融合异常QoS数据检测的安全云服务选择方法

吴 旭, 叶 炎

(1.西安邮电大学 计算机学院, 陕西 西安 710121; 2.广西大学 计算机与电子信息学院, 广西 南宁 530004)

基于服务质量(quality of service，QoS)的云服务选择方法已在云服务选择问题取得了一定的成效[1-3]。但是，基于QoS数据的方法在应用时受QoS数据的质量影响较大，异常的QoS数据(abnormal quality of service，AQoS)会降低云服务选择的精度[4]。同时，由异常QoS数据计算得到的云服务选择，也会导致用户在使用云服务时达不到预期的性能要求，产生计算不准确、数据泄露等云服务安全问题。因此，检测异常的QoS数据，提升云服务选择的质量和安全性，已经成为一个迫切解决的难题。

基于信任评估的云服务选择方法能够降低具有异常QoS数据的云服务的信任度，并降低选择具有异常QoS数据的云服务的概率。可信云服务通过分析云计算面临的安全威胁，对云服务的技术进行划分[5]。基于第三方认证的方法通过建立第三方的云服务信任博弈模型和信任评价模型，由第三方模型评估云服务的可信度[6]。面向用户体验的模型考虑了信任因素的复杂性和不确定性，将用户体验作为服务可信模型的重要评估标准和因素[7]。主观信任量化评价方法[8]将云模型引入信任评估中，并结合用户的主观信任评价对云服务进行信任评估。上述基于信任评估的云服务选择方法虽然取得了一定的成效，但信任评估需要利用用户反馈信息，在进行云服务信任评估的同时也引入了恶意用户评估和主观性反馈等问题，使得云服务选择问题更加复杂；……