第３４卷 第２期 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．２ ２０１０年４月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＡＤｒ．２Ｏ１０ （Ｔｒａｎｓｐ０ｒｔａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ） 基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的网络交互模式的建模＊ 彭淑芬” 何泾沙 高 枫Ｄ （ＪＬ京工业大学计算机学院” 北京 １００１２４） （北京工业大学软件学院 北京 １００１２４） 摘要：针对基于信任的交互模式的一般性及复杂交互模式的设计问题，对单个交互事件进行扩展， 得到了４个基础交互模式．利用模糊Ｐｅｔｒｉ网（ＦＰＮ）描述离散事件之间模糊关系的特点，建立了基 于信任的基础交互模式的模型及其模糊交互过程的模型，并分析了它们在计算机网络中的应用． 把这４种基础交互模式的模型用于设计基于实体间信任的复杂交互模式及评估其确信度． 关键词：模糊Ｐｅｔｒｉ网；交互模式；模糊产生式规则；信任；确信度 中图法分类号：ＴＰ３９３ ＤＯＩ：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６—２８２３．２０１０．０２．０４３ ０ 引 言 表１ 交互事件的最简单扩展列表 目前，将信任与交互模式结合的研究大都是 从选择交互模式的角度来讨论信任建模口 ］．有 的仅仅将信任作为交互模式的主要因素来讨论两 方交互模式的建模 ］．有的将虚拟认证机构引入 信任模型来保证虚拟企业的安全交互 ］．文献Ｉ－５］ 仅仅是在交互过程中根据直接信任选择“下游”， 没有考虑在交互开始前通过所有的交互参与方之 间的信任关系来确定整体最优的交互模式．为了 探索基于信任的交互模式的一般规律，对单个交 图１交互事件 互事件进行扩展，扩展的结果称作基础交互模式 （ＢＩＭ）．根据第一个交互事件的发起者（接收者） 和第二个交互事件的发起者（接收者）是否相同， 所有ＢＩＭ如表１所示．“…”表示没有意义的扩 图２类型１：一个发起者多个援收看趸互模式 展．第一个交互事件发起者为ｅ ，接收者为ｅ ．如 果第二个交互事件的发起者和接收者既不是ｅ ＯＨＯ 图３类型２：对等交互模式 也不是ｅ ，那么它们分别记作ｅ 和ｅ ．如果第二个 — 交互事件的发起者／接收者是ｅ 或ｅ ，那么记作 ｅ ．这４种ＢＩＭ是计算机网络中最常用的．通过 — 组合和扩展这４种ＢＩＭ，可以得到更复杂的网络 ｂ）交互模式ＩＩ 交互模式． 图４类型３：基于中间人的交互模式 收稿日期：２００９－１１－２０ 彭淑芬（１９７８一）：女，博士生，讲师，主要研究领域为计算机网络安全 北京市教委科技发展计划重点项目资助（批准号：ＫＺ２００６１０００５００３） ・３９０・ 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） ２０１０年第３４卷 关系密切．可能是首先，ｅ 和ｅ ，建立了信任联盟， 且都给ｅ 提供服务；然后，ｅ 和ｅ 建立了交互关 系，如果ｅ 要和 建立另一个交互关系，那么ｅ。， 图５类型４：多发起者～接收者交互模式 与ｅ 协商可以加速建立与ｅ 的交互关系．这２个 交互关系相辅相成．ｄ，代表ｅ 到ｅ 的交互开始 的事件，ｄ 代表ｅ 到ｅ 的交互结束的事件．Ｕ 表 示通过信任传递ｅ，和ｅ， 对ｅ，的共同信任度．所 以，如果联盟成员变了，那么己， 也要相应变．下面 交互模式建立的过程就是实体间信任协商和 交互模式协商的过程．