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云环境下动态信任模型研究的中期报告
研究目的：本研究的主要目的是设计一种动态信任模型，该模型可以在云环境下对不同实体进行信任度评估，以提高云环境中的数据安全性和可信度。
研究内容：
1.了解云环境下的信任模型及其应用情况，分析现有模型的不足之处；
2.设计一种基于数据挖掘的动态信任模型，该模型可以根据实体的历史行为数据和其它信息，对实体进行信任度评估；同时，该模型可以根据新数据调整信任度；
3.实现动态信任模型，并通过实验验证其可行性和效果；
4.提出未来研究方向和改进措施。
研究进展：
1.完成了对现有云环境下信任模型的调研和分析，明确了动态信任模型的设计方向和重点；
2.设计了一种基于数据挖掘的动态信任模型，包括信任数据的收集、预处理、特征选择、模型训练和信任度计算等步骤；
3.实现了动态信任模型的原型系统，并对其进行了小规模测试；
4.目前正在进行更广泛的实验以及模型的改进工作。
研究意义：
1.云环境下的数据安全性和可信度是一个重要的问题，本研究可以帮助提高云环境的数据安全性；
2.动态信任模型一般需要考虑实时性和可扩展性等因素，因此可以为未来的信任模型设计和优化提供参考。
3.本研究利用数据挖掘技术来进行信任度计算，可以拓展数据挖掘在安全领域中的应用。