一种基于动态演化的认知中继网络信任管理装置及方法

摘要

本发明提供的是一种基于动态演化的认知中继网络信任管理装置及方法。它包括信任感知阶段、信任评价阶段、信任演化阶段、激励优化阶段。信任感知阶段采集节点行为信息以及用户自定义需求，刻画节点的区分贡献度作为对节点的信任直接看法；信任评价阶段通过与所属认知中继网络其他节点的相应阶段进行信息交互，整合计算节点信任度；信任演化阶段进行节点行为多策略动态演化博弈，制定节点行为策略；激励优化阶段对节点的行为策略进行优化调整，鼓励节点通过提高自身的信任度来换取更好更优质的服务。本发明能够处理认知中继网络中联合跨层攻击等情况，实现快速、稳定的优化策略求解，有效抑制节点自私及恶意行为。

主权项

一种基于动态演化的认知中继网络信任管理方法，包括由信任感知模块、信任评价模块、信任演化模块和激励优化模块构成的封闭循环，信任感知模块采集节点行为信息以及用户自定义需求，刻画节点的区分贡献度作为对节点的信任直接看法，提供给信任评价模块；信任评价模块通过与所属认知中继网络其他节点的相应模块进行信息交互，整合计算节点信任度；信任演化模块进行多策略动态演化博弈，计算不同信任等级的节点在认知网络中各自的收益，制定节点行为策略；激励优化模块对节点的行为策略进行优化调整，鼓励节点通过提高自身的信任度来换取更好更优质的服务，其特征是实现流程如下：(1)首先由信任感知模块采集节点交易历史、主动服务和被动服务的频率、用户自定义需求信息，通过主被动服务频率的函数刻画节点的区分贡献，将节点贡献度作为节点的信任直接看法，提供给步骤(2)作为输入；(2)将步骤(1)采集得到的节点信任直接看法，与从其他节点获得间接信任看法利用权值控制函数进行整合计算，对节点的信任等级做出评价，转入步骤(3)；(3)获得节点信任等级评价后，通过建立不同等级信任节点全局收益函数，针对认知中继网络环境下多节点表现的不同信任等级进行多策略动态演化博弈，结合有限节点群体的随机性特征，将网络节点动态演化博弈转化为Moran生灭过程，使得适用于无限群体的动态演化博弈在有限群体上得以使用，求解达到可信状态的动态平衡，进而制定节点信任行为策略，转入步骤(4)；(4)针对节点制定的行为策略进行激励优化，对于信任等级高的节点给予收益增加的奖励，而对于信任等级低的节点的收益则进行降低的惩罚，激励惩罚参数μ是一个正的常数，通过调整该参数大小可以控制收益变化的幅度，对节点恶意行为做出及时响应，鼓励节点采取提供信任合作的行为策略。