基于时间序列的P2P网络综合信任模型研究

P2P网络具有动态性,自组织和匿名性等特点,从而导致网络中某些节点存在恶意行为,为了保证节点能提供可靠资源和良好服务,提出一种基于时间序列的P2P综合信任模型,使对等节点之间建立信任关系。该模型在计算直接信任度和间接信任度时引入时间衰减函数,近期的信任值衰减小,对整体信任度的影响大。通过反馈控制机制动态更新簇内节点和簇头节点的信任度,使整体信任值具有时效性,对节点信任度的评价更精确和更可靠。实验证明,该信任模型较DyTrust模型降低了节点之间的交互时延,稳定性和动态自适应性更好,检测恶意节点的能力更强,提高P2P网络的可信度,对P2P网络的安全提供有力保障。     

一种基于信任P2P模型

提出一种基于全局信任度的分布式P2P信任模型,给出了求解信任度的数学模型和具体求解方法.通过冗余备份的方式份提高信任值保存的可靠性.基于次模型进行仿真实验,通过实验结果的分析,验证此模型能够有效隔离恶意节点,提高P2P系统的交易成功率.     

P2P系统中基于声誉的信任评估机制

P2P系统能够使陌生节点之间进行在线交易,但安全问题越来越受到人们的关注。因此,如何在P2P系统中构建一个有效的信任机制来帮助在节点之间建立信任是目前P2P技术研究的一个热点。提出了一种新的P2P系统中基于声誉的信任评估机制,该机制较全面地考虑了影响信任度的因素,改进了局部声誉与全局声誉的计算方法,降低了信任度的计算负载,并且引入了黑名单机制。实验结果表明,该机制能有效地评估节点的信任度,识别和隔离恶意节点,提高系统交易成功率,并能有效地应用于P2P系统中。     

一个基于信任的P2P访问控制模型

多数访问控制模型都针对集中式的和相对静态的系统,不适宜主客体动态变化的协同环境。文章分析了P2P系统的信任机制,介绍了考虑事务上下文因素的信任度计算方法,提出一种基于信任的动态访问控制模型dTBAC,以解决P2P环境的安全问题。该模型从网络个体信任的角度建立访问控制体制,根据主客体的信任值对访问权限进行动态管理。文章还就P2P应用中不同的访问服务类型给出了具体的访问授权策略。     

一种P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制

P2P电子商务系统中恶意节点的存在会破坏系统的正确性和可用性.基于声誉的信任机制通过计算节点的信任度可以识别出恶意节点.这种机制的可用性依赖于信任度的计算方法、信任机制的准确性及其抗攻击能力.然而,P2P环境下已有的信任机制在上述3个方面都存在着一些问题.这些问题的解决取决于影响信任度的信任因素的选取.因此,提出了一种新的P2P电子商务系统中基于声誉的信任机制.在该机制中,一个节点具有两种类型的声誉.一个节点相对于另一个节点的局部声誉是根据另一个节点对其交易行为的评价来计算的.一个节点的全局声誉是根据所有与其交易过的节点对它的评价来计算的.通过较全面地引入影响信任度的信任因素,既解决了局部声誉和全局声誉的精确计算问题,又提高了信任机制抗攻击的能力.为了确定节点所给评价的真实性,提出了一个节点评价的质量模型,并给出了节点评价的可信度计算方法.在计算信任度的过程中,利用置信因子来综合局部声誉和全局声誉,并给出置信因子的确定方法.最后,对信任机制的有效性和抗攻击能力进行了理论分析和实验验证.结果表明,提出的信任机制优于其他现有的方法,能够有效地应用于P2P电子商务系统中.     

构造P2P环境下混合式信任模型

针对P2P网络中存在的安全性和可管理性较差、现有信任模型中信任度计算复杂等问题,提出了一种P2P环境下混合式信任模型。该模型采用混合式P2P网络结构,利用时间段机制计算节点信任度,有效地预防节点间的“夸大”、“诋毁”等行为;提出了模型的构建方法以及交互评价反馈方式。仿真结果表明该模型运算量小,并能够有效地孤立和识别恶意节点,具有较强的安全性能。     

基于RBAC的P2P网络环境信任模型研究

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的分布式访问控制模型以及信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境.本文提出了一种信任管理加权限控制的双重验证方法来实现P2P网络环境中的节点协作和资源访问等安全互操作.节点用户通过本文中的轻量级身份证书,不仅可以验证其合法身份,同时也可以通过该证书中用户的相关角色信息来获取对资源的访问控制权限.而且通过证书中的信任度字段,系统可以吊销低信任度的节点的证书,能有效地遏制恶意节点的非法行为.本文重点介绍了用户信任度的计算,以及用户节点身份证书的获取以及权限验证.最后,通过相关的实验,验证了本方法在效率上要优于传统的信任管理模型.     

