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A Novel Lightweight Dynamic Trust Evaluation Model for Edge Computing
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PRE
AI
DOI：10.1109/TNSM.2025.3570290.png)
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摘要
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动态边缘计算环境中信任数据的时序衰减导致评估结果不准确，且来自异构节点的推荐信任值易受主观偏见影响，并容易遭受恶意攻击。为解决这些问题，本文提出了一种新颖的轻量级动态信任评估模型。首先，基于牛顿冷却定律推导出时间衰减函数，以有效反映信任时效性对信任评估的影响。在此基础上，通过真值发现算法迭代计算实数值，并将其作为推荐信任值，提高了信任评估的准确性。随后，基于各推荐节点感知数据权重的标准差，确定推荐信任值在综合信任值中的权重，以平衡主观与客观因素对信任评估结果的影响。最后，对综合信任值进行动态加权，并采用激励机制基于反馈更新信任数据，反映信任的动态特性。理论分析表明，本文提出的模型具有低时间和空间复杂度，满足边缘计算环境的轻量级要求。实验结果则表明该模型具有较高的推荐信任准确率和交互成功率，并能有效抵御恶意攻击。
Keyword:
Edge computing
truth discovery
dynamic trust
lightweight
期刊
IF:
5.4
论文数:
540
被引数:
9.2K
机构
引用论文
Multi-access edge computing aided mobility for privacy protection in Internet of Things.png)
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