序号	定义
定义1	信任可以用来对网络中的用户进行可信评价，从而确定节点的身份。
定义2	信任评价准则采用可信程度–可信程度对其进行评估。
定义3	由结点间的联系来获得直接的信任度。
定义4	在此基础上，提出了一种基于其他节点的可信推荐方法。
定义5	假设节点对节点 $n_{j}$ 的推荐信任度为 $N (n_{i}, n_{j}, t)$ ；节点 $n_{i}$ 对节点 $n_{j}$ 在t时刻的信任度为 $n_{i}, n_{j}$ ， $G (n_{i}, n_{j}, t)$ ；节点 $n_{i}$ 对节点 $n_{j}$ 的直接信任度为 $M (n_{i}, n_{j}, t)$ ，具体如式(1)所示 $G (n_{i}, n_{j}, t) = M (n_{i}, n_{j}, t) + N (n_{i}, n_{j}, t)$ (1) 信任度值的求解，需在式(1)中添加权值α完成求解，信任度值如式(2)所示 $G (n_{i}, n_{j}, t) = (1 - α) \cdot M (n_{i}, n_{j}, t) + α \cdot N (n_{i}, n_{j}, t) 0 < α < 1$ (2)
定义6	在上式中权值α选取可降低M、N对信任度影响度。整合全部节点的直接信任表，对各节点n：生成二维矩阵，节点 $n_{i}$ 对节点 $n_{j}$ 的直接信任度为 $R (n_{i}, n_{j})$ ，直接信任度如式(3)所示 $M (n_{i}, n_{j}, t) = R (n_{i}, n_{j}) \cdot e^{- (t - t_{i j})} t - t_{i j} \geq 0$ (3) 为更好地反映伴随时间降低网络节点的直接信任度值会发生变化，通过导入 $e^{- (t - t_{i j})} t - t_{i j} \geq 0$ 表示时间衰减函数。
定义7	设置网络推荐节点用P描述，网络节点用S描述，两者节点集合用A = {A¡, A₂, …, A„}描述。各节点的平均回馈评分组成矢量分别为SA = [V, VΩ, …, V„]、PA = [V„, Vp2, …, Vμ]，其内节点i对节点j的平均反馈评分为v。矢量的夹角的0余弦值为 $θ = co s^{'} (S A \cdot P A)$ ，其中0˚ ≤ θ ≤ 180˚。通过各节点评分评估推荐信任度 $N (n;, n;, t)$ 。两个矢量相似满足0小于阈值ε条件，因此推荐信用度如式(4)所示。 $N (n_{i}, n_{j}, t) = \cos θ = \sum_{\forall A_{i} \in A π_{i} \cdot π_{j}} (V_{π_{i} \cdot A_{i}} \times V_{π_{j} \cdot A_{j}})$ (4) 其中：矢量用nA、n，A分别为节点n，何节点n；平均回馈评分。为减少不诚实推荐对信任评估结果的影响，通过构建矢量空间模型实现。
定义8	$\forall n_{i} \in {Grid-Node}$ ，其属性为 $a_{1}, a_{2}, \dots, a_{n}$ 述，属性集为 $A (n i) = {a_{1}, a_{2}, \dots, a_{n}}$ 描述。
定义9	对于 $\forall n_{i} \in {Grid-Node}$ ，n，与n；的信任度用式(5)描述: $G = G_{a} + G_{d}$ (5) 其中： $G_{d}$ 为动态信任度， $G_{a}$ 为静态信用度， $G_{a}$ 值一般不变，通过式(2)决定 $G_{d}$ 值，其与时间和网络节点的情况有关。本项目拟构建一种基于公式(5)的动态可信性和静态可信性模型，以解决因动态可信性下降而引起的可信性评价精度不高的问题。在此基础上，提出了一种新的基于时变的可靠性模型。在此基础上，将随时间变化的节点可信性作为可信元素，以此来确定多个网络入侵。