一种具有检测机制的P2P网络动态信任模型

P2P网络目前存在诋毁、夸大、协同作弊、策略性欺骗等恶意交易问题,而且恶意节点比例增加导致系统交易成功率下降速度过快。提出了一种具有检测机制的动态信任模型,该模型具有良好的收敛性。在模型中引入了服务广泛度评价机制、周期性策略相似度检测机制和评价相似度检测机制,较好地抑制了恶意节点的不良服务。通过与目前几个典型的全局信任模型的对比仿真实验,表明该模型在交易成功率方面有较大提高。     

一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型

开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P全局信任模型(简称FCTrust),用于量化和评估节点的可信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法.分析及仿真实验结果表明,FCTrust较已有的全局信任模型在遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高.     

P2 P网络中基于改进DyTrust的信任模型

为了动态提升P2P网络的适应性、可靠性和可信度,在DyTrust信任模型的基础上,考虑到风险因素和时间因素对P2 P网络节点信任的影响,引入一个基于服务质量的风险函数和时间衰减因子棕,提出一种适合P2 P复杂环境的信任模型。实验结果表明,相比现有信任模型,文中研究的P2 P网络信任模型具有更好的动态自适应能力、更强的恶意节点检测能力,以及更优越的反馈信息聚合能力,对P2 P网络的安全提供有力保障。     

GBTM：一种P2P系统中基于群组的信任模型

目前在P2P网络中,缺乏有效的机制来提高系统的安全性,存在许多恶意行为,信任模型已经成为P2P应用研究的一个重要课题。文中对基于信任机制的P2P网络进行研究,根据节点的兴趣、爱好建立不同群组,节点总体信任度由节点之间直接信任度、组与节点之间信任度、组间信任度以及多重参数合成,并通过针对诋毁恶意节点攻击、协同作弊攻击两种不同的攻击模式下的仿真实验表明,该模型具有较高的下载成功,并且能使节点负载处于可控范围内。     

P2P文件共享系统中基于访问控制的信任模型

在P2P文件共享系统中,节点之间共享彼此的文件.但是由于对等网络的匿名性和开放性,在文件共享系统中存在很多信任方面的问题,如恶意节点和自私节点的大量存在.为了孤立恶意节点和鼓励节点共享自己的文件,提出了基于访问控制的信任模型.首先,定义了一种信任机制,它引入了直接信任,推荐信任,时间衰减等因子.其次,对每个共享文件都加入了两个阈值--可信性总评价阈值和贡献量阈值来控制访问.对于每个请求者,只有当它有了对文件的访问资格后才能访问该文件.最后,通过大量的实验证明了本模型的可行性和高效性,特别是对恶意节点具有很好的孤立作用.     

一种基于组群的P2P网络信任模型*

由于P2P网络的开放、匿名等特点,使得P2P网络对节点缺乏约束机制,节点间缺乏信任。提出了一种应用于非结构化P2P网络的信任模型——BGTrust。该模型对组群内信任采用局部推荐信任和组群间信任采取全局信任的方法进行处理,充分结合了全局信任和局部信任的优点。仿真表明,该信任模型在对交互的信任度评价可信度和抑制恶意节点方面较已有模型有一定改进。     

一种基于群组的P2P网络信任管理模型*

针对 P2P 网络中存在的多种恶意行为,提出一种基于群组的信任管理模型。该模型采用分组策略,引入直接信任度、组内信任度、组间信任度及多种控制因子来计算节点总体信任度,提高了信任机制的可靠性。仿真实验表明,该模型能够有效抑制多种恶意行为,提高系统成功交易率,使节点之间更有效地建立信任关系。     

一种基于节点推荐可信度的P2P信任模型

提出了一种基于节点推荐可信度的信任模型,通过对推荐节点的服务质量和推荐质量进行区分,实现节点推荐行为的量化评估,最大程度地降低虚假反馈对提供服务节点的诋毁或吹捧,有效保证服务节点全局信任值的真实可靠性。仿真分析表明,该模型可以有效抑制信任模型中不诚实反馈行为的危害性。     

P2P网络中基于权重的动态信任模型*

针对现有模型存在的不足,借鉴人类对信任的评判习惯并参考交易涉及的主要因素,提出了P2P环境下一种基于权重的信任评价模型,在进行节点信任值评定时,着重考虑了交易权重对信任值变化的影响,并给出了信任值计算的方法和仿真实验。实验结果表明该信任评价模型能够准确地反映节点当前的信任度,特别对策略性欺骗和不诚实推荐具有很好的抑制作用。     

基于P2P网络的动态模糊综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种动态的模糊综合信任模型——DFCTrust,即在静态模糊综合评价的基础上加入时间衰减因子及波动惩罚因子。首先,该模型通过静态模糊综合评价的方法来计算每次交易的满意度得分,由于在计算过程中加入了交易上下文的评价因素,所以可以很好地避免恶意节点在小交易上诚信在大交易上欺骗的恶意行为;其次,在综合计算节点信任度时,引入了时间衰减因子和波动惩罚因子,这样不仅可以避免与不活跃节点交易所造成的失败,而且还可以有效地抵御节点采用周期性振荡欺骗的恶意行为。仿真实验表明,DFCTrust具有更好的动态适应能力,能够有效地处理动态恶意节点策略性的行为改变,从而提高交易的成功率。     

