移动P2P分布式信任模型设计

移动P2P网络的开放性和松耦合特性使得节点恶意攻击行为普遍存在,而现有基于声誉的信任模型大都基于“信誉值高的节点评价推荐越可信”的假设,无法识别恶意节点动态策略性攻击行为。针对这一问题,将社会网络相关理论引入信任系统,提出一种基于社会距离的信任模型（SD2Trust）。该模型区分了服务可信度和推荐评价可信度,用多维结构同型性描述向量刻画节点网络地位和行为特征,根据社会距离确定推荐节点集和推荐信誉计算权重,综合信任考虑了诋毁风险。理论分析和实验结果表明,该模型能有效对抗恶意节点动态策略攻击行为。     

一种基于文件附加信息的P2P信任模型

在P2P文件共享系统中,存在不少节点不主动提供资源甚至提供虚假、恶意的资源.为了孤立这些恶意节点和鼓励节点多共享自己的文件,在分析一些现有信任模型的基础上,提出了基于文件附加信息的信任模型,该模型从文件的信任度出发导出用户的信任度,并在计算过程中考虑了相关因素,激励用户多为整个P2P网络做贡献,从而提高了整个网络的活力.通过实验仿真和分析表明:该模型能有效地隔离恶意节点,提高交易成功率,可使节点之间更有效地建立互信关系,进而提高系统的稳定性和可靠性.     

移动P2P网络中的多粒度信任模型

移动P2P网络的应用越来越广泛,随之而来的是大量欺诈等恶意行为,使系统的有效性和可用性难以保证。现有模型大多针对固定网络,忽略了终端类型对节点信任值的影响,而且不能很好地解决节点在不同领域、不同方面的可信度计算问题。针对上述问题,利用聚类思想和时间因子的概念,提出一种多粒度信任模型MGT（Multiple Granularity Trust Model）,并给出基于该模型的资源选择协议的工作流程。分析结果表明,模型能够有效地抵御恶意节点的破坏,增强P2P网络的安全性。     

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.     

基于信任的P2P拓扑进化机制

现有的非结构Peer-to-Peer(P2P)系统缺乏对拓扑公平性的考虑,并且不能对某些节点的恶意行为进行有效的抑制。其主要原因在于构造的拓扑对节点信任度的不敏感性,忽略了P2P网络中各节点的异构性。据此,首先给出了基于反馈可信度的节点全局信任度计算模型,然后在此基础上提出了一种针对非结构化P2P网络的自适应拓扑进化机制。利用该机制,可使高可信节点占据拓扑的有利位置,低可信节点处于不利位置,从而体现拓扑的公平性。该机制同时能够对节点的恶意行为进行有效的抑制,并具有激励性质,鼓励节点提供更好的服务,以获得更高的响应率。分析和仿真结果表明,该机制较之现有机制,在拓扑的有效性和激励性上有较大的提高。     

P2P网络的恶意节点检测模型

为了解决分布式结构给P2P网络带来的安全问题,提出了一种适用于P2P网络的恶意节点检测机制,在此基础上设计了P2P网络恶意节点检测模型。在网络中定义针对不同攻击的节点行为规范(NBS),并根据NBS对节点之间发送的消息进行比较,找出与多数节点发送消息具有不同内容的节点,定义为恶意节点,然后利用分布式证书机制将恶意节点清除出网络。实验结果表明,该机制具有较好的可靠性和有效性。     

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。     

基于双重属性值的分组P2 P信任模型

为提高P2 P信任模型对恶意节点的抑制能力,提出一种改进的分组P2 P信任模型。利用模糊推理规则结合信任值和贡献值,将网络中节点划分为若干不同等级的小组,通过小组等级限制节点的资源访问权限。在直接信任度的计算中引入时间衰减函数反映节点的实时情况,并设置惩罚因子对节点的恶意行为进行惩罚。在推荐信任度的计算中结合小组等级计算推荐节点可信度,以降低算法的复杂度。数据分析结果表明,该模型能有效抑制恶意节点的攻击,随着共谋节点、自私节点及震荡节点的增加,其文件下载成功率高于PeerTrust模型和EigenTrust模型。     