实体间的信任关系是模糊 的、变化着的，所以基于实体间的信任关系来建立 的交互也是模糊的而且可变的．故此先用模糊产 生式规则表示基于信任的基础交互模式，进而用 的模糊产生式规则中的符号的含义与式（２）中类 ＦＰＮ来描述其交互过程． １ 基础交互模式的建模 １．１模糊Ｐｅｔｒｉ网 Ｐｅｔｒｉ网是对离散事件动态系统建模和分析 的重要工具，可以很好的描述交互事件的产生、扩 展过程以及相关性［６］．但传统Ｐｅｔｒｉ网对于模糊知 识的表示和推理有很大的局限性，１９８８年Ｌｏｏｎ— ｅｙ提出模糊Ｐｅｔｒｉ网模型进行模糊推理规则表示 和推理的方法Ⅲ．ＦＰＮＥ 应用于模糊推理时，一 个推理规则用一个变迁来表示，推理规则中的命 题用库所表示．一个库所带有一个ｔｏｋｅｎ值，表示 命题的真实度．每一个变迁有相关的确信值ＣＦ， 表示推理规则的置信度．２个库所之间的模糊关 系用模糊产生式规则描述．最基本的模糊产生式 规则式（１）可用ＦＰＮ表示成如图６所示． Ｒｉ：ＩＦ ｄ，ＴＨＥＮ ｄ （ＣＦ—Ｕ ） （１） ｄｌ “ ｄ ｐｉ ｔ 图６ ＦＰＮ 复合模糊产生式规则有几种，如模糊产生式 规则的条件部分或结果部分有“ａｎｄ”或“ｏｒ”连接 词，如结果部分包含另一个模糊产生式规则． １．２类型１：一发起者多接收者的交互模式 在图２所示的类型１中，如果ｅ 和ｅ 之间有 密切的关系，如身份联盟、信任联盟，那么这种交 互模式进一步称为类型１．１．否则，ｅ 和ｅ 之间没 有关系，这种交互模式进一步称为类型１．２．因为 类型１．２没有特别的含义，所以不作讨论． 类型１．１可以用式（２）的复合模糊产生式规 则表示．连接词“ａｎｄ”表示针对ｅ ，ｅ 和ｅ ，之间的 似，不再累述．类型１．１可以用ＦＰＮ表示成如图 ７所示的模型．类型１．１的模糊交互过程的ＦＰＮ 描述请参考文献［８］． ＩＦ ｄ，ＴＨＥＮ ｄ １ ａｎｄ ｄ ２ ａｎｄ…ａｎｄ ｄｈ（ＣＦ—Ｕ ） （２） 图７类型１．１的ＦＰＮ表不 １．３类型２：对等交互模式 类型２可以用式（３）和式（４）的模糊产生式规 则表示．这２个模糊产生式规则是２个平行的，平 行表示类型２中的交互事件是从ｅ 到ｅ 或从ｅ 到 ，即对等的．类型２可以用ＦＰＮ表示成如图 ８所示的模型．其模糊交互过程可以用ＦＰＮ描述 如 成如图９所示的模型．在图９ｂ）中，变迁 已经发 生，所以Ｙ 为 ，与 之积．然后，图９ｃ）中变迁 ｔ ｚ发生了，所以Ｙ，重新被赋值为Ｙ 与 之积．在 类型２中，只要 与ｅ 之间的交互事件发生了， 无论交互事件的方向，发生的交互事件就会影响 ｅ 与ｅ 之间的信任度，进而影响它们之间未来的 交互事件发生的确信度． ＩＦ ，ＴＨＥＮ （ＣＦ—Ｕｎ） （３） ＩＦ ｄ ＴＨＥＮ ｄ，（ＣＦ—Ｕ ２） （４） 如 图８类型２的ＦＰＮ表示 第２期 彭淑芬，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的网络交互模式的建模 ・３９１・ １．４类型３：基于中间人的交互模式 类型３可以用式（５）的复合模糊产生式规则 表示．这个复合模糊产生式规则是嵌套的．“ＩＦ ”表示ｅ 和中间人之间的关系．“ＩＦ ｄ，”表示中 间人和ｅ 之间的关系．在这种类型中，中间人既 “ Ｐｋ 是第一个交互的ｅ 又是第二个交互的ｅ ．类型３ 可以用ＦＰＮ表示成如图１Ｏ所示的模型．其模糊 交互过程可以用ＦＰＮ表示成如图１１所示的模 型．类型３中两个交互事件的关系不同于类型１ ｆｌ２ ａ） 。发生前 ｎ ｂ）ｒ 发生后 『１ ｃ）ｔ，ｅ发生前 图９类型２的带标记的ＦＰＮ 或者类型２．首先，当且仅当第一个交互结束的事 件发生了，第二个交互开始的事件才能发生．