一种基于对等组的新型P2P敏捷信任模型

针对P2P网络的安全需求,提出了一种新型P2P敏捷信任模型。该模型建立在半分布式拓扑结构上,安全对等组内、组间的信任值计算具有良好的敏捷性。对于模型中的信任度求解、节点成员表的历史记录维护、冒名、诋毁及协同作弊等关键问题给出了解决策略。设计并实现的原型系统进一步验证了模型可行性。     

P2P网络环境下信任模型的研究

由于对等(P2P)网络的开放性和匿名性,各种恶意节点的恶意行为层出不穷,严重影响了网络的正常运行,加之传统的信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境,提出了一种基于分级推荐的P2P网络信任模型(GRTM)。仿真实验表明,基于分级推荐的信任模型能有效评估节点的信任度,交易成功率优于传统的信任管理模型。     

非结构化P2P网络中的动态信任模型研究

有效的非结构化Peer-to-Peer网络中的信任模型有利于提高P2P网络的安全性能和服务质量。提出了动态信任模型的概念。该模型主要解决诸如节点在线时间不规律、提供善意文件不稳定性的问题,是一种基于节点在线时间和真实服务能力的动态信任模型,对节点在线时间的评价是动态评价,对节点的真实服务能力也是进行动态评价,通过仿真实验证明了该模型能有效提高P2P网络的安全性能及服务质量。     

一种移动环境中的P2P网络信任模型

针对移动P2P网络大规模分布式和高度动态性的特点,提出一种基于动态反馈机制的信任模型.该模型引入了距离因子和推荐因子两个参数来控制推荐信任链的规模,提高推荐信任度的准确性.模型将反馈机制和惩罚机制集成到节点间的近期信任度和长期信任度的更新计算之中,提高了模型随时间和历史变化的动态适应性.模拟实验表明,该模型具有很好的动态适应能力,能够有效隔离恶意节点.     

一种考虑节点角色的P2P信任模型

在对等网络中,如何对节点行为进行准确的评估是信任模型研究的重点.经过学习和分析,发现现有的模型几乎都是基于节点作为被推荐者这一角色,而忽略了自身的推荐角色.对此本文提出两重推荐信任模型,从节点的两重角色考虑,为每个节点设计两重评估标准.若干次交易后,该模型能够使正常节点形成紧密的交易关系,有效地遏制了恶意节点的交易行为.实验表明该模型在面对夸大、合谋、伪装和单一行为威胁时较其他一些模型更具有效性.     

P2P中一种改进的可信模型

对基于贝叶斯网络的可信模型中的资源搜索算法和可信度计算方法进行重新设计,本文提出一种改进的P2P可信模型。改进后的资源搜索算法使节点接收到的冗余包数量减少 ,并提高了系统的可靠性。在此基础上,针对P2P网络的匿名性,提出了一种新的运用服务次数和对评价值取对数方式进行可信度计算和更新的方法。此方法可以有效地阻止 恶意节点对正常节点和可信节点的攻击,同时还可防止恶意节点间通过小集团合作方式来提高各自节点的可信度。实验结果表明,本模型较现有模型在抑制P2P网络中恶意节点的活动方面具有更好的效果,且增加了系统服务可靠性．     

基于P2P网络的信任和信誉评估模型

针对P2P应用环境,扩展主观逻辑,提出一种P2P网络的新型信任和信誉评估模型。考虑到历史遗忘效应,重新定义事实空间与观念空间之间的映射关系和映射函数。在信任的计算中引入风险机制,防止协同作弊和诋毁的安全隐患。实验结果表明,该信任模型能更精确地评估节点的信任度,可有效解决P2P网络环境中存在的安全问题。     

探析基于点对点网络安全的信任模型

点对点网络是近些年来成为主流的一种网络结构,随着点对点网络技术的不断发展,为网络发展带来优势的同时,也带来了许多挑战。点对点网络的动态性、自组织性以及匿名性的特征却不能为网络中所有对等节点带来可靠的服务。为了解决这些问题。文章深入探讨了点对点网络的信任模型,给出了信任模型的分类以及关键技术详解,并探讨了点对点网络的发展前景。     

一种基于模糊理论的P2P电子商务信任模型

为了提高P2P电子商务交易的安全性,根据P2P电子商务的特征,提出一种基于模糊理论的信任模型。将信任化分为直接信任和推荐信任。用模糊集来刻画直接信任值,对影响信任主体的多种因素给出了详细的模糊综合评判算法。利用交易金额和交易时间来确定推荐信任的权值。实验表明该信任模型与基于概率估计的信誉评价体系算法相比,该算法误差较小,能有效防止节点的恶意行为,可以很好地应用于P2P电子商务中。