网格经济模型中的一种可信调度算法

在Buyya设计的GRACE网格资源管理框架下提出一种改进的可信模型.针对网格的动态性,提出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.可信度值曲线示意图表明:本模型较现有模型在抑制网格中恶意节点的活动方面具有更好的效果.根据应用环境的不同需求,对网格经济模型调度算法(DBC)进行改进,分别提出了以时间优化、成本优化和时间成本折衷优化为目的的网格信任调度算法(Trust DBC).模拟实验结果表明:本文算法性能明显优于相应的未考虑信任的调度算法.     

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。     

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。     

一种基于信任机制的混合式P2P模型

以改善P2P网络的安全性能为目标，介绍了基于关键节点的混合式P2P结构和基于信誉的信任机制，提出了一种基于该信任机制的混合式P2P模型，描述了该模型的工作机制。利用该模型可以在两个对等实体之间建立高效、可靠的信任关系，有效防止恶意攻击，提高P2P网络的效率和安全。     

人类心理认知习惯与云模型相结合的P2P信任模型

为了解决P2P网络信任模型的计算复杂度以及信任的不确定问题,提出了一种适合于P2P网络的信任模型。该模型借鉴人类心理认知习惯中优先采纳直接经验进行判断的思想来评估节点信任度,进而降低模型的计算复杂度,同时减少获取虚假推荐信息的风险。在此基础上,应用传统云模型中表征不确定性的两个参数——熵和超熵,引入奖励因子和惩罚因子分别对善意节点实施奖励和对恶意节点实施惩罚。仿真实验表明,该模型能很好地抵御网络中策略型恶意节点的欺骗行为,有效辨识出以小概率作恶的复杂恶意节点。     

METrust: A mutual evaluation-based trust model for P2P networks

It is necessary to construct an effective trust model to build trust relationship between peers in peer-to-peer (P2P) network and enhance the security and reliability of P2P systems. The current trust models only focus on the consumers evaluation to a transaction, which may be abused by malicious peers to exaggerate or slander the provider deliberately. In this paper, we propose a novel trust model based on mutual evaluation, called METrust, to suppress the peers malicious behavior, such as dishonest evaluation and strategic attack. METrust considers the factors including mutual evaluation, similarity risk, time window, incentive, and punishment mechanism. The trust value is composed of the direct trust value and the recommendation trust value. In order to inhibit dishonest evaluation, both participants should give evaluation information based on peers own experiences about the transaction while computing the direct trust value. In view of this, the mutual evaluation consistency factor and its time decay function are proposed. Besides, to reduce the risk of computing the recommendation trust based on the recommendations of friend peers, the similarity risk is introduced to measure the uncertainty of the similarity computing, while similarity is used to measure credibility. The experimental results show that METrust is effective, and it has advantages in the inhibition of the various malicious behaviors.     

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。     

P2P环境下基于信誉的信任模型研究

随着P2P(peer to peer)系统得到日益广泛的使用,其面临的服务欺骗和节点资源滥用等可信问题也越来越严重.传统的安全方案已经不能适应这种需求,基于信誉的信任模型为解决这类问题提供了一种新的思路.分析了信任与信誉的关系,给出了一种基于信誉的信任模型的基本运行框架,对当前典型的基于信誉的信任模型进行了综述与评论,并对这些模型进行了比较分析.最后讨论了当前研究存在的问题,并对未来的研究方向作了展望.     

P2P文件共享系统中的分组信誉驱动机制

在P2P文件共享系统中,常会出现许多有策略的欺骗行为,而现有的信任模型并不能完全消除交易的风险。综合局部信任机制和全局信任机制,根据节点间相关的共享记录数据提出一种新的信誉计算方法,并进一步提出受信誉驱动的分组组织管理和节点搜索算法。仿真结果证明该信誉驱动机制能搜索到信誉值高的节点作为交易对象,并能有效降低系统面对合谋恶意节点和具有交易策略的恶意节点攻击时的交易风险。