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.     

P2P网络中基于模糊理论的综合信任模型研究

在分析P2P网络传统信任模型的基础上,提出一种模糊理论和传统数学理论相结合的综合信任模型。该模型将模糊理论应用于网络节点间主观信任的计算,能够更好地处理复杂的网络因素对信任的影响;利用传统的数学模型来计算推荐信任不但可以得到准确的信任值,还可以将网络的负担降到最低。同时模型中引入了等级反馈机制和时间因子,使得模型的信任度评估更加准确和灵活。仿真结果表明,该模型较传统模型有一定的改进。     

基于多维历史向量的P2P分布式信任评价模型

P2P网络的开放性、匿名性和对等性使P2P网络得到了广泛的应用,同时也滋生了大量的恶意节点.传统的中心化认证的信任模式无法满足P2P网络的分布式要求,分布式信任机制是P2P网络得以进一步发展的关键技术.文中基于社会网络的一些基本理论,提出了一种新的P2P分布式信任模型MDHTrust.设计了多维交易历史向量模型及其分布式存储结构,并由此定义了局部和全局的多维因子计算方法,包括非线性时间因子、交易额度、交易频率以及成功率;构建了局部信任度、全局信任度的计算方法,最终通过计算节点间交易历史的相关性,形成了具有相关性因子的全局信任度,即相关性信任度.仿真结果表明,MDHTrust具有较快的信任收敛速度,是一种有效的信任模型.     

基于交易特征和反馈评价的P2P信任模型

提出了一种新的在P2P系统中基于交易特征和反馈评价的信任评估机制。为确定反馈评价的真实性,模型引入了时间衰减函数和事务影响参数,给出了反馈评价的可信度计算方法。实验仿真结果表明,该评估机制能够提高局部声誉和全局声誉的计算准确性,有效地抑制恶意节点。与信任模型PeerTrust和EigenTrust相比,该模型的性能优于其他两者,能够更好地应用于P2P电子商务系统中。     

P2P环境中基于信誉与云理论的信任模型

在P2P环境中,现有信任模型不能完整地体现信任的主观性、模糊性和随机性。为此,提出一种针对P2P环境的信任模型 (CloudBT)。在计算节点的全局信任值时引入时间权重函数,并结合云模型得到节点的信任值,该信任值包括信任的平均度量和信任的不确定信息。在做信任决策时,综合考虑节点信任值的大小及其行为的波动情况。模拟结果表明,CloudBT在P2P电子商务环境中具有较高的成功交易率和较强的抗攻击能力。     

基于信任和推荐的P2P信誉模型

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。     

P2P环境下的一种混合式信任模型

提出了一种P2P环境下的混合式动态信任模型来解决当前P2P网络的安全性差、难于管理等问题缺陷。该模型融合了本地信任、推荐信任和全局信任模型,通过有机的结合能充分发挥各自模型的优点。同时通过相应的反馈机制能够有效地判断节点信任度的变化和抵御诋毁、夸大等安全问题。仿真结果表明,该模型能有效地判断节点的信任度,同时具有良好的安全性。     

P2P网络中基于激励机制的信任模型

针对P2P网络提出一种信任模型。通过区分直接信任和间接信任,使推荐信任度主要依赖节点以往的成功推荐次数而非直接信任度,以抵御拥有较高直接信任度的节点对正常节点进行诋毁或欺骗。为避免非恶意节点因为网络延时等原因导致服务失败而被孤立出网络,引入激励机制和信任重建机制,定期提高非恶意节点的信任值,使其能重新加入网络,从而加强网络的容错性。实验结果表明,该模型能有效保护非恶意节点,孤立恶意节点,使网络具有更好的健壮性。     

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．