本發(fā)明屬于云服務(wù)安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法、云系統(tǒng)及云服務(wù)器。

背景技術(shù)：

云計算通過整合分布式資源，構(gòu)建應(yīng)對多種服務(wù)要求的計算環(huán)境，滿足用戶定制化要求，并可通過網(wǎng)絡(luò)訪問其相應(yīng)的服務(wù)資源。云計算對資源共享且高效利用的特點吸引了越來越多企業(yè)的目光，將其從it基礎(chǔ)設(shè)施管理與維護的沉重壓力中解放出來，更專注于自身的核心業(yè)務(wù)發(fā)展。然而，云計算的廣度、動態(tài)性、分布性和虛擬化、存儲透明性等特點，云用戶很難獲知自身的數(shù)據(jù)和應(yīng)用究竟在哪些節(jié)點上運行，喪失了對自身數(shù)據(jù)和應(yīng)用的控制權(quán)和管理權(quán)，導(dǎo)致用戶很難建立對云服務(wù)提供商的信任關(guān)系，因而也阻礙了云服務(wù)的發(fā)展。而且在實際云計算應(yīng)用中，盡管云系統(tǒng)資源豐富、云服務(wù)種類繁多，但存在完全分布、自治性強、動態(tài)變化等特征，使得云用戶獲取理想服務(wù)的難度不斷增加。主要原因在于云計算環(huán)境虛擬動態(tài)的特點，用戶很難對云服務(wù)提供商的服務(wù)能力和安全屬性進行鑒別，限制了服務(wù)選擇的有效性。

隨著云計算技術(shù)的興起，越來越多的企業(yè)和個人通過利用云服務(wù)提供商提供的存儲和計算資源來降低應(yīng)用成本。然而面對市場上各類云服務(wù)，如何從眾多的云服務(wù)提供商中選擇滿足用戶需求的云服務(wù)成為當(dāng)前研究熱點。針對云服務(wù)選擇的研究，國內(nèi)外很多學(xué)者做了很多工作，比如多目標(biāo)的遺傳算法、粒子群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，這些方法在選擇云服務(wù)時沒有考慮云服務(wù)的可信度。一方面，由于云服務(wù)的工作方式使得用戶對保存在云端的數(shù)據(jù)喪失了控制權(quán)，這可能導(dǎo)致用戶不信賴云服務(wù)；另一方面，云計算的動態(tài)性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的開放性也導(dǎo)致云服務(wù)面臨各類安全威脅，這也導(dǎo)致用戶對云服務(wù)不信任，阻礙云服務(wù)應(yīng)用的發(fā)展。因此，需要解決云計算環(huán)境中服務(wù)的真實可信性，選擇服務(wù)算法時對服務(wù)風(fēng)險的接受程度以及云服務(wù)的信任度等一系列問題。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的問題是：在實際云計算應(yīng)用中，盡管云系統(tǒng)資源豐富、云服務(wù)種類繁多，但由于云服務(wù)需要用戶將數(shù)據(jù)交給云服務(wù)處理或保存，這就意味著用戶對保存在云端的數(shù)據(jù)的保密性、安全性、隱私性、可控性等方面難以掌控，因此用戶很難對云服務(wù)真正產(chǎn)生信任，此外，隨著近年來云服務(wù)商數(shù)量不斷增加，用戶面對眾多云服務(wù)提供商很難判斷其提供的云服務(wù)是否安全，是否適合自己，用戶對云服務(wù)的選擇變得猶豫不決，甚至不愿意使用云服務(wù)，嚴(yán)重阻礙了云服務(wù)應(yīng)用和推廣。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法，所述基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法，將可信云服務(wù)機密性、完整性、可用性和可控性作為衡量風(fēng)險值大小的主要指標(biāo)作為風(fēng)險模型的輸入，計算云服務(wù)的風(fēng)險值，并將風(fēng)險值作為云服務(wù)信任因子輸入到信任模型中，輸出每個云服務(wù)的信任值作為用戶選擇云服務(wù)的依據(jù)。

進一步，所述基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法包括以下步驟：

步驟一，云用戶向云服務(wù)信任管理中心發(fā)送計算云服務(wù)提供商信任值的請求，云服務(wù)信任管理中心首先啟動風(fēng)險評估模塊，開始從信息安全角度對云服務(wù)的機密性、完整性、可用性、可控性指標(biāo)進行風(fēng)險評估；

步驟二，云服務(wù)信任管理中心啟動信任計算模塊，開始進行云服務(wù)信任值計算。

進一步，所述步驟一具體包括：

第一步，風(fēng)險評估模塊以云服務(wù)的機密性cf、完整性i和可用性av、可控性ct作為風(fēng)險評估指標(biāo)，專家系統(tǒng)對上述指標(biāo)給出參考值，并構(gòu)建專家評估矩陣其中n為專家數(shù)量；