其次， 第一个交互事件完成的确信度直接影响第二个交 互事件完成的确信度．最后，当且仅当第二个交互 事件完成整个交互才算完成．在图ｌｌｂ）中，变迁ｔ 发生了，所以 为 与 之积．在图１１ｃ）中，变迁 ｔ ｚ发生了，所以ｙ 为 与 之积．Ｅｍａｉｌ服务就可 看成双向的基于中间人的交互模式． ＩＦ ｄ ＴＨＥＮ（ＩＦ ｄｊ ＴＨＥＮ ｄ （ＣＦ— Ｕ ２））（ＣＦ—Ｕ １） （５） 图１Ｏ类型３的ＦＰＮ表示 １．５ 类型４：多发起者一接收者交互模式 如果它们之间关系密切，这种交互模式记作 ‘。１ 类型４．１．否则，记作类型４．２．类型４．１可以用式 （６）的复合模糊产生式规则表示．连接词“ａｎｄ”表 示针对ｅｅｅ 和 之间有密切关系．例如，在分布与 并行系统中，所有先决条件的任务被分解并被多 个实体同时执行，最终任务执行时要使用先决条 件的任务的执行结果．当且仅当先决条件任务都 执行了，最终任务才开始执行．类型４．１可以用 ＦＰＮ建模成如图１２所示的模型．由于篇幅原因， 类型４．１的模糊交互过程的ＦＰＮ描述请参考文 献［８］． ＩＦ ｄｊ．１ ａｎｄ ｄ，２ ａｎｄ…ａｎｄ ｄｉ．ＴＨＥＮ ｄ＾（ＣＦ—Ｕ；） 类型４．２可以用式（７）的复合模糊产生式规 则表示．连接词“ｏｒ”表示针对ｅ ｅ 和 之间没有 关系．类型４．２及其模糊交互过程的ＦＰＮ表示和 描述与最基本的模糊产生式规则式（１）类似，不赘 再述． ＩＦ ｄｊｌ ｏｒ ｄｊｚ ｏｒ…ｏｒ ｄｊ ＴＨＥＮ ｄ （ＣＦ—Ｕ ） 图１２类型４．１的ＦＰＮ表示 ２ 实 例 假设一个复杂的网络交互模式用ＦＰＮ模型 ・３９２・ 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） ２０１０年第３４卷 可以表示成如图１３所示的模式．这个交互模式有 ９个实体ｅ１，ｅ２，…，ｅ８，ｅ９，９个处所ｄｌ，ｄｚ， ……两条交互路径．从图１４可见，从ｅ 经过ｅ。，ｅ 到 ｅ 的交互路径的确信度最高，整个交互的确信度 ，ｄ。，ｄ。分别表示这九个实体发起的交互的 为０．６１．从Ｒ・可知，ｅ 到ｅ。的交互的确信度还 会受到ｅ 与ｅ。、ｅ 与ｅ 之间的信任关系的影响； 从Ｒｚ可知，ｅ。到ｅｓ的交互的确信度还会受到ｅ 与ｅｓ之间的信任关系的影响． 开始事件或者接受的交互的结束事件．假设确信 度阈值 为０．５０，且这个基于信任的交互包括以 下５个模糊产生式规则．ｅ。，ｅ ，ｅ。，ｅ 之间的交 互属于类型１，ｅ。，ｅ ，ｅ 之间的交互属于类型４， ｅ４，ｅ６，ｅ７之间的交互属于类型３，ｅ７，ｅ８之间的 ３ 结 束 语 交互属于直接交互事件，ｅ。，ｅ 之间的交互属于 直接交互事件．假定整个交互的开始事件所在的 处所ｄ 的真实度是整个交互的发起者的声誉，为 ０．９０，用户给定处所ｄ 的真实度０．７５．且整个交 互的结束事件所在的处所ｄ。的真实度就是整个 交互的确信度． Ｒ１：ＩＦ ｄ１ ＴＨＥＮ ｄ２ ａｎｄ ｄ３ ａｎｄ ｄ４（ＣＦ一０．８５） Ｒ２：ＩＦ ｄ３ ａｎｄ ｄ５ ＴＨＥＮ ｄ８（ＣＦ一０．９０） Ｒ３：ＩＦ ＴＨＥＮ（ＩＦ ｄ６ ＴＨＥＮ ｄ７（ＣＦ一０．９０）） （ＣＦ一０．９０） Ｒ ：ＩＦ ｄ７ ＴＨＥＮ ｄ８（ＣＦ一０．９５） Ｒ５：ＩＦ ８ ＴＨＥＮ ｄ９（ＣＦ一０．９０） 图１３一个基于信任的交互模式的带标记ＦＰＮ描述 （ ，０．９０，（ ，只｝） Ｐｄ） ５８９，｛马）） （岛，ｏ．５３） 图１４图１３所示的交互模式的萌蘖树 从整个交互的开始事件所在的处所ｄ 到整 个交互的结束事件所在的处所ｄ。之间的路径称 为一条交互路径．