基于认知学习的动态信任关系的度测机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873071
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    桂小林
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

在网格、P2P和普适计算等各种开放式网络应用环境中，涉及数目巨大的、处在不同安全域的计算资源与软件实体，大量资源的接入，实体行为的动态变化，使得网络的各个实体之间难以建立动态的信任关系。研究和探索动态信任关系的度量与预测（简称度测）机理已成为动态信任管理技术的基础性工作，并成为急需解决的科学问题。本项目在感知网络实体行为和剖析行为间关系的基础上，研究信任关系的多维属性和心理认知特征，探索基于认知学习的动态信任关系度测机理，克服传统方法对环境特征和应用行为适应不足的问题。具体引入本体论、粗糙集、粒计算和信息熵等认知学习领域的前沿理论与方法，建立动态信任关系的形式化概念模型，研究行为感知与分析技术，提出信任度量与分配方法，改进基于机器学习的信任关系推理与决策算法，实现基于决策的信任预测与反馈。本项目的研究成果对于可信网络、可信系统和可信软件的研究具有良好的指导和借鉴作用。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（9）
专利数量（7）
云存储中隐私保护的关键字检索技术的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄汝维,桂小林,余思, 庄威
  • 通讯作者：
    黄汝维,桂小林,余思, 庄威
动态信任预测的认知模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李小勇;桂小林
  • 通讯作者：
    桂小林
A Comprehensive and Adaptive Trust Model for Large-Scale P2P Networks
大规模 P2P 网络的综合自适应信任模型
  • DOI：
    10.1007/s11390-009-9278-4
  • 发表时间：
    2009-09
  • 期刊：
    计算机科学技术学报(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li, Xiao-Yong;Gui, Xiao-Lin
  • 通讯作者：
    Gui, Xiao-Lin
PARALLEL MULTI-RECIPIENT SIGNCRYPTION FOR IMBALANCED WIRELESS NETWORKS
不平衡无线网络的并行多接收者签名
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Han, Yiliang Gui, Xiaolin Wu, Xuguang
  • 通讯作者：
    Han, Yiliang Gui, Xiaolin Wu, Xuguang
Proxy encryption based secure multicast in wireless mesh networks
无线网状网络中基于代理加密的安全组播
  • DOI：
    10.1016/j.jnca.2010.05.002
  • 发表时间：
    2011-03
  • 期刊：
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Han, Yiliang;Gui, Xiaolin;Wu, Xuguang;Yang, Xiaoyuan
  • 通讯作者：
    Yang, Xiaoyuan

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其他文献

云环境中跨虚拟机的 Cache侧信道攻击技术研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁鑫;桂小林;戴慧珺;张晨
  • 通讯作者：
    张晨
支持轨迹隐私保护的两阶段用户兴趣区构建方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冀雅丽;桂小林;戴慧珺;彭振龙
  • 通讯作者：
    彭振龙
云计算环境下虚拟机安全管理模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国科技论文
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    桂小林;庄威等
  • 通讯作者：
    庄威等
一种面向云计算非比例资源消耗特性的虚拟机放置算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    西安科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗香玉;辛刚;桂小林
  • 通讯作者：
    桂小林
群智感知中采用节点社会属性的亲密度量化方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    西安交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张文东;桂小林;蔡宁超;安健
  • 通讯作者：
    安健

其他文献

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    面上项目

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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