第二步，風(fēng)險評估模塊采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法對各指標(biāo)進行規(guī)范化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化專家評估矩陣其中，hij表示為第j個專家對第i個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化評估值；

第三步，風(fēng)險評估模塊計算每個風(fēng)險指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差式中為專家評估均值，偏差dj＝|1-νj|，根據(jù)各指標(biāo)與理想值的差距可計算出綜合權(quán)重滿足0≤wj≤1，

第四步，根據(jù)專家對云服務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率經(jīng)驗值獲得風(fēng)險概率矩陣p＝[p1,p2,…,pn]，其中，pj為第j類風(fēng)險發(fā)生概率，n為風(fēng)險類型數(shù)量；

第五步，風(fēng)險評估模塊根據(jù)規(guī)范化矩陣h、權(quán)重向量w＝(w1,w2,…,wm)以及概率矩陣p，計算每個云服務(wù)的綜合風(fēng)險值其中為第j類風(fēng)險計算值，wj為第j類風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重，pj為第j類風(fēng)險發(fā)生概率，h′ij為第i個專家對第j類風(fēng)險指標(biāo)的評估值。

進一步，所述步驟二具體包括：

(1)信任計算模塊首先構(gòu)建云服務(wù)信任評價指標(biāo)集合{ca,ac,v,sc,se,re,m,rp}，包括云服務(wù)大規(guī)模計算能力ca、服務(wù)接入能力ac、虛擬化v、可擴展性sc、安全性se、可靠性re、服務(wù)費用m、云服務(wù)提供商信譽rp；

(2)采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)集合進行規(guī)范化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣a＝(a1,a2,…,an)，ai表示第i個云服務(wù)的信任因子；

(3)信任計算模塊采用風(fēng)險評估模塊中的權(quán)重計算方法計算每個信任指標(biāo)的權(quán)重，得到所有指標(biāo)權(quán)重集合u＝(u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8)，滿足

(4)計算云服務(wù)的當(dāng)前信任值其中tic表示第i個云服務(wù)的當(dāng)前信任值，ai表示第i個云服務(wù)的信任因子，uij表示第i個云服務(wù)的第j個信任因子權(quán)重值；

(5)當(dāng)前信任值經(jīng)過衰減得到歷史信任值tc-1＝λ·tc，其中，λ為衰減因子，tc為云服務(wù)的當(dāng)前信任值；

(6)信任管理中心計算每個云服務(wù)提供商的信任值t＝tc·α+tc-1·β+rc·γ，其中α,β,γ分別是當(dāng)前信任值tc、歷史信任值tc-1和當(dāng)前風(fēng)險評估值rc的權(quán)重值，且滿足α+β+γ＝1；

(7)信任管理中心計算所有云服務(wù)提供商的信任值t后，向云用戶發(fā)送云服務(wù)提供商的信任值計算結(jié)果；

(8)云用戶收到信任管理中心返回的信任值后，對比所有云服務(wù)提供商的信任值，選擇信任值最大的云服務(wù)提供商。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種應(yīng)用所述基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法的云系統(tǒng)。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種應(yīng)用所述基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法的云服務(wù)器。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種應(yīng)用所述基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法的計算機。

本發(fā)明的優(yōu)點及積極效果為：由于云計算環(huán)境的開放性和動態(tài)性等特點，導(dǎo)致云服務(wù)存在若干安全威脅，實體間交互充滿了不確定性。建立用戶與云服務(wù)提供商之間的信任關(guān)系對于推進云服務(wù)發(fā)展起著積極作用。不同于已有的云服務(wù)直接信任評估模型關(guān)注qos屬性信任因子，本發(fā)明從風(fēng)險評估角度出發(fā)，以云服務(wù)機密性、完整性、可用性和可控性指標(biāo)作為風(fēng)險因子輸入，計算云服務(wù)的風(fēng)險評估值；風(fēng)險評估值作為影響云服務(wù)可信度的評價指標(biāo)之一輸入信任模型，計算云服務(wù)信任值。將風(fēng)險評估引入云服務(wù)信任模型，一方面能夠有效的衡量云服務(wù)安全性，更全面的評估云服務(wù)提供商的可信度；另一方面云服務(wù)提供商也可根據(jù)風(fēng)險評估結(jié)果制定有效策略，降低安全威脅發(fā)生的可能性，提高云服務(wù)的安全性和可信性，增加云用戶對云服務(wù)的信任程度，并且云用戶可依據(jù)信任值選擇較為可信的云服務(wù)提供商，實現(xiàn)云服務(wù)選擇的可信性和有效性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法流程圖。

