任。但互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的介入，使得傳統(tǒng)的服務(wù)模式逐漸向云服務(wù)轉(zhuǎn)化，信任涉及的要素、特點也因此發(fā)生了改變。主要有以下幾點：

1）云服務(wù)以云計算技術(shù)為支撐，相較于傳統(tǒng)的服務(wù)效率更高，互動環(huán)境的變化更快，動態(tài)性更強(qiáng)。

2）互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的介入，使得云服務(wù)環(huán)境下信任度量加入了第三方服務(wù)商，相較于傳統(tǒng)的信任更加復(fù)雜，也意味著更大的風(fēng)險。

3）更具有主觀性。云服務(wù)基于網(wǎng)絡(luò)，信任主體之間缺乏面對面的交流，其對象也有可能是根本無法感知的技術(shù)應(yīng)用，信任的衡量相對傳統(tǒng)時期更加困難，更多地取決于施信方的個人特質(zhì)。

2.4 可信云

TCG用實體行為的預(yù)期性定義可信為如果一個實體的行為總是以預(yù)期的方式達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，則該實體是可信的［9］。在云服務(wù)的環(huán)境下，由于用戶是否選擇使用該服務(wù)主要取決于其可信性，可信云服務(wù)隨之誕生。文獻(xiàn)［2］給出可信云服務(wù)的定義：如果云服務(wù)的行為和結(jié)果總是與用戶預(yù)期的行為和結(jié)果一致，那么就可以說云服務(wù)是可信的。文獻(xiàn)［10］指出可信云是建立面向公眾的云服務(wù)評測，其重點是充分的信息披露，讓服務(wù)商能夠向用戶充分地披露信息，向用戶提供完善的服務(wù)承諾，同時監(jiān)督后續(xù)的服務(wù)實施。

綜上，無論從上述哪種定義看，可信云都主要是從用戶角度出發(fā)，針對云服務(wù)的行為及使用服務(wù)所得結(jié)果兩方面來評價服務(wù)的可信性。

3 信任度量方法

由于缺乏信任是消費(fèi)者不愿意網(wǎng)上進(jìn)行交易的主要原因［11］，因此一直以來信任度量方法都是炙手可熱的研究課題。文獻(xiàn)［12］指出信任度量方法就是一個信任使用機(jī)制，通過對信任多個方面的描述，實現(xiàn)我們對信任的要求。目前信任度量方法主要是建立信任模型，綜合了計算機(jī)技術(shù)，數(shù)學(xué)以及密碼學(xué)等領(lǐng)域的知識，著重點為信任表述。信任度量是整個信任模型的核心。目前，學(xué)者們提出的云服務(wù)環(huán)境下的信任度量方法多種多樣，較為典型的方法主要分為以下幾類。

3.1 基于概率的信任度量

該方法的基本思想是：各個節(jié)點之間的歷史交互記錄中，交互成功和交互失敗的次數(shù)符合數(shù)學(xué)統(tǒng)計的某種規(guī)律。用概率來表述交互過程的不確定性和隨機(jī)性，從而反映實體間交互過程中不同程度的信任［13］。這種方法從1984年由Beth等學(xué)者提出的Beth模型發(fā)展而來［14］。在Beth模型中，信任值由直接信任值和間接信任值綜合得到，并通過概率統(tǒng)計的方法描述，用歷史交互記錄或經(jīng)驗來完成模型的構(gòu)建。但總體來說，Beth模型的本質(zhì)是依據(jù)數(shù)學(xué)模型，把信任的主觀性等同于隨機(jī)性，此類模型無法有效消除惡意推薦帶來的影響［15］。

郭成等［16］提出的基于推薦的信任模型在傳統(tǒng)的鏈?zhǔn)酵扑]結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上引入正態(tài)分布概率密度函數(shù)，并加入數(shù)學(xué)期望和方差兩個衡量隨機(jī)變量取值穩(wěn)定性變量。此模型也主要從中介者推薦行為的角度解決云服務(wù)的信任問題，且模型中存在多個推薦路徑，施信方需要自己設(shè)定希望達(dá)到的信任閾值。當(dāng)施信方對各個推薦路徑信任百分比不一致時，可設(shè)定各個推薦路徑所能到達(dá)預(yù)先設(shè)定好的信任度閾值所占比例。新的模型不僅解決了傳統(tǒng)推薦模型中無法處理的惡意推薦問題，還使模型的靈活性大大提高，更貼近現(xiàn)實生活中的信任機(jī)制。主要是用于在電商服務(wù)云、共享云等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的P2P網(wǎng)絡(luò)。

3.2 基于模糊理論的信任度量

模糊理論由美國加州大學(xué)的L.A.zadeh教授于1965年首次提出。其基本思路為：令x=［17Xn］為信任研究的問題域，Xi（i=1，2，…，n）表示參與交互的實體。設(shè)論域X為非空集合，對于任意的x屬于X 滿足：X→［0，1］，x→A（x）∈［0，1］，稱 R=｛（x|AR（x））｝（對于任意的x屬于X）為X上的模糊集合。AR（x）為x對A的隸屬函數(shù)。X上的所有模糊集的集合記為 ￡（x）。用不同的模糊集合Ti∈ ￡（x）（i=1，2，…，M）來描述不同實體信任程度的高低。不同的Ti代表不同程度的信任子集合。

