9 resultados para Trustworthiness

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Communication University of China; Wuhan University; James Madison University; Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences; IEEE Wuhan Section

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Chinese Acad Sci, ISCAS Lab Internet Software Technologies

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University of Paderborn; Fraunhofer Inst. Exp. Softw. Eng. (IESE); Chinese Academy of Science (ISCAS)

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综合基于角色的访问控制和信任管理各自的优势,提出了一个适用于开放式环境的细粒度可控委托授权模型--FCDAM(fine-grained controllable delegation authorization model),基于信任度实现了对角色中具有不同敏感度的权限传播控制.提出了为本地策略中的权限分配信任度阈值的方法,为RT_0添加了信任度支持,给出了在这种扩展后的信任管理系统中计算实体信任度的算法,并结合具体实例对模型的使用进行了说明.

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提出了基于信任度的自组安全互操作方法,引入信任度描述自治域和用户正确参与协作的概率.自治域对用户的信任度由二者的直接交互经验以及其他域对用户的评价共同决定,满足信任策略要求的用户允许执行角色.用户的恶意历史行为将会降低其信任度,从而影响执行角色的范围.自治域对其他域的信任度由对用户的评价与直接经验的偏差根据加权主要算法反馈更新.自治域的恶意评价影响其推荐信息的可信程度.实验结果表明,该方法能够有效地抵御欺骗和恶意行为.

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不可信赖的算法和系统不是人工智能的初衷,准确率较高的不可信赖系统如果有相当水平的专家的协同作业,有可能提高工作效率;但在完全自动化的条件下或者在与其配合工作的人不是非常可信赖的情况下,不可信赖系统则将丧失使用与存在价值.相反,可信赖系统却能够出色地工作,达到并长期保持制作它的群体专家的水平.可信赖系统不仅在效率方面而且将在质量方面体现人工智能的优越性和不可替代性,因此将是推动知识经济的发动机.已经证明,一个不可信赖的算法,最终必然破坏系统中其他可信赖算法的可信赖性,应该予以扬弃.实现可信赖算法和系统的工作量和难度都大大增加.可信赖算法本质上只适用于可界定、可判定的类.实现基于类与OOP理论的若干可界定领域的可信赖算法与系统在实践上有确切的用途.已经证明,若干可信赖算法的集成仍然是可信赖的;因此通过不断地继承和集成能够逼近最终的目标。