圖2是本發(fā)明實施例提供的基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法實施例示意圖。

圖3是本發(fā)明實施例提供的基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法具體實現(xiàn)流程圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明首先建立風(fēng)險評估模型，將可信云服務(wù)機密性、完整性和可用性指標(biāo)作為風(fēng)險模型的輸入，計算云服務(wù)的風(fēng)險值，并將風(fēng)險值作為云服務(wù)信任因子輸入到信任模型中，最終輸出每個云服務(wù)的信任值作為用戶選擇云服務(wù)的依據(jù)。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法包括以下步驟：

s101：首先從信息安全角度出發(fā)對云服務(wù)進行風(fēng)險評估，計算云服務(wù)風(fēng)險評估值；

s102：其次，將云服務(wù)風(fēng)險評估值作為云服務(wù)影響云服務(wù)可信度的信任因子輸入到信任模型中，計算獲得信任值；

s103：最后云用戶可選擇信任值高的云服務(wù)提供商，從而實現(xiàn)云服務(wù)選擇的可信性和有效性。

下面的結(jié)合附圖2-3對本發(fā)明的應(yīng)用原理作進一步的描述。

如圖2所示為云服務(wù)實施例，圖3為具體實施流程，本發(fā)明實施例提供的基于風(fēng)險評估的可信云服務(wù)選擇方法包括以下步驟：

1云用戶向云服務(wù)信任管理中心(trustmanagementcenter)發(fā)送計算云服務(wù)提供商信任值的請求，tmc首先啟動風(fēng)險評估模塊，開始從信息安全角度對云服務(wù)的機密性、完整性、可用性及可控性指標(biāo)進行風(fēng)險評估；

1.1風(fēng)險評估模塊以云服務(wù)的機密性cf、完整性i和可用性av、可控性ct作為風(fēng)險評估指標(biāo)，專家系統(tǒng)對上述指標(biāo)給出參考值，并構(gòu)建專家評估矩陣其中n為專家數(shù)量；

1.2風(fēng)險評估模塊采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法對各指標(biāo)進行規(guī)范化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化專家評估矩陣其中，hij表示為第j個專家對第i個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化評估值；

1.3風(fēng)險評估模塊計算每個風(fēng)險指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差式中為專家評估均值，偏差dj＝|1-νj|，根據(jù)各指標(biāo)與理想值的差距可計算出綜合權(quán)重滿足0≤wj≤1，

1.4根據(jù)專家對云服務(wù)風(fēng)險發(fā)生概率經(jīng)驗值獲得風(fēng)險概率矩陣p＝[p1,p2,…,pn]，其中，pj為第j類風(fēng)險發(fā)生概率，n為風(fēng)險類型數(shù)量；

1.5風(fēng)險評估模塊根據(jù)規(guī)范化矩陣h、權(quán)重向量w＝(w1,w2,…,wm)以及概率矩陣p，計算每個云服務(wù)的綜合風(fēng)險值其中為第j類風(fēng)險計算值，wj為第j類風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重，pj為第j類風(fēng)險發(fā)生概率，h′ij為第i個專家對第j類風(fēng)險指標(biāo)的評估值。

2云服務(wù)信任管理中心啟動信任計算模塊，開始進行云服務(wù)信任值計算；

2.1信任計算模塊首先構(gòu)建云服務(wù)信任評價指標(biāo)集合{ca,ac,v,sc,se,re,m,rp}，包括云服務(wù)大規(guī)模計算能力ca、服務(wù)接入能力ac、虛擬化v、可擴展性sc、安全性se、可靠性re、服務(wù)費用m、云服務(wù)提供商信譽rp；

2.2考慮到云服務(wù)評價指標(biāo)體系包含積極型指標(biāo)和消極型指標(biāo)，采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)集合進行規(guī)范化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣a＝(a1,a2,…,an)，ai表示第i個云服務(wù)的信任因子；

2.3信任計算模塊采用風(fēng)險評估模塊中的權(quán)重計算方法(步驟1.2)計算每個信任指標(biāo)的權(quán)重，得到權(quán)重所有指標(biāo)集合u＝(u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8)，滿足

2.4計算云服務(wù)的當(dāng)前信任值其中tic表示第i個云服務(wù)的當(dāng)前信任值，ai表示第i個云服務(wù)的信任因子，uij表示第i個云服務(wù)的第j個信任因子權(quán)重值；

2.5經(jīng)過一段時間后，當(dāng)前信任值經(jīng)過衰減得到歷史信任值tc-1＝λ·tc，其中，λ為衰減因子，tc為云服務(wù)的當(dāng)前信任值；

2.6信任管理中心計算每個云服務(wù)提供商的信任值t＝tc·α+tc-1·β+rc·γ，其中α,β,γ分別是當(dāng)前信任值tc、歷史信任值tc-1和當(dāng)前風(fēng)險評估值rc的權(quán)重值，且滿足α+β+γ＝1；

2.7信任管理中心計算所有云服務(wù)提供商的信任值t后，向云用戶發(fā)送云服務(wù)提供商的信任值計算結(jié)果；

2.8云用戶收到信任管理中心返回的信任值后，對比所有云服務(wù)提供商的信任值，選擇信任值最大的云服務(wù)提供商。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。