已有許多學(xué)者對該模型進(jìn)行了擴(kuò)展，文獻(xiàn)［18］中Sun Xiaodong等介紹了一個基于模糊集理論的信任管理模型，該模型涉及直接信任度量和推薦信任鏈的計算等。文獻(xiàn)［17］｛廖駿，2011#30；廖駿，2011#30｝｛廖駿，2011#30；R.Aringhieri，2006#31｝｛R.Aringhieri，2006#31；唐文，2003#25｝則是從不同于文獻(xiàn)［18］的角度對基于模糊理論的信任模型進(jìn)行了進(jìn)一步的探究，使模糊理論在信任度量的應(yīng)用得到了進(jìn)一步的推廣，也為信任度量模型的建立提供了新的切入點。但是此類模型沒有考慮多種信任屬性或沒有給出確定信任屬性權(quán)重因子的方法，難以綜合評判。

3.3 基于云模型的信任度量

云模型的概念由中國工程院院士李德毅首次提出。該理論是在概率和模糊集合理論進(jìn)行交叉滲透的基礎(chǔ)上，通過特定的構(gòu)造函數(shù)形成的定性概念和定量描述之間的轉(zhuǎn)換模型［19］。

文獻(xiàn)［20］在可信云的基礎(chǔ)上提出了一種基于云模型的主觀信任評價方法。該模型使用歷史評分信息，通過設(shè)計主觀信任云和信任變化云，定義主觀信任度空間區(qū)間范圍，并用加權(quán)逆向云生成的算法將時效因素融入變量值域，計算信任均值、熵、超熵。從被信方信用度平均水平和變化方式兩方面對其進(jìn)行。這種方法能夠有效地支持施信方進(jìn)行信任決策，但較為復(fù)雜。文獻(xiàn)［21］提出的評估方法則是設(shè)定信任隸屬云的域以及信任云滴即信任等級，通過標(biāo)準(zhǔn)信任云生成器生成信任云，將所采集的數(shù)據(jù)中描述各服務(wù)商某屬性的信息通過信任云逆向生成器生成信任屬性云，再將所有信任屬性云進(jìn)行合并得到綜合信任云之后，根據(jù)相似度計算評價結(jié)果與事先設(shè)定好的域進(jìn)行比較得該服務(wù)商的信任等級，綜合已有的信任評價得到新的信任等級。這種方法建立在分好的等級之上，故等級的確定具有較大的主觀性。

3.4 基于灰色系統(tǒng)理論的信任度量

與研究“隨機(jī)不確定性”的概率統(tǒng)計和研究認(rèn)知不確定性的模糊數(shù)學(xué)不同，灰色系統(tǒng)理論的研究對象是“部分信息已知，部分信息未知的小樣本、貧信息不確定性系統(tǒng)，通過對部分已知信息的分析實現(xiàn)對整個系統(tǒng)行為和規(guī)律的正確把握和描述［22］。由于云服務(wù)商的屬性信息對于使用方而言，本就充滿著不確定性，因此，以灰色系統(tǒng)理論角度為切入點進(jìn)行建模便可以對云服務(wù)商的可信性加以度量，以降低訪問風(fēng)險。

文獻(xiàn)［23］中提出了基于灰色系統(tǒng)理論的信任度量評估模型。該模型引入黑白灰系統(tǒng)理論，分析計算的數(shù)據(jù)來自以味聚類為單元的數(shù)據(jù)源，運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)分析得到實體的評估向量。最后根據(jù)事先約定好的最佳偏離范圍，對聚類實體的可信性進(jìn)行分類。此方法打破了傳統(tǒng)的用戶評論等級相等的局限，但是對于最佳偏離范圍的確定仍舊需要更深一步的研究。文獻(xiàn)［24］則是在灰色系統(tǒng)論的基礎(chǔ)上引入信息熵的概念。該文用熵權(quán)法來確定味集群評價的權(quán)重，研究了灰色定權(quán)聚類問題，并通過Matlab仿真實驗對模型的正確性進(jìn)行了驗證。此方法相對多步計算的矩陣法較為簡便快捷。

4 結(jié)語

云服務(wù)商的可信度是影響用戶是否選用該服務(wù)的重要因素，也是服務(wù)商能否在競爭激烈的商場站穩(wěn)腳跟的前提。信任度量模型是度量云服務(wù)商可信性的一個十分有效的方法。本文通過系統(tǒng)分析云服務(wù)安全現(xiàn)狀、研究現(xiàn)狀，以及信任的特點，對現(xiàn)有的一些經(jīng)典模型進(jìn)行分類闡述，論證了信任度量方法進(jìn)一步研究的必要性。

通過第3節(jié)的分析可以看出，雖然對信任度量方法的理論研究已經(jīng)初具規(guī)模，但就現(xiàn)狀來看，信任度量的相關(guān)技術(shù)仍舊需要進(jìn)行進(jìn)一步的探索，如：模型的簡化，信任鏈構(gòu)建等。且信任度量方法在實際應(yīng)用方面存在很大的缺口，如：醫(yī)療大數(shù)據(jù)、遠(yuǎn)程教育等云服務(wù)領(lǐng)域，都需要進(jìn)一步的研究以及普及。

由于筆者認(rèn)識有限，文章依舊存在大量的不足之處，但希望本文內(nèi)容對以后的學(xué)者的研究能夠有所幫助。