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云计算代表着信息技术领域向集约化、规模化道路发展的趋势，是信息技术产业正在发生的重大变革。但它给我们带来全新服务体验的同时，如影相随的还有用户数据安全与隐私保护问题，有效保护云计算中的用户数据成为其应用亟待推广的关键，其重要性和紧迫性不容忽视。 针对云计算环境中数据所有权与管理权分离，用户数据保护与服务可用性间的矛盾，需要从云端内外两方面保护用户的数据:一方面防范外部入侵避免非法用户非授权访问，并对合法用户的数据使用进行细粒度的控制;另一方面要防范云服务内部攻击所引起的数据安全问题。即在云用户数据保护与应用云服务之间应采取适合的管理措施明确数据的使用者并保证数据拥有者对服务的可控权，信任机制作为主动的网络安全防御手段在云用户数据保护中可担当重要的角色。论文以云计算用户对服务的需求—安全可控为出发点，提出一套完整的信任管理解决框架，主要包括信任评估和基于信任的决策管理。信任评估的研究包括:信任关系的描述、信任关系的评价等。决策管理通过分析云用户数据保护和信任的关系，在信任评估的基础上来支持可信的服务选择过程，从而提升服务的安全可控性，进而改善用户的云服务应用体验。 主要思路如下:引入信任机制，将信任评估作为确保云计算环境中用户数据保护的第一道屏障，目标是实现服务获取的安全性;将基于信任的决策调整作为确保云计算环境中用户数据保护的第二道屏障，目标是实现服务获取的可控性。首先应用博弈理论，通过分析云用户数据保护和服务获取的信任博弈关系和过程，提出了一种云用户数据保护方案;然后对该方案实现的信任描述、信任量化和服务选择等关键技术分别进行深入研究，实现对服务获取的细粒度管理;最后，根据该方案及云用户个性化的服务需求，给出综合信任量化方法，构造基于偏好信任的服务获取模型。通过定性和模拟实验的分析表明本文所提出的方案能够为传统安全机制提供有效的补充，从而成为解决云计算中用户数据保护问题的有效途径。 本文的主要研究成果和创新如下: (1)提出了一种云计算环境下基于博弈的用户数据保护方案。该方案从博弈论的角度论述云用户数据保护与云服务获取之间的非完全信息动态博弈关系，博弈信息和服务获取激励机制。为保护云用户数据的安全，以安全可控的云服务提供为目标，将信任评估与决策管理组合应用，应用机制设计理论设计促使云用户为中心的数据保护机制，以信任调和云用户数据保护和诚信服务提供间的矛盾，使服务双方达到精炼贝叶斯纳什均衡策略实施诚信交互。 (2)提出了基于模糊综合评价的云服务偏好信任量化方法。该方法对服务提供的历史行为进行分析，在利用最大熵分析法确定云计算环境中云用户对云服务偏好信任的各个指标的相对权重的基础上，结合模糊数学分析方法进行综合评价，实现云服务信任的量化。首先依照云计算服务属性，提出了偏好信任的概念，在此基础上，云用户对云服务进行信任评估。主要包括:云服务表示方法，偏好信任各因素的权重分配等。该云服务偏好信任量化方法为云服务交互过程提供可信度量支持并满足云用户的个性化云服务需求。 (3)提出了基于信任的云服务选择方法。该方法对拥有量化信任值的云服务进行选择，在满足安全条件的前提下，做出信任决策达到可控服务的需求。首先由于云用户数据释放与服务提供间的矛盾，将服务选择分为服务选定与云用户数据交付两个部分:在服务选定阶段，提出基于层次分析和线性分配的服务选定;在数据交付阶段，提出基于信任的数据交付方法，使云用户在选择和使用服务时，可结合自身的情况动态调整用户数据释放粒度，满足用户的可控服务需求。 (4)提出了云计算环境下基于偏好信任的服务获取模型。该模型主要描述在云计算环境中对偏好信任关系进行管理，综合考量主观因素和客观因素基于灰色关联方法对云服务信任进行综合评估，同时实现对信任评估和决策调整的过程。主要包括服务发现和服务选择两个模块，其中服务发现模块包括服务属性权重分配和信任量化等，服务选择包括服务选定和信任决策两部分。 综上所述，论文提出了一种云计算环境中用户数据保护方案，研究云计算环境中的信任管理关键技术，对云服务获取进行安全可控管理。从云用户对服务的偏好信任需求、服务信任度量到云服务信任决策等对云服务交互中信任信息反馈和调整，动态的为云用户提供个性化服务获取，为云计算中用户数据保护提供相关理论和解决方法。