Abstract-Cloud-tjänster blir populära när det gäller distribuerad teknik eftersom de gör det möjligt för molnanvändare att hyra väldefinierade resurser för dator-, nätverks- och lagringsinfrastruktur. Användarna betalar för sin användning av tjänster utan att behöva spendera enorma summor för integration, underhåll eller förvaltning av IT-infrastrukturen. Innan interaktion uppstår mellan molnleverantörer och användare, förtroende för molnförhållandet är mycket viktigt för att minimera säkerhetsrisken och skadliga attacker. Förtroendebegreppet omfattar flera dimensioner. Dessa dimensioner omfattar skalbarhet, tillgänglighet, säkerhet och användbarhetsparametrar för IaaS, PaaS, SaaS och DaaS. Var och en av dessa dimensioner kännetecknas av suddiga aspekter och språkliga termer. Detta papper utvecklar en modell för var och en av dimensionerna för IaaS med hjälp av fuzzy-set teori. Den använder sedan sugeno fuzzy-inference metod för att utveckla ett övergripande mått på förtroende värde molnleverantörer. Det är inte lätt att utvärdera molnet mätvärden för en allmän domän. Så i det här dokumentet kommer vi att använda en applikation för e-lärande som huvudexempel när vi samlar in data och tillämpar den suddiga modellen för att utvärdera förtroendet för molndata. Test och resultat presenteras för att utvärdera den föreslagna modellens effektivitet och robusthet.
REF tillhandahåller förtroendevärderingsmått för molnapplikationer.
TRUST-EVALUATION METRIC FOR CLOUD APPLICATIONS
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}