经过不同的交互路径，ｄ 的真 实度不尽相同，ｄ 的最大真实度为整个交互的确 信度．整个交互模式的萌蘖树如图１４所示，共有 本文首先根据第一个交互事件和第二个交互 事件的发起者和接收者之间的关系，对单个交互 事件进行扩展，得到了４个基本交互模式．然后， 首次用模糊产生式规则表示这４种基于信任的交 互模式，并结合计算机网络中典型的应用模式分 析了用ＦＰＮ描述这４种交互模式的含义．最后， 用一个实例分析如何把这４种交互模式的模型用 于解决由基本交互模式构成的复杂交互设计和确 信度评估．由这４种基础交互模式构成的复杂交 互模式的确信度不满足用户需求时，如何自适应 的提高基础交互模式的确信度或者如何改变基础 交互模式的关键特性是下一步的研究方向． 参考文献 ［１］Ｗａｎｇ Ｙ，Ｖｉｊａｙ Ｖ．Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｔｒｕｓｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎ ｄｅ— ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ［Ｊ］．Ｅ－Ｃｏｍｍｅｒｃｅ ａｎｄ Ｗｅｂ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２００４，３１８２：１４４－１５３． ［２］童向荣，黄厚宽，张伟．Ａｇｅｎｔ动态交互信任预测与 行为异常检测模型口］．计算机研究与发展，２００９（８）： １３６４—１３７０． 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，已Ｔｈｅ ｉｎｓｔ．．ｍｏｒｅ，ｔｈｅｓｅ ｍｏｄｅｌｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｓｉＧ ｇｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｔ ｈ ｏｆ ｔｈｅ ｂｅｌｉｅｆ ｉｎ ｔｈ ｍ ＆ ；． ａ ｎｃｅｓ ｏｆ ａ ｂｍｉ ｍ ，三篡 ： ａｃ… 儿 ．ｎｅｔ ｗｏｂ ｒｋ。 ａｄｒｅ。ｓｎｔｎ ｉｐ ￣ｙ ｌｌｃｎｔｄ。 ａ・ｕａｔｅ ｔｈｅ … “～“ 一 ｙ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｆｕ ｅｒ Ｋｅｙ ｗ０ｒｄｓ：ｆｕｚｚｙ ｐｅｔｒｉ ｎｅｔ ｉ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅ；ｆｕｚｚｙ ｐｒｏｄｕｃｔｔｏｎ ｕ ｃ’ ｕ。 ’… 建一 丁计 模 ，ｒｕ１ｅ；ｔｒｕｓｔ；ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ。ｆ ｔｈｅ ｂｅＩｉｅｆ 。 一 军 （上接第３７３页） 竺 Ａｐｐａｌｉｃａｔｉ０ｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｎｃｈｏｒａｇｅ Ｍｅｔｈ。ｄ ｔ。Ｅｓ．ｔｉｍａｔｅ Ｃｏｎｃｒｅｔｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ， Ｃｕｉ Ｓｈｉｑｉ Ｗａｎｇ Ｊｉｎｓｈａｎ Ｊｉａｎｇ Ｌｉｐｉｎｇ （ｓ “ ｒ８ ｊ ｉｔｕｔｅ ｏ Ｓｈ盘 。 ｇ Ｐｒｏｖ ｃ ｚ Ａｆ 。ｆ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｒ 口 矗， ｊｉ ａｎ ２５００３１，Ｃｈｉｎａ）